Esperienze con Qwen 3.5 35B

Un utente ha condiviso le proprie impressioni sull'utilizzo del modello linguistico Qwen 3.5 35B in ambito locale, confrontandolo con altri modelli come Nemotron Nano 30BA3 e GLM 4.7 Flash. L'esperienza riportata evidenzia come Qwen 3.5 35B superi i modelli precedenti in diversi aspetti.

Qwen 3.5 35B si distingue per una maggiore intelligenza complessiva, velocità di elaborazione che non degrada significativamente con contesti ampi e una capacità superiore di gestire task complessi. L'utente ha riscontrato che il modello eccelle in scenari dove altri modelli faticano, come la categorizzazione di servizi complessi distribuiti su più domini.

Limitazioni e confronto con altri modelli Qwen

Nonostante i vantaggi, l'utente ha identificato alcune limitazioni, in particolare in contesti molto estesi (oltre 80.000 token), dove il modello può commettere errori di posizionamento del codice. Viene sottolineato come modelli più avanzati sarebbero in grado di gestire meglio tali situazioni, interpretando correttamente istruzioni meno precise.

L'articolo presenta una tabella comparativa delle performance di diversi modelli Qwen, tra cui Qwen 3.5 35B, Qwen 3.5 27B e Qwen 3.5 122B, evidenziando le differenze in termini di velocità (token/secondo), finestra di contesto e supporto alla visione. Viene menzionato anche Qwen 3 Coder, un modello specializzato per la generazione di codice.

L'utente si interroga sull'opportunità di adottare modelli Qwen diversi, valutando il compromesso tra qualità e velocità di esecuzione, soprattutto in contesti di sviluppo agentico e generazione di codice, considerando una workstation dotata di 48GB di VRAM. Per chi valuta deployment on-premise, esistono trade-off da considerare attentamente. AI-RADAR offre framework analitici su /llm-onpremise per supportare queste valutazioni.