lab
Esc

Prueba con

↑↓ para moverte · Enter para abrir · también en /buscar?q= para agentes

sistema avanzado qwenmodelos-localesvisionagentes

Qwen3.6-35B-A3B: sirve un modelo abierto para tareas de agentes

Ejecuta un modelo de texto y visión con soporte de herramientas desde un servidor compatible. Dimensiona el equipo con los pesos completos y el contexto, no solo con los parámetros activos.

✓ verificado el 26 oct 2026

Instrucciones para tu agente

Esto es lo que se copia. Pégaselo a tu agente y te lo monta paso a paso.

O ábrelo directamente en ClaudeChatGPT

Pega este texto a tu agente (Claude Code, Codex, OpenCode, Hermes o el que uses) y dile «ayúdame a montarlo». Son los pasos para ponerlo en marcha; el porqué de cada pieza está en la guía completa.


Para el agente: cómo acompañar al usuario

  1. Pregunta primero para qué lo quiere. Si su objetivo no necesita algún paso, sáltalo.
  2. Antes de instalar, comprueba lo que ya tiene (versiones, claves, sistema operativo).
  3. Avanza un paso cada vez: explica en una frase qué vas a hacer y deja que el usuario lo ejecute o lo apruebe.
  4. Tras cada paso, comprueba que funcionó antes de seguir. Si falla, para y explica el error.
  5. No inventes comandos ni opciones: si la documentación del proyecto contradice estos pasos, manda la documentación.
  6. Al terminar, haz una prueba real con el objetivo del usuario y dile dónde profundizar.

Pasos de configuración

Preparación

Para Transformers, comprueba Python ≥3.11 con pip en un entorno aislado, según su instalación. Instala también torchvision y Pillow con versiones compatibles con PyTorch y tu hardware, como exige la ficha del modelo. Comprueba la memoria disponible antes de descargar los pesos.

Paso 1: elige la ruta del modelo exacto

Abre la ficha oficial Qwen/Qwen3.6-35B-A3B y revisa Serving Qwen3.6. Prepara un entorno aislado y hardware suficiente para esa variante.

Paso 2: usa la ruta de prueba con Transformers

La ficha publica:

pip install "transformers[serving]"

También exige torchvision y pillow; sigue su documentación enlazada para instalarlos según tu entorno.

transformers serve Qwen/Qwen3.6-35B-A3B --port 8000 --continuous-batching

Paso 3: conecta un cliente

Con el servidor activo, abre otra terminal y activa el mismo entorno. Instala openai con pip install openai y guarda prueba.py, adaptado del cliente de la ficha a texto:

from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="http://localhost:8000/v1", api_key="EMPTY")
r = client.chat.completions.create(
    model="Qwen/Qwen3.6-35B-A3B",
    messages=[{"role": "user", "content": "¿Cuánto es 2 + 2?"}],
)
print(r.choices[0].message.content)

Ejecuta python prueba.py: debe devolver 4, quizá con explicación. EMPTY corresponde a este servidor local sin autenticación; no es una clave de OpenAI. Esta prueba verifica texto, no llamadas a herramientas ni visión.

Comprobación

Confirma que se cargó la variante 3.6-35B-A3B y que responde en el servidor local. Mide memoria y latencia con tu contexto real antes de conectar un agente de larga duración.

Si algo falla

Si falta memoria, revisa longitud de contexto, motor y hardware en la ficha. No sustituyas el nombre por el modelo 3.8 de los ejemplos actuales del repositorio sin reevaluar sus requisitos.

Fuente: documentación oficial.

ver en .md ¿Prefieres el recurso entero?

Qué es

Qwen3.6-35B-A3B es un modelo abierto de texto y visión de la familia Qwen. El repositorio oficial fue renombrado a Qwen3.8 y conserva información de la serie 3.6; la ficha específica del modelo sigue siendo la fuente para desplegar esta variante.

Para qué te sirve

  • Cuando necesitas evaluar un modelo bajo tu control para llamadas a herramientas o tareas de programación.
  • Cuando quieres conectar un arnés a una API de inferencia propia y comparar calidad, latencia y consumo en tareas reales.

Cómo funciona

La arquitectura usa mezcla de expertos: la ficha declara 35.000 millones de parámetros totales y 3.000 millones activos. Motores como Transformers, vLLM o SGLang sirven el modelo mediante una API compatible. Las opciones de razonamiento y herramientas deben configurarse según el motor.

Antes de empezar

La ruta Transformers requiere Python ≥3.11, pip, PyTorch, torchvision y Pillow compatibles con tu hardware. Necesitas espacio para los pesos y un equipo capaz de cargar el modelo con el contexto elegido. Que active una parte de los parámetros no significa que solo tengas que alojar esa parte. El repositorio y la ficha de pesos declaran Apache-2.0. Los despliegues locales tienen costes de hardware y operación.

Límites y alternativas

La memoria necesaria depende de los pesos, la cuantización y el contexto elegido; los parámetros activos no bastan para dimensionarla. Los ejemplos distribuidos de la ficha usan varias GPU, mientras otras rutas tienen requisitos distintos. Evalúa también modelos más pequeños si tu equipo no alcanza. No confíes acciones reales al modelo sin controles del arnés.

Recursos