Qwable-v1은 Qwen3.6 위에 Claude식 도구 사용을 얹은 코딩 에...
Qwable-v1은 Qwen3.6-35B-A3B 계열 reasoning distill 위에 Claude Fable-5 도구 사용 흔적을 한 번 더 SFT한 35B MoE 오픈 웨이트 모델이다. 공개된 근거는 ag...
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Qwen3.7-Max는 에이전트 시대의 파운데이션 모델을 정면으로 겨냥한다
Qwen3.7-Max는 코딩 에이전트, MCP 기반 업무 자동화, 장시간 자율 실행, cross-harness 일반화를 전면에 내세운 Qwen의 최신 독점형 agent foundation model이다.
LoPE는 왜 의미 없는 문장으로 GRPO의 막힌 탐색을 푸는가
LoPE는 hard question에서 실패한 롤아웃에 Lorem Ipsum 기반 프롬프트 교란을 추가해 GRPO의 zero-advantage 병목을 깨고, prompt-space exploration이 단순 추...
Qwen-Scope는 SAE를 해석 도구에서 개발 인터페이스로 밀어 올린다
Qwen-Scope는 Qwen3·Qwen3.5 계열 7개 모델에 대해 14개 그룹의 sparse autoencoder를 공개하고, 이를 추론 조종·벤치마크 분석·안전 데이터 합성·사후 훈련 최적화까지 연결해 SA...
Qwen3.6-35B-A3B는 3B 활성 파라미터로 에이전트 코딩 성능을 밀어...
Qwen3.6-35B-A3B는 총 35B·활성 3B의 멀티모달 MoE 구조 위에 agentic coding, preserve_thinking, 초장문 컨텍스트 확장, 오픈 배포 경로를 결합해 작은 활성 비용으로...
TinyLoRA는 추론 파인튜닝을 13개 파라미터까지 압축한다
Learning to Reason in 13 Parameters는 RL 기반 post-training이 SFT보다 훨씬 정보 밀도가 높은 업데이트를 만든다는 가설 아래, TinyLoRA로 Qwen2.5-7B의 추...