Команда Qwen представила модель Qwen-AgentWorld-35B-A3B. Это MoE‑модель с 35B параметров, при работе с каждым токеном активно задействуется около ~3B. Разработчики не относят её к обычным chat или instruction системам и не описывают как полноценного автономного агента. Модель задумывалась как language world model, которая учится предсказывать, какой ответ вернёт среда после действия агента.
В модели охвачены семь доменов взаимодействия агентов: MCP / tool calling, Search, Terminal, Software engineering, Android, Web и Operating-system GUI interactions. По описанию, система получает историю действий агента и новое действие, выполненное через инструмент или GUI. После этого она прогнозирует следующее наблюдение или состояние среды.
Идея в том, чтобы использовать модель для симуляции стороны среды в агентном цикле. Такой инструмент можно применять при обучении агентов, для offline evaluation, генерации synthetic trajectories, тестирования workflows с инструментами, а также для создания sandbox‑подобных сред без постоянного запуска реальных инструментов. О выпуске модели, как сообщает r/LocalLLaMA (Reddit), стало известно из публикации сообщества разработчиков.
Ключевые факты
Qwen выпустила модель Qwen-AgentWorld-35B-A3B, MoE на 35B параметров с примерно 3B активных параметров на токен.
Модель позиционируется как language world model, обученная предсказывать, какое наблюдение или состояние вернёт среда после действия агента.
Qwen-AgentWorld-35B-A3B охватывает семь доменов взаимодействия агентов: MCP, tool calling Search, Terminal, Software engineering, Android, Web и Operating-system GUI interactions.
Предполагаемое применение, симуляция стороны среды в цикле агента: по истории действий и новому действию инструмента или GUI модель предсказывает следующее наблюдение или состояние.