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# Qwen3.5

Qwen3.5, 16 फरवरी, 2026 को जारी, अलीबाबा का नवीनतम फ्लैगशिप मॉडल है और 2026 के सबसे लोकप्रिय ओपन-सोर्स रिलीज़ में से एक है। **397B MoE फ्लैगशिप** ने HMMT गणित बेंचमार्क पर Claude 4.5 Opus को हराया, जबकि छोटे **35B डेंस मॉडल** एकल RTX 4090 पर फिट होता है। सभी मॉडल बॉक्स से बाहर एजेंटिक क्षमताओं (टूल उपयोग, फंक्शन कॉलिंग, स्वायत्त कार्य निष्पादन) और मल्टीमॉडल समझ के साथ आते हैं।

## प्रमुख विशेषताएँ

* **तीन आकार**: 9B (डेंस), 35B (डेंस), 397B (MoE) — हर GPU के लिए कुछ न कुछ
* **Claude 4.5 Opus को हराया** HMMT गणित बेंचमार्क पर
* **मूलतः मल्टीमॉडल**: टेक्स्ट + छवि समझ
* **एजेंटिक क्षमताएँ**: टूल उपयोग, फंक्शन कॉलिंग, स्वायत्त वर्कफ़्लो
* **128K संदर्भ विंडो**: बड़े दस्तावेज़ और कोडबेस संभाले
* **Apache 2.0 लाइसेंस**: पूरा वाणिज्यिक उपयोग, कोई प्रतिबंध नहीं

## मॉडल प्रकार

| मॉडल         | पैरामीटर | प्रकार | VRAM (Q4) | VRAM (FP16) | मजबूती                     |
| ------------ | -------- | ------ | --------- | ----------- | -------------------------- |
| Qwen3.5-9B   | 9B       | डेंस   | 6GB       | 18GB        | तेज़, कुशल                 |
| Qwen3.5-35B  | 35B      | डेंस   | 22GB      | 70GB        | एकल-GPU के लिए सर्वश्रेष्ठ |
| Qwen3.5-397B | 397B     | MoE    | \~100GB   | 400GB+      | फ्रंटियर-स्तर              |

## आवश्यकताएँ

| घटक   | 9B (Q4)       | 35B (Q4)      | 397B (बहु-GPU) |
| ----- | ------------- | ------------- | -------------- |
| GPU   | RTX 3080 10GB | RTX 4090 24GB | 4× H100 80GB   |
| VRAM  | 8GB           | 22GB          | 320GB+         |
| RAM   | 16GB          | 32GB          | 128GB          |
| डिस्क | 15GB          | 30GB          | 250GB          |

**अनुशंसित Clore.ai GPU**: 35B के लिए RTX 4090 24GB (\~$0.5–2/दिन) — डॉलर प्रति गुणवत्ता के हिसाब से सर्वश्रेष्ठ

## Ollama के साथ त्वरित शुरुआत

```bash
# Ollama इंस्टॉल करें
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# 9B — किसी भी चीज़ पर चलता है (8GB VRAM)
ollama run qwen3.5:9b

# 35B क्वांटाइज़्ड — RTX 4090 (24GB) की जरूरत
ollama run qwen3.5:35b

# API सर्वर के रूप में
ollama serve &
curl http://localhost:11434/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen3.5:35b",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Solve this: if f(x) = x^3 - 3x + 1, find all real roots"}]
  }'
```

## vLLM सेटअप (प्रोडक्शन)

```bash
pip install vllm

# 35B एकल GPU पर
vllm serve Qwen/Qwen3.5-35B-Instruct \
  --max-model-len 32768 \
  --gpu-memory-utilization 0.90

# लंबा संदर्भ के साथ 9B
vllm serve Qwen/Qwen3.5-9B-Instruct \
  --max-model-len 65536

# 397B बहु-GPU क्लस्टर पर
vllm serve Qwen/Qwen3.5-397B-A45B-Instruct \
  --tensor-parallel-size 8 \
  --max-model-len 32768
```

## HuggingFace Transformers

```python
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "Qwen/Qwen3.5-35B-Instruct"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
    load_in_4bit=True  # 24GB पर 35B फिट होता है
)

messages = [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful math tutor."},
    {"role": "user", "content": "Prove that the square root of 2 is irrational."}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(messages, return_tensors="pt").to(model.device)
output = model.generate(input_ids, max_new_tokens=2048, temperature=0.7, do_sample=True)
print(tokenizer.decode(output[0][input_ids.shape[-1]:], skip_special_tokens=True))
```

## एजेंटिक / टूल उपयोग का उदाहरण

```python
import json
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="http://localhost:11434/v1", api_key="ollama")

tools = [{
    "type": "function",
    "function": {
        "name": "get_gpu_price",
        "description": "Clore.ai पर GPU मॉडल के वर्तमान किराये की कीमत प्राप्त करें",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "gpu_model": {"type": "string", "description": "GPU मॉडल का नाम, उदाहरण: RTX 4090"}
            },
            "required": ["gpu_model"]
        }
    }
}]

response = client.chat.completions.create(
    model="qwen3.5:35b",
    messages=[{"role": "user", "content": "What's the cheapest GPU I can rent for running a 7B model?"}],
    tools=tools,
    tool_choice="auto"
)

# Qwen3.5 उपयुक्त पैरामीटर के साथ get_gpu_price को कॉल करेगा
print(response.choices[0].message)
```

## क्यों Clore.ai पर Qwen3.5?

35B मॉडल संभवतः वह **सर्वोत्तम मॉडल है जिसे आप एकल RTX 4090 पर चला सकते हैं**:

* गणित और तर्क में Llama 4 Scout को हराता है
* एजेंटिक कार्यों में Gemma 3 27B को हराता है
* टूल उपयोग / फंक्शन कॉलिंग बॉक्स से बाहर काम करता है
* Apache 2.0 = कोई लाइसेंस सिरदर्द नहीं

RTX 4090 के लिए $0.5–2/दिन पर, आप कॉफी की कीमत में फ्रंटियर-स्तर का AI प्राप्त करते हैं।

## Clore.ai उपयोगकर्ताओं के लिए सुझाव

* **35B सबसे उपयुक्त है**: RTX 4090 Q4 पर फिट होता है, अधिकांश 70B मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करता है
* **बजट के लिए 9B**: यहां तक कि RTX 3060 ($0.15/दिन) भी 9B मॉडल को अच्छी तरह चलाता है
* **त्वरित शुरुआत के लिए Ollama का उपयोग करें**: सर्व करने के लिए एक कमांड; OpenAI-अनुकूल API शामिल है
* **एजेंटिक वर्कफ़्लो**: Qwen3.5 टूल उपयोग में उत्कृष्ट है — स्वत:करण के लिए फंक्शन कॉलिंग के साथ संयोजन करें
* **नया मॉडल = कम कैश्ड**: पहली डाउनलोड में समय लगता है (\~35B के लिए \~20GB)। अपने वर्कलोड शुरू होने से पहले प्री-पुल करें

## समस्या निवारण

| समस्या                  | समाधान                                                                                    |
| ----------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------- |
| 24GB पर 35B OOM         | पयोग करें `load_in_4bit=True` या घटाएँ `--max-model-len`                                  |
| Ollama मॉडल नहीं मिला   | Ollama अपडेट करें: `curl -fsSL https://ollama.com/install.sh \| sh`                       |
| पहले अनुरोध पर धीमा     | मॉडल लोड होने में 30-60s लगते हैं; बाद के अनुरोध तेज़ होते हैं                            |
| टूल कॉल काम नहीं कर रहे | सुनिश्चित करें कि आप पास कर रहे हैं `tools` पैरामीटर; केवल instruct वेरिएंट का उपयोग करें |

## अधिक पढ़ने के लिए

* [Qwen ब्लॉग](https://qwenlm.github.io/)
* [HuggingFace मॉडल](https://huggingface.co/Qwen)
* [Ollama लाइब्रेरी](https://ollama.com/library/qwen3.5)


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