Почему Qwen3.5:9B круче больших моделей на RTX 5070 Ti (и почему это важно
Я потратил недели на бенчмарк локальных языковых моделей на RTX 5070 Ti. Результат? Девятимиллиардная модель от Alibaba разнесла конкурентов покрупнее — и вовсе не потому, что больше всегда лучше. Вот что я выяснил.
⚡ Key Takeaways
- Количество параметров — это мера тщеславия; архитектура структурированного вызова инструментов и эффективность VRAM важнее для локальных агентов 𝕏
- Qwen3.5:9B обошла более крупные конкуренты (Gemma 4, 27B-модели) на реальных задачах агентов в 18 тестах, несмотря на меньше параметров 𝕏
- VRAM — реальное ограничение на потребительском железе; нативная поддержка вызова инструментов + квантизация Q4_K_M избавляет от парсинг-оверхэдов 𝕏
Worth sharing?
Get the best Open Source stories of the week in your inbox — no noise, no spam.
Originally reported by Dev.to
Related Stories
AI & Machine Learning
Я заменил $10 в день на облачных API бесплатной локальной моделью — вот как
AI & Machine Learning
Генетические алгоритмы — не магия. Вот почему они действительно работают (и когда не работают)
AI & Machine Learning
Забудьте о счётах за облако: запускайте AI-агентов на игровой видеокарте
AI & Machine Learning