Qwen3.5 35Bは、まだ（実力以上に）確実に最良のローカルモデルの一つ：詳細

前回、このモデルが、提供されたリサーチペーパーに基づいてWebアプリを作る際にどのように機能したかを投稿しました。この投稿が気に入られているのを見てとても嬉しく、もちろん、このMOEモデルの可能性にも期待しています。

私は、このモデルをプロンプトとステップごとのガイドだけでWebアプリを作るためにどう使ったか、その詳細を共有しています。その後、同じ qwen-code cli をこのモデルで使って、私のガイド手順をスキルに変換しました。これにより、追加の例を作ることができました。

ここに、あなたたちが使って、さまざまな論文でこのモデルの可能性を検証できるresearch-webapp-skillを私が追加したGitHubリポジトリがあります。

リポジトリのresearch-webapp-skill/examples at main · statisticalplumber/research-webapp-skillに例を追加しました。

以下は、16GB VRAMのRTX 5080 Laptopでこのモデルを実行するために私が使っているコマンドです。

:: Set the model path set MODEL_PATH=C:\\Users\\test\\.lmstudio\\models\\unsloth\\Qwen3.5-35B-A3B-GGUF\\Qwen3.5-35B-A3B-UD-Q4_K_L.gguf echo Starting Llama Server... echo Model: %MODEL_PATH% llama-server.exe -m "%MODEL_PATH%" --chat-template-kwargs "{
"enable_thinking": false}" --jinja -fit on -c 90000 -b 4096 -b 1024 --reasoning off --presence-penalty 1.5 --repeat-penalty 1.0 --temp 0.6 --top-p 0.95 --min-p 0.0 --top-k 20 --context-shift --keep 1024 if %ERRORLEVEL% NEQ 0 ( echo. echo [ERROR] Llama server exited with error code %ERRORLEVEL% pause ) 

gemma4 26b moeも試しましたが、qwenが70Kや80Kでもコンテキストを維持し続けているのと同じようにアプリを作ることができませんでした。私はgemma4の最新のjinjaテンプレートと、unslothから取得した最新モデルも試しましたが、それでもこのタスクを実行できませんでした。

また、私はどこかで間違えているのかもしれません。というのも、このモデルはとても気に入っていて、ほかのタスクでは llama-server のネイティブUIで動かしているからです。

ありがとうございます