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Qwen3.5-35B-A3B 逼近 Claude Opus 在 SWE-bench 難題

Qwen3.5-35B-A3B 逼近 Claude Opus 在 SWE-bench 難題
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🦙閱讀原文： Reddit r/LocalLLaMA
#moe-model#agent-verificationqwen3.5-35b-a3bqwen3.5-35b-a3bswe-benchclaude-opusvllm

💡3B MoE 達 SWE-bench Hard 38%，簡單驗證技巧勝基準（24字元）

⚡ 30-Second TL;DR

有什麼變化

SWE-bench Hard（45 任務）37.8%，驗證後編輯 vs 基準 22.2%

為什麼重要

證明高效驗證可將小型 MoE 模型提升至頂級編碼代理表現。為開發者帶來具成本效益的自託管 SWE 代理。

下一步行動

在 vLLM 代理迴圈中實作 verify-on-edit 以測試 SWE-bench。

誰應關注：Researchers & Academics

關鍵要點

  • •SWE-bench Hard（45 任務）37.8%，驗證後編輯 vs 基準 22.2%
  • •全 500 任務 SWE-bench 67%，匹敵大型系統
  • •簡單提示：每 file_edit 後以 python/bash 測試變更
  • •MCTS/樹搜尋表現不如基準；無需複雜設定

🧠 深度解析

背景與延伸：來自公開資料，非原文內容。引用 5 個來源。

🔑 增強重點摘要

  • •Qwen3.5-35B-A3B 採用 MoE（混合專家）架構，僅 3B 活躍參數，相比 Claude Opus 4.6 的密集模型實現顯著的推理效率優勢[1][2]
  • •編輯後驗證策略通過簡單的 Python/Bash 測試迴圈實現 37.8% 的 SWE-bench Hard 成績，無需複雜的 MCTS 或樹搜尋演算法[1][2]
  • •Qwen3.5-35B-A3B 在完整 SWE-bench 500 任務上達到 67% 的性能，與更大規模的專有模型相當，同時成本低 83 倍於 Claude Opus[3][4][5]
📊 競品分析▸ Show
模型創建者上下文窗口輸入成本（每百萬令牌）輸出成本（每百萬令牌）SWE-bench Hard 性能
Qwen3.5 35B A3B (推理)Qwen262k 令牌$0.25$0.8037.8%
Claude Opus 4.6 (自適應推理)Anthropic200k 令牌$15.00$75.0040%
Claude Opus 4.5 (推理)Anthropic200k 令牌$15.00$75.00未公開
Qwen3 VL 30B A3B (思考)Qwen131.1k 令牌$0.16$0.80未公開

🛠️ 技術深入

• 模型架構：Qwen3.5-35B-A3B 採用混合專家 (MoE) 設計，僅 3B 活躍參數，相比密集模型實現更高的推理效率[1][2] • 上下文窗口：262k 令牌（約 393 頁 A4 紙，12pt Arial 字體），超過 Claude Opus 4.6 的 200k 令牌[1][2] • 推理策略：編輯後驗證方法使用簡單的 Python/Bash 測試，避免複雜的蒙特卡洛樹搜尋 (MCTS)，從 22.2% 基準提升至 37.8%[1][2] • 輸出速度：搜尋結果未提供 Qwen3.5-35B-A3B 的具體令牌/秒數據，但 Qwen 系列模型通常在速度與成本間實現平衡[1]

🔮 前景展望AI analysis grounded in cited sources

開源 MoE 模型將挑戰專有推理模型的市場主導地位
Qwen3.5-35B-A3B 以 1/83 的成本達到接近 Claude Opus 的 SWE-bench 性能，預示開源社群可能加速開發成本效益型推理解決方案[3][4][5]
簡單驗證策略可能成為軟體工程 AI 的標準方法
編輯後測試的有效性表明複雜的搜尋演算法非必需，可能推動更輕量級、更易部署的 AI 編碼工具[1][2]

⏳ 時間線

2024-03
Claude 3 Opus 發佈，成為專有模型基準[3]
2025-10
Qwen3 VL 30B A3B Thinking 版本發佈[3]
2025-12
Qwen3.5-35B-A3B 模型發佈，採用 MoE 架構[1][2]
2026-02
Qwen3.5-35B-A3B 在 SWE-bench Hard 達成 37.8% 性能，驗證編輯後測試策略[1][2]
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