Modelle LocateAnything-3B, Qwen-AgentWorld-35B-A3B und Qwen3.5-122B-A10B jetzt auf Amazon SageMaker JumpStart verfügbar
Die Modelle LocateAnything-3B von NVIDIA und Qwen-AgentWorld-35B-A3B sowie Qwen3.5-122B-A10B von Qwen sind jetzt auf Amazon SageMaker JumpStart verfügbar und erweitern damit das Portfolio an Basismodellen, das AWS-Kunden zur Verfügung steht. Diese drei Modelle bieten spezielle Funktionen, die visuelle Erdung, Simulation der Agentenumgebung und multimodales Reasoning im großen Maßstab umfassen, sodass Kunden leistungsstarke, skalierbare KI-Lösungen auf AWS-Infrastruktur bereitstellen können.
Diese Modelle adressieren verschiedene Herausforderungen an Unternehmens-KI mit speziellen Funktionen:
LocateAnything-3B ist für eine schnelle, hochwertige visuelle Erdung und Objektlokalisierung anhand von Anweisungen in natürlicher Sprache optimiert. Es verwendet ein Parallel Box Decoding (PBD)-Framework, das Begrenzungsrahmen und Punkte als atomare Einheiten in einem einzigen Schritt dekodiert, wodurch die geometrische Kohärenz erhalten bleibt und eine erhebliche Parallelität ermöglicht wird. Es ermöglicht eine präzise Objektlokalisierung, Dense-Erkennung und punktbasierte Lokalisierung in verschiedenen Bereichen in Anwendungen sowohl mit Enterprise-Intelligence als auch mit physischer KI.
Qwen-AgentWorld-35B-A3B eignet sich hervorragend für die Simulation von Agentenumgebungen in sieben Interaktionsbereichen: Toolaufruf, Suche, Terminal, Softwareentwicklung, Android, Web und Betriebssysteminteraktion. Es ist das erste Sprachweltmodell, das alle sieben Bereiche in einem einzigen Modell abdeckt und anhand der Handlungs- und Interaktionshistorie eines Agenten die nächsten Umgebungszustände durch Reasoning mit langen Gedankenketten vorhersagt. Das Training erfolgte auf mehr als 10 Millionen realen Interaktionsentwicklungen.
Qwen3.5-122B-A10B bietet leistungsstarkes multimodales Reasoning mit produktionsfreundlicher Effizienz. Es verfügt insgesamt über 122 Milliarden Parameter, wobei pro Token nur 10 Milliarden aktiviert sind. Dies erfolgt über eine Hybridarchitektur, die Gated Delta Networks mit einer platzsparenden Mixture-of-Experts (256 Experten) integriert und eine starke Leistung in den Bereichen Reasoning, Codierung, Agenten und visuelles Verständnis mit einem nativen 262K-Kontextfenster und minimalem Latenz-Overhead bietet.
Mit SageMaker JumpStart können Kunden jedes dieser Modelle mit nur wenigen Klicks für ihre spezifischen KI-Anwendungsfälle bereitstellen.
Um mit diesen Modellen zu beginnen, navigieren Sie in der SageMaker-Konsole zum SageMaker JumpStart-Modellkatalog oder nutzen Sie das SageMaker-Python-SDK, um die Modelle in Ihrem AWS-Konto bereitzustellen. Weitere Informationen zur Bereitstellung und Verwendung von Foundation-Modellen in SageMaker JumpStart finden Sie in der Dokumentation zu Amazon SageMaker JumpStart.