Qwen3.6-35B¶
In dit artikel
Informatie
Qwen3.6 is een open multimodal MoE (Mixture of Experts) model van Alibaba Cloud, met in totaal 35 miljard parameters en 3 miljard actieve parameters per token, ontworpen om de productiviteit van ontwikkelaars te verhogen en de prestaties bij real-world taken te verbeteren. Het model richt zich op stabiliteit en praktische bruikbaarheid, en biedt een intuïtieve en responsieve ervaring. Qwen3.6 ondersteent multimodale input (tekst en afbeeldingen) and heeft een contextvenster van 256K tokens.
Belangrijkste kenmerken van Qwen3.6-35B¶
- MoE Structure: 35 miljard totale parameters en 3 miljard actieve parameters, wat zorgt voor hoge generatiesnelheden vergelijkbaar met kleinere modellen;
- Linear Attention: Een hybride architectuur met Gated DeltaNet voor efficiënte afhandeling van lange contexten;
- Large Context Window: Het model ondersteunt een contextvenster van 256K tokens, waardoor het lange documenten en complexe taken met meerdere stappen kan verwerken zonder de context te verliezen;
- Agentic Coding: Het model is aanzienlijk verbeterd in frontend workflows en redeneren op repository-niveau, wat zorgt voor meer soepelheid en nauwkeurigheid bij het oplossen van complexe ontwikkelingsTaken;
- Thinking Preservation: Er is een nieuwe optie geïntroduceerd om de redeneercontext van eerdere berichten te behouden, wat iteratieve ontwikkeling vereenvoudigt en de overhead vermindert bij langdurige taken;
- Multimodal Support: Het model ondersteunt zowel tekst- als beeldinput, wat de toepasbaarheid in diverse use cases vergroot;
- Multilingual Support: Net als eerdere modellen in de Qwen-serie beschikt Qwen3.6 over meertalige mogelijkheden. Om optimale resultaten te bereiken, wordt aanbevolen om expliciet de doeltaal voor interactie op te geven.
Implementatiekenmerken¶
| ID | Softwarenaam | Compatibel OS | VM | BM | VGPU | GPU | Min CPU (Kernen) | Min RAM (GB) | Min HDD/SSD (GB) | Aangepast Domein | Actief |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 641 | Qwen3.6:35b | Ubuntu 22.04 | + | + | + | + | 8 | 12 | 40 | Nee | BESTELLEN |
Opmerking
Tenzij anders aangegeven, installeren we standaard de nieuwste releaseversie van de software vanaf de website van de ontwikkelaar of uit de repositories van het besturingssysteem.
Aan de slag na het implementeren van Qwen3.6-35B¶
Nadat de betaling is voltooid, wordt er een melding over de gereedheid van de server verzonden naar het e-mailadres dat tijdens de registratie is opgegeven. Deze bevat het VPS IP-adres, de login en het wachtwoord voor verbinding met de server, en een link om toegang te krijgen tot het Open WebUI paneel. Klanten beheren hun hardware via het Server Control Panel and API — Invapi.
-
Authorization credentials for accessing the server operating system (bijv. via SSH) worden naar u verzend in een e-mail.
-
Link to access the Ollama control panel with Open WebUI web interface: te vinden onder de webpanel tag in het Configuration >> Tags tabblad van het Invapi controlepaneel. De exacte link, geformatteerd als
https://qwen<Server_ID_from_Invapi>.hostkey.com, wordt verzonden in de e-mail bij levering van de server.
Nadat u op de link onder de webpanel tag heeft geklikt, wordt het Get started with Open WebUI autorisatiewenster geopend, waar u een administrator gebruikersnaam, e-mailadres en wachtwoord voor de chatbot moet aanmaken, en vervolgens op de knop Create Admin Account moet klikken:
Let op
Nadat de eerste gebruiker zich heeft geregistreerd, wijst het systeem deze automatisch de Administrator rol toe. Om de veiligheid en controle over het registratieproces te waarborgen, moeten alle volgende registratieverzoeken worden goedgekeurd in de Open WebUI interface vanaf een administrator account.
Na een succesvolle registratie wordt de hoofdinterface van Open WebUI geopend:
Opmerking
Een gedetailleerde beschrijving van hoe u met het Ollama controlepaneel via Open WebUI werkt, vindt u in het artikel AI Chatbot on Your Own Server.
Opmerking
Voor optimale prestaties wordt het aanbevolen om een GPU te gebruiken met meer dan de minimale vereiste van 24 GB VRAM, wat extra ruimte biedt voor het verwerken van grote contexten en parallelle verzoeken. Gedetailleerde informatie over de kerninstellingen van Ollama en Open WebUI is te vinden in de Ollama developer documentation de Open WebUI developer documentation.