有人试过 Mach-1 Additive 吗?性能是 Qwen 3.6 35B 的95%,体积却小10倍
摘要
用户询问关于 Mach-1 Additive 的情况,据称该模型在体积小10倍的情况下,实现了 Qwen 3.6 35B 95% 的性能,并质疑为什么它没有得到更广泛的讨论。
为什么没人讨论这个?对社区来说似乎相当重要。
相似文章
Qwen 3.6 35B A3B 的热度绝非虚名!
作者对小型本地 LLM 进行了基准测试,重点突出了 Qwen 3.6 35B A3B,其将学术代码与研究论文进行映射的能力优于 Gemma 4 和 Nemotron 3 Nano 等模型。
Qwen 3.6 35B A3B 与 Qwen 3.5 122B A10B 对比
用户反馈,尽管基准测试表现亮眼,Qwen 3.5 122B 在多步任务上大幅领先 Qwen 3.6 35B,怀疑是量化或部署配置问题。
我们会迎来 Qwen 3.8 35-A3B 吗?
围绕即将发布的 Qwen 3.8 的猜测,质疑它会是稠密 27B 模型还是类似此前 35B-A3B 的 MoE 变体,并讨论了对本地硬件性能的影响。
我们确实需要27B、35B、122B和397B规模的Qwen3.8
作者认为,发布更小规模的Qwen模型(27B、35B、122B、397B)比专注于万亿参数的大模型更能服务本地AI社区,因为后者对大多数用户来说并不实用。
@KyleHessling1:兄弟们,我彻底震惊了。Qwen 3.6 27B 的提升幅度,就像直接从 Qwen 27B 3.5 跨到 Qwen 4。我刚跑完一整套前端设计测试和智能体基准,全部由它完成。结论:效果远超预期,我完全惊呆。
早期用户反馈:Qwen 3.6 27B 相比 3.5 性能暴涨,在前端设计与智能体基准上表现尤为亮眼。