Google 仅以 PyTorch 格式发布了 FunctionGemma。我完成了整个转换流程,并上传了最终的 .task 文件:sasha-denisov/function-gemma-270M-it。这是 Google 的原始模型,未经微调。准确率约为 58%——虽然不算完美,但足以用于实验和原型开发。只想尝试在设备上调用函数?那就下载这个模型吧。
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具体来看,Qwen3.5 采用混合注意力机制,结合高稀疏的 MoE 架构创新,并基于更大规模的文本和视觉混合 Token 上训练,Qwen3.5-122B-A10B 与 Qwen3.5-35B-A3B 以更小的总参数和激活参数量,实现了更大的性能提升。
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