LocateAnything-3B、Qwen-AgentWorld-35B-A3B 和 Qwen3.5-122B-A10B 模型现已在 Amazon SageMaker JumpStart 中推出
NVIDIA 的 LocateAnything-3B 模型、Qwen 的 Qwen-AgentWorld-35B-A3B 和 Qwen3.5-122B-A10B 模型现已在 Amazon SageMaker JumpStart 中推出，为 AWS 客户提供了更丰富的基础模型选择。这三种模型带来了涵盖视觉定位、智能体环境模拟以及大规模多模态推理的专业功能，助力客户在 AWS 基础设施上部署高性能、可扩展的 AI 解决方案。
这些模型利用专业功能应对不同的企业人工智能挑战：
LocateAnything-3B 模型已经过优化，可通过基于自然语言指令实现快速、高质量的视觉定位和目标定位。该模型采用并行框解码（PBD）框架，将边界框与关键点作为原子单元在单步内完成解码，既保留了几何一致性，又充分释放了并行计算能力。它可以在企业智能与物理 AI 应用中，跨多个领域实现精准目标定位、密集检测以及基于点的定位。
Qwen-AgentWorld-35B-A3B 模型在模拟智能体环境方面表现出色，涵盖七个交互领域：工具调用、搜索、终端、软件工程、Android、Web 和操作系统交互。该模型基于超过 1000 万条真实交互轨迹训练而成，是首个在单一模型中覆盖所有这七个领域的语言世界模型，能够根据智能体的操作和交互历史记录，通过长思维链推理来预测后续环境状态。
Qwen3.5-122B-A10B 模型可提供高性能多模态推理能力与生产级效率。该模型采用混合架构，将门控 Delta 网络与稀疏混合专家（共 256 个专家）深度融合，总参数量达 1220 亿，每个词元仅激活 100 亿个参数，在推理、编码、智能体和视觉理解方面表现出色，并且原生支持 26.2 万词元上下文窗口，延迟开销极低。
借助 SageMaker JumpStart，客户只需点击几下即可部署这些模型中的任何一个，以解决其特定的人工智能使用案例。
要开始使用这些模型，请导航到 SageMaker 控制台中的 SageMaker JumpStart 模型目录，或使用 SageMaker Python SDK 将模型部署到您的 AWS 账户。有关在 SageMaker JumpStart 中部署和使用基础模型的更多信息，请参阅 Amazon SageMaker JumpStart 文档。