Qwen-AgentWorld-35B-A3B (Qwen)
语言世界模型，模拟7类agent交互环境
社区实测
社区普遍认为 Qwen 对这款模型的定位说明不够清晰——它并非通用聊天或代码模型,而是一个用于模拟 agent 交互环境的「语言世界模型」。实测中它可以作为工具调用模型正常推理、执行 CLI 和 web 搜索,部署门槛低(Q8 约 60 tok/s),但在复杂编码任务上会出现空白输出崩溃,不应被当作代码生成器使用。整体看,它在环境模拟和 agent 训练场景下有明确价值,但作为日常助手或编程模型则定位错位。
- 模拟 MCP、终端、SWE、Android、Web、OS 等七种 agent 交互环境,无需运行真实环境即可生成交互轨迹
- 可通过 llama.cpp 本地部署,Q8 量化在 AMD Strix 上约 60 tok/s
- 具备工具调用与推理能力,可执行 web 搜索和 CLI 命令
- 在简单到中等难度的编程任务上表现稳健
- 35B 总参数仅 3B 激活,本地部署硬件门槛较低
- 支持 256K 上下文长度
- Sim RL 训练效果显著优于仅用真实环境的 RL,世界模型质量是瓶颈
- 定位模糊,官方未清晰说明其与通用聊天/指令模型的区别,导致社区困惑
- 从专家级难度起频繁输出空白,复杂任务上崩溃
- 不适合作为代码生成器使用
- 非标准聊天/指令模型,不能当作通用对话助手
- 推理过程较长
Qwen-AgentWorld-35B-A3B: a 3B-active MoE trained to simulate MCP, terminal, SWE, Android, web and OS environments : r/LocalLLaMAQwen-AgentWorld-35B-A3B : r/LocalLLMGitHub - QwenLM/Qwen-AgentWorld: Qwen-AgentWorld: Language World Models for General Agents · GitHubQwen-AgentWorld-35B-A3B for Coding? : r/LocalLLaMA - Redditunsloth/Qwen-AgentWorld-35B-A3B - Featherless AIWhat happens when you run a "World Model" on a coding benchmark? — Testing Qwen-AgentWorld-35B-A3B with 3-bit quantization｜zephel01Qwen-AgentWorld: Language World Models for General Agents - Alibaba Cloud Community
截至 2026-06-28
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