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# Einführung

Für den lokalen Betrieb eines leistungsstarken KI-Modells ist keine Excessive-Finish-Workstation oder teure Cloud-Einrichtung mehr erforderlich. Mit leichtgewichtigen Instruments und kleineren Open-Supply-Modellen können Sie jetzt sogar einen älteren Laptop computer in eine praktische lokale KI-Umgebung für Codierung, Experimente und Workflows im Agentenstil verwandeln.

In diesem Tutorial lernen Sie, wie man läuft Qwen3.5 lokal verwenden Ollama und verbinde es mit OpenCode um ein einfaches lokales Agenten-Setup zu erstellen. Das Ziel besteht darin, alles unkompliziert, zugänglich und anfängerfreundlich zu halten, sodass Sie einen funktionierenden lokalen KI-Assistenten erhalten, ohne sich mit einem komplizierten Stack herumschlagen zu müssen.

# Ollama installieren

Der erste Schritt besteht darin, Ollama zu installieren, wodurch es einfach ist, große Sprachmodelle lokal auf Ihrem Laptop auszuführen.

Wenn Sie verwenden Home windowskönnen Sie Ollama entweder direkt vom offiziellen herunterladen Laden Sie Ollama für Home windows herunter Seite und installieren Sie sie wie jede andere Anwendung, oder führen Sie den folgenden Befehl aus PowerShell:

irm https://ollama.com/set up.ps1 | iex

Die Ollama-Downloadseite enthält auch Installationsanweisungen für Linux Und macOSdamit Sie die dortigen Schritte befolgen können, wenn Sie ein anderes Betriebssystem verwenden.

Sobald die Set up abgeschlossen ist, können Sie Ollama starten und Ihr erstes lokales Modell abrufen.

# Ollama starten

In den meisten Fällen startet Ollama automatisch nach der Set up, insbesondere wenn Sie es zum ersten Mal starten. Das bedeutet, dass Sie möglicherweise nichts weiter tun müssen, bevor Sie ein Modell lokal ausführen.

Wenn der Ollama-Server noch nicht läuft, können Sie ihn mit dem folgenden Befehl manuell starten:

# Qwen3.5 lokal ausführen

Sobald Ollama ausgeführt wird, besteht der nächste Schritt darin, Qwen3.5 herunterzuladen und auf Ihrem Laptop zu starten.

Wenn Sie die Qwen3.5-Modellseite in Ollama besuchen, sehen Sie mehrere Modellgrößen, von größeren Varianten bis hin zu kleineren, leichteren Optionen.

Für dieses Tutorial verwenden wir die 4B-Model, da sie ein gutes Gleichgewicht zwischen Leistung und Hardwareanforderungen bietet. Es ist eine praktische Wahl für ältere Laptops und erfordert normalerweise etwa 3,5 GB Arbeitsspeicher (RAM).

Um das Modell von Ihrem Terminal herunterzuladen und auszuführen, verwenden Sie den folgenden Befehl:

Wenn Sie diesen Befehl zum ersten Mal ausführen, lädt Ollama die Modelldateien auf Ihren Laptop herunter. Abhängig von Ihrer Internetgeschwindigkeit kann dies einige Minuten dauern.

Nach Abschluss des Downloads kann es einen Second dauern, bis Ollama das Modell lädt und alles vorbereitet, was für die lokale Ausführung erforderlich ist. Sobald Sie fertig sind, wird eine interaktive Terminal-Chat-Oberfläche angezeigt, über die Sie das Modell direkt auffordern können.

Zu diesem Zeitpunkt können Sie Qwen3.5 bereits im Terminal für einfache lokale Gespräche, schnelle Exams und einfache Codierungshilfe verwenden, bevor Sie es für einen effizienteren Workflow mit OpenCode verbinden.

# OpenCode installieren

Nach der Einrichtung von Ollama und Qwen3.5 besteht der nächste Schritt in der Set up von OpenCode, einem lokalen Codierungsagenten, der mit Modellen arbeiten kann, die auf Ihrem eigenen Laptop ausgeführt werden.

Sie können die OpenCode-Web site besuchen, um die verfügbaren Installationsoptionen zu erkunden und mehr über die Funktionsweise zu erfahren. Für dieses Tutorial verwenden wir die Schnellinstallationsmethode, da dies der einfachste Einstieg ist.

Führen Sie den folgenden Befehl in Ihrem Terminal aus:

curl -fsSL https://opencode.ai/set up | bash

Dieses Installationsprogramm übernimmt den Einrichtungsprozess für Sie und installiert die erforderlichen Abhängigkeiten, einschließlich Node.js bei Bedarf, sodass Sie nicht alles manuell konfigurieren müssen.

# Starten von OpenCode mit Qwen3.5

Nachdem sowohl Ollama als auch OpenCode installiert sind, können Sie OpenCode mit Ihrem lokalen Qwen3.5-Modell verbinden und es als einfachen Codierungsagenten verwenden.

Wenn Sie sich die Qwen3.5-Seite in Ollama ansehen, werden Sie feststellen, dass Ollama jetzt einfache Integrationen mit externen KI-Instruments und Codierungsagenten unterstützt. Dies macht es viel einfacher, lokale Modelle in einem praktischeren Arbeitsablauf zu nutzen, anstatt nur im Terminal mit ihnen zu chatten.

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um OpenCode mit dem Qwen3.5 4B-Modell zu starten:

ollama launch opencode --model qwen3.5:4b

Dieser Befehl weist Ollama an, OpenCode mit Ihrem lokal verfügbaren Qwen3.5-Modell zu starten. Nach der Ausführung werden Sie zur OpenCode-Schnittstelle weitergeleitet, wobei Qwen3.5 4B bereits verbunden und einsatzbereit ist.

# Erstellen eines einfachen Python-Projekts mit Qwen3.5

Sobald OpenCode mit Qwen3.5 läuft, können Sie damit beginnen, ihm einfache Eingabeaufforderungen zu geben, um Software program direkt von Ihrem Terminal aus zu erstellen.

Für dieses Tutorial haben wir es gebeten, ein kleines zu erstellen Python Erstellen Sie ein Spielprojekt von Grund auf mit der folgenden Eingabeaufforderung:

Erstellen Sie ein neues Python-Projekt und erstellen Sie ein modernes Guess the Phrase-Spiel mit sauberem Code, einfachem Gameplay, Punkteverfolgung und einer benutzerfreundlichen Terminalschnittstelle.

Nach ein paar Minuten generierte OpenCode die Projektstruktur, schrieb den Code und kümmerte sich um die Einrichtung, die erforderlich warfare, um das Spiel zum Laufen zu bringen.

Wir haben es auch gebeten, alle erforderlichen Abhängigkeiten zu installieren und das Projekt zu testen, wodurch sich der Workflow viel näher an die Arbeit mit einem einfachen lokalen Codierungsagenten als an einem einfachen Chatbot anfühlen ließ.

Das Endergebnis warfare ein voll funktionsfähiges Python-Spiel, das im Terminal reibungslos lief. Das Gameplay warfare einfach, die Codestruktur warfare sauber und die Punkteverfolgung funktionierte wie erwartet.

Wenn Sie beispielsweise ein korrektes Zeichen eingeben, zeigt das Spiel sofort den passenden Buchstaben im versteckten Wort an und zeigt so, dass die Logik sofort funktioniert.

# Letzte Gedanken

Ich warfare wirklich beeindruckt, wie einfach es ist, mit Ollama, Qwen3.5 und OpenCode ein lokales Agenten-Setup auf einem älteren Laptop computer zum Laufen zu bringen. Für ein leichtes, kostengünstiges Setup funktioniert es überraschend intestine und sorgt dafür, dass sich die lokale KI viel praktischer anfühlt, als viele Leute erwarten.

Allerdings läuft nicht alles reibungslos.

Da dieser Aufbau auf einem kleineren und quantisierten Modell basiert, sind die Ergebnisse für komplexere Codierungsaufgaben nicht immer aussagekräftig genug. Meiner Erfahrung nach kann es einfache Projekte, grundlegende Skripterstellung, Recherchehilfe und allgemeine Aufgaben recht intestine bewältigen, aber es fängt an, Probleme zu bekommen, wenn die Software program-Engineering-Arbeit anspruchsvoller oder mehrstufiger wird.

Ein Drawback, auf das ich immer wieder stieß, warfare, dass das Modell manchmal mitten in einer Aufgabe anhielt. Als das passierte, musste ich manuell tippen weitermachen damit es weitergeht und die Arbeit zu Ende geht. Das ist zum Experimentieren zwar machbar, aber es macht den Workflow weniger zuverlässig, wenn Sie eine konsistente Ausgabe für größere Codierungsaufgaben wünschen.

Abid Ali Awan (@1abidaliawan) ist ein zertifizierter Datenwissenschaftler, der gerne Modelle für maschinelles Lernen erstellt. Derzeit konzentriert er sich auf die Erstellung von Inhalten und das Schreiben technischer Blogs zu maschinellem Lernen und Datenwissenschaftstechnologien. Abid verfügt über einen Grasp-Abschluss in Technologiemanagement und einen Bachelor-Abschluss in Telekommunikationstechnik. Seine Imaginative and prescient ist es, ein KI-Produkt mithilfe eines graphischen neuronalen Netzwerks für Schüler mit psychischen Erkrankungen zu entwickeln.

Das Qwen-Angebot von Alibaba hat sich in den letzten Wochen rasant weiterentwickelt. Wir haben es kürzlich gesehen Qwen3-Coder-Subsequent Ansprache von Entwicklern mit einem KI-Codierungsassistenten. Es folgte Qwen-Bild 2.0was die Bildgenerierungsqualität der Plattform noch weiter steigerte. Jede Veröffentlichung stärkte eine bestimmte Fähigkeit innerhalb des Ökosystems. Aufbauend auf dieser Entwicklung kommt nun die Qwen 3.5-Familie mit zwei neuen AI-Modellen – ihrem ersten Modell mit offenem Gewicht: dem Qwen3.5 397B-A17B und dem Qwen3.5-Plus.

Unter den beiden ist das erstere, additionally der Qwen3.5 397B-A17B, das Flaggschiffmodell, während der Qwen3.5-Plus das gehostete Modell ist, das über Alibaba Cloud Mannequin Studio verfügbar ist. Auf beide Modelle kann jetzt im Qwen Chat zugegriffen werden.

Nach Angaben von Alibaba konzentriert sich die Qwen 3.5-Familie auf stärkeres Denken, Kodierung, Agentenfähigkeiten, multimodales Verständnis und verbesserte Effizienz. Noch wichtiger ist, dass es einen breiteren Vorstoß von Alibaba hin zu KI-Systemen widerspiegelt, die komplexe, mehrstufige Aufgaben mit größerer Autonomie bewältigen können. Wenn man es genau betrachtet, ist das Modell mehr als nur ein Improve – es ist ein Sign dafür, wohin die Reise der Qwen-Familie geht.

In diesem Artikel besprechen wir, was in Qwen 3.5 neu ist, wo es im Wettbewerb steht und was unsere praktischen Checks über seine Leistung in der Praxis verraten. Lasst uns gleich einsteigen.

Was ist Qwen 3.5?

Qwen 3.5 ist nicht nur „das nächste Qwen-Modell“. Alibaba hat die Qwen 3.5-Serie offiziell durch Open-Supply-Veröffentlichung des ersten Modells eingeführt und es offiziell „Qwen3.5-397B-A17B“ genannt.

Hier nun der wichtigste Teil, soweit es seine Funktionsweise betrifft: Das Modell verfügt über insgesamt 397 Milliarden Parameter, verwendet jedoch nicht jedes Mal alle davon. Dank einer spärlichen Mischung aus Experten (MoE)-Setup aktiviert es nur 17B Parameter professional Vorwärtsdurchlauf. Das ist eine schicke Artwork zu sagen: großes Gehirn, aber es „weckt“ nur die Teile auf, die es braucht, sodass die Schlussfolgerung schnell und kosteneffizient bleibt.

Noch wichtiger ist, dass es sich hier um einen Einheimischen handelt Imaginative and prescient-Sprach-Modell. Das bedeutet, dass es darauf ausgelegt ist, Textual content und Bilder zusammen zu verarbeiten, und nicht erst im Nachhinein. Alibaba behauptet, dass es bei Benchmark-Bewertungen in den Bereichen Argumentation, Codierung, Agentenfähigkeiten und multimodales Verständnis gute Leistungen erbringt.

Und es gibt auch ein ganz „reales“ Improve: Die Sprachunterstützung steigt von 119 auf 201 Sprachen und Dialekte, was wichtig ist, wenn Sie world ausgerichtete Apps erstellen.

Parallel dazu hat Alibaba auch Qwen3.5-Plus angekündigt, eine gehostete Model, die über Alibaba Cloud Mannequin Studio verfügbar ist. Es bietet standardmäßig ein 1-Millionen-Token-Kontextfenster und enthält integrierte Instruments mit adaptiver Software-Nutzung. Dadurch eignet es sich für Arbeitsabläufe mit langen Kontexten und Automatisierung im Agentenstil.

Das bringt uns zu der Frage: Wie macht Qwen 3.5 das alles? Werfen wir einen Blick unter die Haube, um das zu verstehen.

Unter der Haube: Wie Qwen 3.5 funktioniert

Qwen 3.5 ist nicht nur wegen seiner Größe interessant, sondern auch wegen der Effizienz, mit der es diesen Maßstab nutzt.

Auf der Infrastrukturebene trennt das Modell die Artwork und Weise, wie Visions- und Sprachkomponenten verarbeitet werden, anstatt sie in eine einheitliche Pipeline zu zwingen. Dieser heterogene Aufbau ermöglicht eine effizientere Verarbeitung von Textual content-, Bild- und Videoeingaben und ermöglicht einen Trainingsdurchsatz von nahezu 100 % selbst bei gemischten multimodalen Daten.

Die Effizienz wird weiter gesteigert durch spärliche Aktivierungen. Dies ermöglicht die parallele Berechnung verschiedener Komponenten. Wenn man dazu noch eine native FP8-Pipeline hinzufügt, die niedrige Präzision anwendet, wo dies sicher ist, und gleichzeitig eine höhere Präzision in sensiblen Schichten beibehält, reduziert das System den Aktivierungsspeicher um etwa 50 % und verbessert gleichzeitig die Geschwindigkeit.

Alibaba hat außerdem ein skalierbares asynchrones Reinforcement-Studying-Framework entwickelt, um das Modell kontinuierlich zu verfeinern. Durch die Trennung von Trainings- und Inferenz-Workloads verbessert das System die Hardwareauslastung, gleicht die Final dynamisch aus und erholt sich schnell nach Ausfällen. Techniken wie spekulative Dekodierung, Rollout-Wiedergabe und Multi-Flip-Rollout-Sperre verbessern den Durchsatz und die Stabilität weiter, insbesondere bei Workflows im Agentenstil.

Vorschulung: Kraft, Effizienz und Vielseitigkeit

Qwen 3.5 wurde mit einem klaren Fokus auf drei Dinge vorab trainiert: Leistung, Effizienz und Vielseitigkeit.

Es wurde auf einer deutlich größeren Mischung aus visuellen und Textdaten trainiert als Qwen 3, mit einer stärkeren Abdeckung von Mehrsprachigkeit, MINT und Argumentation. Obwohl das Modell jeweils nur 17B Parameter aktiviert, erreicht es Berichten zufolge die Leistung viel größerer Systeme mit Billionen Parametern.

Architektonisch baut es auf dem auf Qwen3-Subsequent-Designwobei MoE mit höherer Sparsität mit hybriden Aufmerksamkeitsmechanismen kombiniert wird. Dies ermöglicht erheblich schnellere Decodierungsgeschwindigkeiten bei gleichbleibender Leistung.

Das Modell ist außerdem von Natur aus multimodal und verbindet Textual content und Imaginative and prescient bereits zu Beginn des Trainings. Die Sprachabdeckung wird von 119 auf 201 Sprachen und Dialekte erweitert, während ein größerer Wortschatz von 250.000 Sprachen die Kodierungs- und Dekodierungseffizienz in allen Sprachen verbessert.

Benchmark-Leistung: Wo Qwen 3.5 steht

Benchmarks zeigen uns, wo ein Modell beginnt, sich von der Masse der verfügbaren Optionen abzuheben. Basierend auf den von Alibaba veröffentlichten Bewertungen liefert Qwen3.5-397B-A17B wettbewerbsfähige Leistung in den Bereichen Argumentation, Agenten-Workflows, Codierung und multimodales Verständnis. Hier ist ein Blick auf seine Benchmarks und was sie bedeuten:

Anweisungen befolgen und argumentieren

• IFBench (Anleitung folgt): 76,5 – gehört zu den besten Werten seiner Klasse
• GPQA Diamond (Schlusskraft auf Graduiertenniveau): 88,4 – konkurrenzfähig mit Grenzschlussmodellen

Diese Ergebnisse deuten auf ein ausgeprägtes Verständnis und strukturiertes Denken hin, die für Arbeitsabläufe in der Praxis von entscheidender Bedeutung sind.

Funktionen zur Agenten- und Toolnutzung

• BFCL v4 (Verwendung des Agententools): 72.9
• BrowseComp (Agentische Suche): 78.6
• Terminal-Bench 2 (Agenten-Terminal-Kodierung): 52,5

Qwen 3.5 schneidet besonders intestine bei agentengesteuerten Aufgaben ab und stärkt seine Positionierung für Workflow-Automatisierung und Software-Orchestrierung.

Codierungs- und Entwickler-Workflows

Damit gehört es zu den Modellen, die echte Codierungs- und Debugging-Workflows bewältigen können.

Mehrsprachiges Wissen

Die Bewertung steht im Einklang mit der erweiterten Sprachabdeckung und dem verbesserten Wissensabruf.

Multimodales und visuelles Denken

• MMMU-Professional (Visuelles Denken): 79,0
• OmniDocBench v1.5 (Dokumentverständnis): 90.8
• Video-MME (Video-Argumentation): 87,5
• VITA-Bench (agentische multimodale Interaktion): 49,7

Diese Zahlen unterstreichen eine der größten Stärken von Qwen 3.5: das multimodale Verständnis von Dokumenten, Bildern und Movies.

Verkörpertes und räumliches Denken

Dies spiegelt die Verbesserung der Fähigkeiten in realen und verkörperten Argumentationsszenarien wider.

Was diese Benchmarks wirklich bedeuten

Anstatt eine einzelne Kategorie zu dominieren, zeigt Qwen 3.5 eine ausgewogene Stärke in den Bereichen Argumentation, Agentenausführung, Codierung und multimodales Verständnis. Dieses Gleichgewicht ist wichtig, da moderne KI-Workloads keine Einzelaufgabenprobleme darstellen. Sie umfassen Instruments, Dokumente, Bilder, Code und mehrstufige Arbeitsabläufe, und Qwen 3.5 scheint genau für diese Realität geschaffen zu sein.

Praktisch mit Qwen 3.5

Wir haben einige Checks sowohl mit dem Qwen3.5 397B-A17B als auch mit dem Qwen3.5-Plus durchgeführt. Hier sind die Checks und die Ergebnisse.

Aufgabe 1 – Codierung mit Qwen3.5-Plus

Immediate:

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Ausgabe:

Aufgabe 2 – Textual content-zu-Bild mit Qwen3.5-Plus

Immediate:

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Ausgabe:

Aufgabe 3 – Bild-zu-Video mit Qwen3.5-Plus

Klicken Sie einfach auf die Possibility „Video erstellen“ im Bild

Ausgabe:

Aufgabe 4 – Textual content-zu-Bild mit Qwen3.5 Open Weight

Immediate:

„Slash and Burn“ könnte ein Geist oder eine Naturgewalt sein, die den Kreislauf von Zerstörung und Erneuerung verkörpert. Es könnte als feuriges, elementares Wesen erscheinen, das alles auf seinem Weg verzehrt, nur damit neues Leben aus der Asche entsteht. Dieses Wesen könnte als Gottheit der Transformation und Wiedergeburt verehrt oder gefürchtet werden. Signatur unten hyperlinks „sapope“

Ausgabe:

Aufgabe 5 – Bild-zu-Video mit Qwen3.5 Open Weight

Klicken Sie einfach auf die Possibility „Video erstellen“ im Bild

Ausgabe:

Abschlussvideo:

Abschluss

Die Qwen 3.5-Familie mit Qwen3.5 Open ist ein Schritt hin zu einem leistungsfähigeren, einheitlichen KI-System. Mit seiner hybriden MoE-Architektur, dem nativen multimodalen Design, der erweiterten Sprachabdeckung und der starken Leistung in Bezug auf Argumentation, Codierung und Dokumentenverständnis-Benchmarks optimiert Alibaba eindeutig für reale Arbeitslasten.

Was am meisten auffällt, ist die Ausgewogenheit. Anstatt bei einer begrenzten Aufgabe zu glänzen, zeigt Qwen 3.5 konsistente Stärke bei Agenten-Workflows, multimodalem Denken und Effizienz im großen Maßstab. Während sich die KI von Chat-Schnittstellen zu ausführungsgesteuerten Systemen verlagert, werden Modelle, die auf Vielseitigkeit und Durchsatz ausgelegt sind, immer wichtiger. Mit den Benchmark-Leistungen und den Ergebnissen, die wir in unseren praktischen Checks sehen, positioniert sich Qwen 3.5 fest in dieser Zukunft.