В Amazon SageMaker JumpStart теперь доступны пять новых моделей Qwen для агентов программирования и эффективных логических рассуждений
Сегодня AWS объявляет о доступности моделей Qwen3-Coder-Next, Qwen3-30B-A3B, Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507, Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct и Qwen3.5-4B в Amazon SageMaker JumpStart в дополнение к портфелю базовых моделей, доступных клиентам AWS. Эти пять моделей от Qwen предоставляют специализированные возможности, включая агентное программирование, эффективные логические рассуждения, расширенное мышление и мультимодальное понимание, что позволяет клиентам создавать сложные приложения искусственного интеллекта для различных примеров использования на инфраструктуре AWS.
Специализированные возможности этих моделей предназначены для решения различных задач корпоративного ИИ.
Qwen3-Coder-Next отлично подходит для долгих логических рассуждений, использования сложных инструментов и восстановления после сбоев выполнения, что делает эту модель идеальным решением для агентов программирования в интерфейсах командной строки и на платформах IDE.
Qwen3-30B-A3B имеет уникальную способность переключаться между режимами с логическими рассуждениями и без них, что делает его подходящим для выполнения универсальных вспомогательных задач, таких как многоязычный диалог, математические рассуждения и вызов инструментов.
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 имеет значительно более высокую производительность при решении сложных задач на основе логических рассуждений в математике, естественных науках и программировании, а также лучше понимает длинный контекст.
Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct предназначается для рабочих процессов агентного программирования, поддерживает настраиваемый формат вызова функций и понимает контекст в масштабе репозитория.
Qwen3.5-4B поддерживает унифицированное визуально-языковое обучение и 201 язык, что делает эту модель идеальным решением для легких мультимодальных развертываний.
Используя SageMaker JumpStart, клиенты могут развернуть любую из этих моделей всего несколькими щелчками мыши для своих примеров использования искусственного интеллекта.
Чтобы начать работу с этими моделями, перейдите в раздел «Модели» в Студии SageMaker или используйте SageMaker Python SDK для развертывания моделей в своем аккаунте AWS. Дополнительную информацию о развертывании и использовании базовых моделей в SageMaker JumpStart см. в документации Amazon SageMaker JumpStart.