Qwen3.5 35B-A3B MoEは、中程度のハードウェア上で27ステップのエージェントワークフローをローカルで実行します。

✍️ OpenClawRadar📅 公開日: March 25, 2026🔗 Source
Qwen3.5 35B-A3B MoEは、中程度のハードウェア上で27ステップのエージェントワークフローをローカルで実行します。
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ローカルエージェントワークフローの実演

r/LocalLLaMAで開発者が、Qwen3.5 35B-A3B MoEを使用して複雑なエージェントワークフローをローカルで正常に実行したと報告した。このモデルは、ミッドレンジハードウェア上で27ステップの動画処理チェーンを自律的に実行した。

ワークフローの詳細

タスクは、単一の自然言語プロンプトから動画を処理することだった:

  • 動画をアップロード
  • Whisperで文字起こし
  • 字幕を編集
  • カスタムスタイルで字幕を動画に焼き付け

ワークフローは27の連続したツール呼び出しで構成され、extract_audiotranscriberead_fileedit_fileburn_subtitlesに加えて検証ステップを含んでいた。モデルは各ステップを計画、実行、検証し、必要に応じて自己修正を行った。

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技術仕様

ハードウェア:

  • Lenovo ThinkPad P53モバイルワークステーション
  • Intel i7-9850Hプロセッサ
  • Quadro RTX 3000(6GB VRAM)
  • 48GB DDR4 2666MT/s RAM

ソフトウェアスタック:

  • llama.cpp + whisper.cppによる完全ローカル実装
  • クラウドAPIは使用せず

モデル設定:

  • Q4_K_M量子化のQwen3.5 35B-A3B MoE
  • トークンごとに約3Bのアクティブパラメータを持つMoEアーキテクチャ
  • レイヤーをオフロードして6GB VRAMに収まり実行可能
  • 完全な35Bパラメータの知識ベース

パフォーマンス結果

完全なワークフローは約10分で実行され、ほとんどの時間は推論に費やされた。開発者は、27ステップのチェーン中にエラーゼロ、人間の介入ゼロだったと指摘した。MoEアーキテクチャは、アクティブパラメータ数を低く保ちながら完全なモデル能力を維持することで、ミッドレンジハードウェアでの実行を可能にした。

これは、ローカルエージェントワークフローが、特に速度のためにアクティブパラメータ数と能力のために完全なパラメータ数のバランスを取るMoEモデルによって、コンシューマーグレードのハードウェアで実用的になりつつあることを示している。

📖 Read the full source: r/LocalLLaMA

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