Agnes-3.0-Qwen вышла с открытыми весами и контекстом 1M токенов
2026-10-12 Agnes AI представила Agnes-3.0-Qwen — мультимодальную модель для программирования, работы с инструментами и анализа длинных документов. Она создана дополнительным обучением Qwen3.8-Flash-Next и использует гибридную MoE-архитектуру примерно на 180 млрд параметров: из 512 экспертов для каждого токена задействуются 10. Контекст составляет 1 048 576 токенов, максимальный ответ — 65 536 токенов; модель принимает текст, изображения и видео, а возвращает текст.
Веса опубликованы в BF16 под Qwen Community License 1.0, поэтому перед коммерческим применением необходимо проверить условия лицензии и сохранить уведомления правообладателей. Полный набор весов занимает около 360 GB, а инструкция разработчика рекомендует восемь GPU и примерно 500 GB быстрого хранилища. Доступен также совместимый с OpenAI API сервис Agnes AI, но цена в USD за 1M токенов не опубликована.
Модель может быть полезна компаниям, которым важно развернуть систему у себя для обработки больших репозиториев, документов или визуальных материалов. Стоимость использования в рублях пока оценить нельзя: нет тарифов API, данных о скорости работы и подтверждённых затрат на подходящую инфраструктуру. Главный риск — высокая потребность в оборудовании; до внедрения стоит провести пилот на собственных задачах и рассчитать полную стоимость эксплуатации.
По данным вендора, Agnes-3.0-Qwen набрала 48,0 на τ³-Banking, 87,8 на Terminal-Bench 2.1 и 79,6 на IFBench. Независимых замеров пока нет, а сравнение с закрытыми моделями составлено по публичным результатам разных поставщиков. Будем отслеживать независимые тесты, фактическую скорость работы и публикацию тарифов API.