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Apex-35B-V1.0

新上架第 1 版 · 更新于

概览

用于编程、工具使用、问答、搜索和研究任务的文本模型,基于 Qwen3.6-35B-A3B,每个词元约用 3B 参数。适合开发者和研究者。

Apex-35B-V1.0 是一款工具包,属于开发类,由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版,最近更新于 。在本页下载,是一个装着它全部文件的 zip 压缩包。这些文件不会自己运行。

速览

你需要
  • 用来运行下载命令的 Python 和 pip
  • BF16 权重约需 71.9 GB 空间,按 Hugging Face 的估算 4 位约 18 GB
  • 能加载这些文件的运行时,模型卡片里有说明
用在
  • Claude Code,卡片说它支持这个模型
  • llama.cpp 和 Unsloth 这类本地运行时,通过单独的 GGUF 仓库
  • 用 Transformers 的 Python,加载 Safetensors 文件
  • 装有 Python 的 Windows、macOS 或 Linux,用来下载文件
先运行
pip install -U huggingface_hub
hf download Apexintelligence-AI/Apex-35B-V1.0

平台

Claude Code编程智能体
Windows操作系统
macOS操作系统
Linux操作系统

关于

它是什么

Apex-35B-V1.0 是 Apex Intelligence 的首次发布。它以 Qwen3.6-35B-A3B 为起点,并在该公司的私有数据和研究轨迹上再训练。它总共有 350 亿参数,每个词元约用 30 亿。

制作方把深度搜索、问答、工具使用和编程,与计算科学和机器人仿真方面的研究任务放在一起。卡片说它能配合 Claude Code 使用。

适合谁

适合想自己运行编程和智能体模型的开发者,也适合想让模型规划计算并利用结果的研究者。

IndustryWho uses itHow they use itExample
软件使用编程智能体的开发者在智能体背后运行本地模型让它处理一个代码仓库
研究计算科学家让模型规划并运行程序根据执行反馈修正思路
机器人仿真工程师用它做仿真任务处理一个机器人仿真问题

如果你需要图像输入或较小的下载量,可以跳过它,因为这是文本模型,完整权重也很大。

用在哪里

  • Claude Code,卡片说它支持这个模型
  • llama.cpp 和 Unsloth 这类本地运行时,通过单独的 GGUF 仓库
  • 用 Transformers 的 Python,加载 Safetensors 文件
  • 装有 Python 的 Windows、macOS 或 Linux,用来下载文件
Use caseWhoWhat they get back
编程开发者在整个仓库里写出和修复的代码
深度搜索分析师由搜索和工具使用得出的回答
科研计算科学家写好并运行的程序,并根据结果修正思路

如何设置

  • 用来运行下载命令的 Python 和 pip
  • BF16 权重约需 71.9 GB 空间,按 Hugging Face 的估算 4 位约 18 GB
  • 能加载这些文件的运行时,模型卡片里有说明
  1. 安装 Hugging Face 工具。
  2. 下载模型文件。
  3. 在你的运行时里加载,或为本地运行器选一个 GGUF 版本。
pip install -U huggingface_hub
hf download Apexintelligence-AI/Apex-35B-V1.0

如何使用

在运行时里加载模型并聊天,或把它接到编程智能体上。它每一轮自己决定要不要推理、推理多久,不用切换模式。

PropertyApex-35B-V1.0
总参数35B
每个词元激活约 3B
上下文窗口262,144 词元,提示和回复合在一起用
GGUF 版本BF16 加 28 种量化,放在另一个仓库
权重大小,单位 GB
BF16 权重71.9 GB
最大的 GGUF,Q8_037.8 GB
4 位估算18 GB
最小的 GGUF,IQ1_S9.0 GB

示例

你把模型接到一个编程智能体,指向一个代码仓库。它在任务需要时进行推理、调用工具,并随着结果回来修正自己的工作。

新手与专家

如果你刚接触这个,先在本地运行器里用 GGUF 版本,这样下载量小一些,并先问一个简短的编程问题。

如果你熟悉这个领域,它是稀疏的混合专家模型,长上下文由提示和回复共用。制作方介绍了一个自动化研究系统,它帮助构建训练数据、运行实验和调优 GPU 内核。

  1. 下载模型或 GGUF 版本
  2. 在你的运行时里加载
  3. 发送编程或研究任务
  4. 模型推理、使用工具并修正

注意事项

  • 制作方说,通过 Apex Research 做的递归自我改进,参与了训练数据和训练配方
  • Hugging Face 列出了别人做的 12 个量化版本,没有微调版本
  • 卡片里的评测图表这里没有复现,请到模型页面查看
  • License: Apache 2.0
  • Cost to run: 没有提到
  • Data it reaches: 你下载的文件,以及你给它的提示词、代码和工具结果
  • Not for: 图像输入

README 和文件

README

Apex-35B-V1.0

用于编程、工具使用、问答、搜索和研究任务的文本模型,基于 Qwen3.6-35B-A3B,每个词元约用 3B 参数。适合开发者和研究者。

由 Apexintelligence-AI 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的模型页面和模型卡写的,模型自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么:Apex-35B-V1.0 是 Apex Intelligence 的首次发布。它以 Qwen3.6-35B-A3B 为起点,并在该公司的私有数据和研究轨迹上再训练。它总共有 350 亿参数,每个词元约用 30 亿。

制作方把深度搜索、问答、工具使用和编程,与计算科学和机器人仿真方面的研究任务放在一起。卡片说它能配合 Claude Code 使用。

适合谁:适合想自己运行编程和智能体模型的开发者,也适合想让模型规划计算并利用结果的研究者。

Industry | Who uses it | How they use it | Example
软件 | 使用编程智能体的开发者 | 在智能体背后运行本地模型 | 让它处理一个代码仓库
研究 | 计算科学家 | 让模型规划并运行程序 | 根据执行反馈修正思路
机器人 | 仿真工程师 | 用它做仿真任务 | 处理一个机器人仿真问题

如果你需要图像输入或较小的下载量,可以跳过它,因为这是文本模型,完整权重也很大。

用在哪里:

  • Claude Code,卡片说它支持这个模型
  • llama.cpp 和 Unsloth 这类本地运行时,通过单独的 GGUF 仓库
  • 用 Transformers 的 Python,加载 Safetensors 文件
  • 装有 Python 的 Windows、macOS 或 Linux,用来下载文件
Use case | Who | What they get back
编程 | 开发者 | 在整个仓库里写出和修复的代码
深度搜索 | 分析师 | 由搜索和工具使用得出的回答
科研计算 | 科学家 | 写好并运行的程序,并根据结果修正思路

如何设置:

  • 用来运行下载命令的 Python 和 pip
  • BF16 权重约需 71.9 GB 空间,按 Hugging Face 的估算 4 位约 18 GB
  • 能加载这些文件的运行时,模型卡片里有说明
  1. 安装 Hugging Face 工具。
  2. 下载模型文件。
  3. 在你的运行时里加载,或为本地运行器选一个 GGUF 版本。
pip install -U huggingface_hub
hf download Apexintelligence-AI/Apex-35B-V1.0

如何使用:在运行时里加载模型并聊天,或把它接到编程智能体上。它每一轮自己决定要不要推理、推理多久,不用切换模式。

Property | Apex-35B-V1.0
总参数 | 35B
每个词元激活 | 约 3B
上下文窗口 | 262,144 词元,提示和回复合在一起用
GGUF 版本 | BF16 加 28 种量化,放在另一个仓库
Title: 权重大小,单位 GB
BF16 权重: 71.9 GB
最大的 GGUF,Q8_0: 37.8 GB
4 位估算: 18 GB
最小的 GGUF,IQ1_S: 9.0 GB

示例:你把模型接到一个编程智能体,指向一个代码仓库。它在任务需要时进行推理、调用工具,并随着结果回来修正自己的工作。

新手与专家:如果你刚接触这个,先在本地运行器里用 GGUF 版本,这样下载量小一些,并先问一个简短的编程问题。

如果你熟悉这个领域,它是稀疏的混合专家模型,长上下文由提示和回复共用。制作方介绍了一个自动化研究系统,它帮助构建训练数据、运行实验和调优 GPU 内核。

下载模型或 GGUF 版本
在你的运行时里加载
发送编程或研究任务
模型推理、使用工具并修正

注意事项:

  • 制作方说,通过 Apex Research 做的递归自我改进,参与了训练数据和训练配方
  • Hugging Face 列出了别人做的 12 个量化版本,没有微调版本
  • 卡片里的评测图表这里没有复现,请到模型页面查看
  • License: Apache 2.0
  • Cost to run: 没有提到
  • Data it reaches: 你下载的文件,以及你给它的提示词、代码和工具结果
  • Not for: 图像输入

Hugging Face 上的数据(2026年11月13日)

  • 任务:text generation
  • 框架:transformers
  • 参数量:36B
  • Weights: about 71.9 GB in BF16; about 18 GB at 4-bit (estimate)
  • Formats: Safetensors
  • 最近 30 天下载:1,987
  • 点赞:75
  • 许可证:apache-2.0
  • 基于:Qwen/Qwen3.6-35B-A3B
  • Quantized versions: 12
  • 标签:transformers, safetensors, qwen3_5_moe, image-text-to-text, mixture-of-experts, agent, research, text-generation, conversational

链接

  • 模型:https://huggingface.co/Apexintelligence-AI/Apex-35B-V1.0
  • 文件:https://huggingface.co/Apexintelligence-AI/Apex-35B-V1.0/tree/main

获取模型

用 Hugging Face 的命令行下载它的文件:

pip install -U huggingface_hub
hf download Apexintelligence-AI/Apex-35B-V1.0

然后按它的模型卡使用它。这个工具包里没有会自己运行的东西。

文件
README.md  5 KB

1 个文件,共 5 KB,以 zip 压缩包下载。

更新内容

  • 第 1 版 · 2026-11-12

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数据为 Mindket 在 2026-11-12 至 2026-11-13 期间读取的数值。

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