Qwen3.6-35B-A3B в опенсорсе — 3 миллиарда активных параметров и кодинг на уровне гигантов

Alibaba выкатила в открытый доступ новую модель из серии Qwen — и цифры в названии тут не для красоты.

Qwen3.6-35B-A3B — это sparse MoE-модель (Mixture of Experts, «смесь экспертов»). Внутри 35 миллиардов параметров, но в каждый момент времени работают только 3 миллиарда. Представьте команду из 35 человек, где на каждую задачу выходят трое самых подходящих. Остальные не тратят ресурсы.

Что это значит на практике: модель запускается на обычном железе, потребляет мало памяти — но при этом в agentic coding (автономное написание кода по задачам) показывает результаты на уровне моделей, которые в 10 раз крупнее по активным параметрам. Плюс мультимодальность: модель понимает изображения, а не только текст. И два режима мышления — с «размышлением» и без, как уже привычно по o1/o3 от OpenAI.

Лицензия — Apache 2.0, то есть можно использовать коммерчески без ограничений. Код и веса доступны на GitHub и Hugging Face.

Для тех, кто строит агентов или автоматизирует кодинг — это серьёзная заявка. Маленький активный размер означает, что модель можно крутить локально или за копейки в облаке. А качество, судя по бенчмаркам, не уступает тяжёлым флагманам. Qwen продолжает давить: после серий 3.0 и 3.5 каждый релиз поднимает планку эффективности.

По теме

• Статья: Два агента лучше одного: как связать OpenClaw и Hermes Agent в единую систему
• Блог: MiniMax M2.7 вышла в опенсорс — модель, которая тренировала сама себя, уже в Ollama
• База знаний: Hermes Agent — самообучающийся AI-агент от Nous Research

Если вы подбираете модель для своих агентов или думаете, как запустить локальный ИИ без серверной фермы — давайте обсудим, какие варианты подойдут именно под ваши задачи.