We open-source Qwen-AgentWorld-35B-A3B (MoE, 35B/3B active, 256K context) and AgentWorldBench. Two ...
TL;DR · AI 摘要
通义千问开源了Qwen-AgentWorld-35B-A3B模型和AgentWorldBench基准，支持大规模上下文和多专家架构。
核心要点
- Qwen-AgentWorld-35B-A3B模型采用MoE架构，支持256K上下文长度。
- AgentWorldBench是用于评估通用代理能力的新基准。
- 模型和基准已开源，可通过GitHub、HuggingFace等平台获取。
结构提纲
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通义千问开源了Qwen-AgentWorld-35B-A3B模型，支持大规模上下文和多专家架构。
- ·模型特性
Qwen-AgentWorld-35B-A3B模型采用MoE架构，支持256K上下文长度，具备可扩展性和可控性。
AgentWorldBench是用于评估通用代理能力的新基准，旨在推动语言世界建模的研究。
- ·获取方式
模型和基准已通过GitHub、HuggingFace、ModelScope等平台开源，方便开发者使用和扩展。
思维导图
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- Qwen-AgentWorld-35B-A3B模型发布
- 模型特性
- MoE架构
- 256K上下文长度
- 可扩展性和可控性
- AgentWorldBench基准
- 评估通用代理能力
- 推动语言世界建模研究
- 获取方式
- GitHub
- HuggingFace
- ModelScope
金句 / Highlights
值得收藏与分享的关键句。
Qwen-AgentWorld-35B-A3B模型采用MoE架构，支持256K上下文长度。
AgentWorldBench是用于评估通用代理能力的新基准。
模型和基准已通过GitHub、HuggingFace、ModelScope等平台开源。
Qwen on X: "We open-source Qwen-AgentWorld-35B-A3B (MoE, 35B/3B active, 256K context) and AgentWorldBench. Two routes, one roadmap: 🔬 Build the simulator — scalable, controllable, surpassing real environments 🧠 Internalize world modeling — predict before you act Qwen-AgentWorld is our https://t.co/ijSwMT56tV" / X
Qwen
@Alibaba_Qwen
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We open-source Qwen-AgentWorld-35B-A3B (MoE, 35B/3B active, 256K context) and AgentWorldBench. Two routes, one roadmap: 🔬 Build the simulator — scalable, controllable, surpassing real environments 🧠 Internalize world modeling — predict before you act Qwen-AgentWorld is our attempt to investigate how language world modeling can further expand the boundaries of general agent capabilities. Go build on it 🏃🏃♂️ 📑 Paper:
arxiv.org/abs/2606.24597
📖 Blog:
qwen.ai/blog?id=qwen-a…
💻 GitHub:
github.com/QwenLM/Qwen-Ag…
🤗 HuggingFace:
huggingface.co/collections/Qw…
🧩 ModelScope:
modelscope.cn/collections/Qw…
9:52 AM · Jun 24, 2026
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