LocateAnything-3B、Qwen-AgentWorld-35B-A3B 和 Qwen3.5-122B-A10B 模型現已適用於 Amazon SageMaker JumpStart
NVIDIA 的 LocateAnything-3B、Qwen 的 Qwen-AgentWorld-35B-A3B 以及 Qwen 的 Qwen3.5-122B-A10B 模型現已適用於 Amazon SageMaker JumpStart，從而擴大 AWS 客戶的可用基礎模型產品組合。這三種模型提供涵蓋視覺基礎、代理程式環境模擬和大規模多模態推理的專業功能，使客戶能夠在 AWS 基礎結構上部署高效能且可擴充的 AI 解決方案。
這些模型以其專精能力解決不同的企業 AI 挑戰：
LocateAnything-3B 已針對透過自然語言指示完成的快速、高品質視覺基礎和對象本地化進行了最佳化。該模型使用平行方塊解碼 (PBD) 架構，會在單一步驟中將週框方塊和點解碼為原子單位，從而保持幾何一致性並實現顯著的平行處理能力。該模型能夠在企業智慧和實體 AI 應用程式中跨多個領域進行精確的物件本地化、密集偵測和點型本地化。
Qwen-AgentWorld-35B-A3B 擅長模擬七個互動領域的代理程式環境：工具呼叫、搜尋、終端、軟體工程、Android、Web 和作業系統互動。該模型是首個涵蓋單一模型中所有七個領域的語言世界模型，可透過長鏈思想推理 (使用超過 1000 萬個真實世界互動軌跡訓練而成) 來根據代理程式的行動和互動歷史記錄來預測下一個環境狀態。
Qwen3.5-122B-A10B 可提供高效能多模態推理，並具有適合生產環境的效率。該模型具有 122B 的總參數，透過整合 Gated Delta Networks 與稀疏混合專家 (256 個專家) 的混合架構，使每個字符僅使用 10B 的參數，並透過原生 262K 內容視窗和最小的延遲費用，提供強大的推理、編碼、代理程式和視覺理解效能。
透過 SageMaker JumpStart，客戶只需點擊幾下，即可部署任何一種模型來滿足其特定 AI 使用案例。
若要開始使用這些模型，請前往 SageMaker 主控台中的 SageMaker JumpStart 模型目錄，或使用 SageMaker Python SDK 將模型部署至您的 AWS 帳戶。如需在 SageMaker JumpStart 中部署與使用基礎模型的詳細資訊，請參閱 Amazon SageMaker JumpStart 文件。