Os modelos de difusores Qwen3.6-35B-A3B-NVFP4 e Wan2.1-T2V-1.3B-Diffusers agora estão disponíveis no Amazon SageMaker JumpStart
Os modelos QWEN3.6-35B-A3B-NVFP4 da NVIDIA e Wan2.1-T2V-1.3B-Diffusers da Alibaba agora estão disponíveis no Amazon SageMaker JumpStart, expandindo o portfólio de modelos básicos disponíveis para clientes da AWS. Esses dois modelos oferecem recursos especializados que abrangem codificação agente com raciocínio de longo contexto e geração leve de texto para vídeo, permitindo que os clientes implantem soluções de IA escaláveis e de alto desempenho na infraestrutura da AWS.
Usando recursos especializados, esses modelos abordam diferentes desafios de IA empresarial:
O Qwen3.6-35b-A3b-NVFP4 é otimizado para codificação agêntica, raciocínio multimodal e compreensão de longo contexto como a variante quantizada pela Nvidia do Qwen3.6-35B-A3B do Alibaba. Esse modelo de mistura de especialistas contém 35B de parâmetros totais com apenas 3B ativados por token (8 de 256 especialistas), suportando uma janela de contexto de 262 mil tokens extensível para ~ 1 milhão por meio do dimensionamento do YaRN. Quantizado para NVFP4 usando a estrutura ModelOpt da NVIDIA, ele preserva o pensamento em turnos de conversação, previsão de vários tokens e solicitação de ferramentas para canais de agentes em várias etapas, tudo com um consumo de memória significativamente reduzido.
Os Wan2.1-T2V-1.3B-Diffusers se destacam na geração de texto para vídeo em hardware de nível de consumo. Baseado no paradigma do transformador de difusão com um novo Codificador Automático Variacional (VAE), esse modelo de 1,3 B de parâmetros gera clipes de vídeo de alta qualidade e consistentes com a física a partir de solicitações de texto, exigindo apenas 8,19 GB de VRAM. Eles podem produzir um vídeo 480p de cinco segundos em um RTX 4090 em aproximadamente 4 minutos, tornando-o um dos modelos de geração de vídeo de código aberto mais acessíveis disponíveis.
Com o SageMaker JumpStart, os clientes podem implantar qualquer um desse modelos com apenas alguns cliques para abordar casos de uso de IA específicos.
Para começar a usar esses modelos, navegue até o catálogo de modelos do SageMaker JumpStart no SageMaker Studio ou use o SageMaker Python SDK para implantá-los na sua conta da AWS. Para obter mais informações sobre a implantação e o uso de modelos de base no SageMaker JumpStart, consulte a documentação do Amazon SageMaker JumpStart.