Qwen3.6-35B-A3B作为子智能体与单独使用时失败模式的差异

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摘要

文章讨论了Qwen3.6-35B-A3B模型在编排器下作为子智能体使用时，与单独使用相比如何表现出不同的失败模式，特别是由于其MoE架构和缺少验证层，导致错误未被检测到。

我在单张4090上将Qwen3.6-35B-A3B作为子智能体运行了几周。其失败模式与单独使用不同，而且我还没看到有文章写过这个。单独使用时，你很快就能注意到输出偏移。模型产生了混乱的结果，你看到了，就能修正它。但当它作为子智能体从编排器接收任务时，编排器会一视同仁地处理混乱或不完整的响应，除非你明确构建了一个验证层。而我们大多数人并没有这样做。这种自信的格式会通过，糟糕的输出会流向后续环节。我反复遇到的具体模式是：模型在思考模式下处理任务，产生一个看起来结构正确的结果，编排器就接受了。内容错误，格式正确，没有标记。MoE架构使得这一点比稠密模型更难预测。稀疏性意味着某些任务类型会遇到冷专家，性能明显下降，却没有任何信号表明发生了这种情况。在单张消费级GPU的硬件层面，不同任务类型之间的差异是真实存在的。你用什么测试框架来捕捉这种规模下子智能体输出的退化？不是编排器的选择，而是验证层的具体设置。
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