Qwen3.5: नेटिव मल्टीमोडल एजेंट्स की ओर

 (qwen.ai)
6 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2026-02-17 | अभी कोई टिप्पणी नहीं है. | WhatsApp पर शेयर करें
  • Qwen3.5-397B-A17B एक language-vision unified model है, जो reasoning, coding, agent, और multimodal understanding में व्यापक रूप से उत्कृष्ट प्रदर्शन दिखाता है
  • GDN-आधारित linear attention और sparse MoE को मिलाने वाली hybrid architecture के कारण, 397 billion parameters में से केवल 17 billion ही सक्रिय होते हैं, जिससे inference efficiency और cost reduction दोनों हासिल होते हैं
  • भाषा और dialect support को 119 से बढ़ाकर 201 किया गया, जिससे global user accessibility और multilingual processing performance मजबूत हुई
  • Alibaba Cloud Model Studio के जरिए उपलब्ध Qwen3.5-Plus में 1 million token context window और adaptive tool use डिफ़ॉल्ट रूप से समर्थित हैं
  • reinforcement learning environment के विस्तार और efficient infrastructure design के जरिए large-scale multimodal agent training और inference की stability और scalability सुनिश्चित की गई

Qwen3.5 का अवलोकन

  • Qwen3.5 एक vision-language unified model है, जो reasoning, coding, agent, और multimodal understanding जैसे विभिन्न benchmarks में शानदार प्रदर्शन करता है
    • model name Qwen3.5-397B-A17B, कुल 397 billion parameters में से केवल 17 billion सक्रिय
    • Gated Delta Networks-आधारित linear attention और sparse Mixture-of-Experts architecture के संयोजन से speed और cost optimization
  • language support को 119 से 201 तक विस्तारित किया गया, जिससे multilingual accessibility बेहतर हुई
  • Qwen3.5-Plus Alibaba Cloud Model Studio पर उपलब्ध है, और
    • इसमें 1M context window, official built-in tools, और adaptive tool use शामिल हैं

प्रदर्शन मूल्यांकन

  • Qwen3.5 की तुलना GPT5.2, Claude 4.5 Opus, Gemini-3 Pro जैसे नवीनतम models से करने पर
    • इसने language, reasoning, coding, agent, और multimodal सभी क्षेत्रों में competitive scores दर्ज किए
  • language evaluation में MMLU-Pro 94.9, SuperGPQA 70.4, IFBench 76.5 जैसे top-tier results
  • vision-language evaluation में MathVision 88.6, AI2D_TEST 93.9, OCRBench 93.1 जैसे उच्च स्कोर
  • multimodal understanding और STEM problem solving में Qwen3-VL की तुलना में बेहतर परिणाम
  • reinforcement learning environment expansion के जरिए general agent performance बेहतर हुआ, और BFCL-V4 तथा VITA-Bench में average ranking में सुधार देखा गया

प्रीट्रेनिंग (Pretraining)

  • Power: Qwen3 की तुलना में बड़े पैमाने पर visual-text token training, multilingual, STEM, और reasoning data को मजबूत किया गया
    • Qwen3.5-397B-A17B ने 1T-parameter class model (Qwen3-Max-Base) के बराबर प्रदर्शन हासिल किया
  • Efficiency: Qwen3-Next architecture पर आधारित होकर MoE sparsification, Gated DeltaNet, और multi-token prediction लागू किया गया
    • 32k/256k context पर Qwen3-Max की तुलना में 8.6x/19x decoding throughput
  • Versatility: text-vision early fusion के जरिए स्वाभाविक multimodal processing,
    • vocabulary size 250,000 (पहले 150,000) होने से encoding और decoding efficiency में 10~60% सुधार

इन्फ्रास्ट्रक्चर और training framework

  • vision और language parallel strategy को अलग करने वाली heterogeneous infrastructure के जरिए efficient multimodal training को support किया गया
    • sparse activation का उपयोग कर text, image, और video mixed data में भी लगभग 100% processing efficiency हासिल की गई
  • FP8 pipeline के जरिए activation, MoE routing, और GEMM operations की precision optimize की गई
    • memory usage में 50% कमी, speed में 10% से अधिक वृद्धि
  • asynchronous reinforcement learning framework बनाकर text, multimodal, और multi-turn model training को support किया गया
    • FP8 end-to-end training, speculative decoding, multi-turn rollout locking आदि के जरिए
      3~5x processing speed improvement और stable scalability हासिल की गई

उपयोग और integration

  • Qwen Chat में Auto, Thinking, और Fast modes उपलब्ध हैं
    • Auto: automatic tool use और adaptive thinking
    • Thinking: deep reasoning
    • Fast: immediate response
  • ModelStudio API के जरिए reasoning, web search, और Code Interpreter features को enable किया जा सकता है
    • enable_thinking, enable_search parameters से नियंत्रण
  • Qwen Code, OpenClaw आदि के साथ integrate करके natural language-based coding और multimodal creation को support किया जाता है

डेमो और अनुप्रयोग

  • Web development: natural language commands से webpage और UI code generation
  • Visual Agent: smartphone और PC पर natural language-based automated control
  • Visual Coding: 1 million token input के साथ अधिकतम 2 घंटे के वीडियो को process कर सकता है
    • hand-drawn UI → code conversion, video summarization आदि को support करता है
  • Spatial Intelligence: object counting, positional relationships, और spatial description accuracy में सुधार
    • autonomous driving और robotics applications की संभावना प्रस्तुत
  • Visual Reasoning: scientific problem solving और visual logical reasoning में Qwen3-VL की तुलना में सुधार

सारांश और आगे की दिशा

  • Qwen3.5 ने efficient hybrid architecture और native multimodal reasoning के आधार पर
    general-purpose digital agents के निर्माण की नींव रखी है
  • आगे का लक्ष्य model scaling से system integration की ओर बदलाव है
    • persistent memory, real-world interfaces, self-improvement, और economic decision-making capabilities से लैस autonomous, persistent agent systems का विकास

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