兄弟們，Claude Opus 蒸餾 Qwen3.6-35B-A3B 來了——Qwopus3.6-35B-A3B-v1，名字看著像是 Qwen 和 Opus 談了場戀愛生的孩子，跑在單張 5090 上能飆到 161.9 tok/s

模型主頁：huggingface.co/Jackrong/Qwopus3.6-35B-A3B-v1

Qwen3.6-35B-A3B 底模是什么

• 總參數 35B ，實際激活參數只有 3B

• 共有 256 個專家（experts）

• 原生支持 262k 超長上下文

• 架構特點： Gated DeltaNet 線性注意力 + 標準門控注意力混合

• 定位：高性能 Agent 編碼、深度推理、多模態任務

• 對比同門 27B 稠密版，吞吐直接起飛

MoE 架構的好處在這里體現得很明顯：推理時只激活一小部分參數，速度快、顯存省

Base Model Benchmark 精調做了什么

Jackrong 在Qwen3.6-35B-A3B上用三階段課程學習 SFT 做了精調：

第一階段（格式建立）
短到中等長度的格式穩定推理樣本，主要任務是把輸出格式和基本推理路徑固定下來，避免底模的風格被破壞

第二階段（復雜度提升 + 多教師蒸餾）
逐步加大復雜推理樣本比例，蒸餾數據來自一個 27B 教師模型——刻意選了跟底模風格接近的，防止能力跨度太大導致學不進去

第三階段（長上下文強化 + 抗漂移）
強化長上下文推理，同時保留 10% 短樣本回放，防止模型忘掉基本指令跟隨能力（災難性遺忘）

訓練方法：LoRA 精調，可訓參數約占總參數的 9%

? 作者自己也寫了：9% 是個有風險的配置——MoE 架構下這么高的可訓參數比例，訓練不穩定和權重合并沖突的概率會顯著上升

速度是最大亮點：

• RTX 5090 單卡 平均 161.9 tok/s

• 比同量級 27B 密集模型快 2.6 倍

• 對消費級單卡來說，這個吞吐率相當驚人

特別擅長的場景：

• 一鍵生成 HTML/CSS 前端 ：評測報告說這是目前最強的開源 one-shot 前端生成模型之一，生成的頁面帶復雜微交互和動效組件，功能完整、可直接用

• 復雜推理 + 長上下文 JSON 提取 ：修復了早期版本的 "thinking starvation" 問題，多步 Agent 規劃的結構化輸出更穩定

• 原生 Vision + Tool Calling ：如果要開視覺能力，需要把 mmproj.gguf 放到主 .gguf 同目錄下

• 262K 上下文 + 顯存基本不漲 ：歸功于 Gated DeltaNet 的線性注意力，序列拉再長，顯存也不會爆炸

還放出了 GGUF 量化版，本地跑非常省事

地址：Jackrong/Qwopus3.6-35B-A3B-v1-GGUF

?? 一個坑要先說清楚

如果你想在本地做 LoRA 微調或合并權重，注意：

? PEFT/LoRA + Transformers 5.x + Unsloth 補丁三者之間有已知兼容性問題

合并 LoRA 權重時可能報錯，類似：

ModuleNotFoundError: Could not import module 'Qwen3_5MoeForContinualGeneration'

MoE 專家層的權重結構跟普通密集模型差很多，容易觸發結構不匹配。如果要在本地精調，做好手動打補丁或降級特定庫版本的心理準備

老章怎么看

這個模型的價值點在于：把 35B 規模的 MoE 在消費級單卡上跑出了接近專業級的吞吐

對做 UI 生成、Agent 編排、長上下文推理的開發者來說，這個模型值得試一試。精調質量加上 MoE 的速度優勢，在同類社區模型里算是比較亮眼的

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