Modelle QWEN3.6-35B-A3B-NVFP4 und Wan2.1-T2V-1.3B-Diffusers jetzt auf Amazon SageMaker JumpStart verfügbar
Die QWen3.6-35B-A3B-NVFP4 von NVIDIA und die Wan2.1-T2V-1.3B-Diffusor-Modelle von Alibaba sind jetzt auf Amazon SageMaker JumpStart verfügbar und erweitern damit das Portfolio der Foundation-Modelle, die AWS-Kunden zur Verfügung stehen. Diese beiden Modelle bieten spezielle Funktionen, die von agentischem Programmieren mit Long-Context-Reasoning bis hin zur einfachen Text-to-Video-Generierung reichen, sodass Kunden leistungsstarke, skalierbare KI-Lösungen auf der AWS-Infrastruktur bereitstellen können.
Diese Modelle adressieren verschiedene Herausforderungen an Unternehmens-KI mit speziellen Funktionen:
Qwen3.6-35b-A3B-NVFP4 ist als NVIDIA-quantisierte Variante von Alibabas Qwen3.6-35B-A3B für agentisches Codieren, multimodales Reasoning und Long-Context-Verständnis optimiert. Dieses Mixture-of-Experts-Modell enthält insgesamt 35 B Parameter, wobei nur 3 B pro Token aktiviert sind (8 von 256 Experten), und unterstützt ein 262K-Token-Kontextfenster, das über die YARN-Skalierung auf ~1 M erweitert werden kann. Es wurde mithilfe des ModelOpt-Frameworks von NVIDIA auf NVFP4 quantisiert und bewahrt das Denken über Gesprächs-Turns, Multi-Token-Vorhersagen und Tool-Calls für mehrstufige Agenten-Pipelines hinweg – und das alles bei einem deutlich reduzierten Speicherbedarf.
Wan2.1-T2V-1.3B-Diffusers zeichnet sich durch hervorragende Text-to-Video-Generierung auf Geräten für Endverbraucher aus. Dieses Modell mit 1,3 B-Parametern basiert auf dem Diffusionstransformator-Paradigma mit einem neuartigen Video Variational Autoencoder (VAE) und generiert hochwertige, physikalisch konsistente Videoclips aus Text-Prompts und benötigt dabei nur 8,19 GB VRAM. Es kann in etwa 4 Minuten ein 5-Sekunden-480p-Video auf einer RTX 4090 produzieren und ist damit eines der zugänglichsten Open-Source-Videogenerierungsmodelle auf dem Markt.
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.