Occamy-1.0 від Accio Lab: агентна модель 35B для довготривалих workflows
Accio Lab представила Occamy-1.0 — агентну модель 35B параметрів на базі Qwen3.6-35B-A3B з MoE-архітектурою. Її спеціально розроблено для довготривалих совместних завдань із стійкимtool calling та збереженням стану.
🔬 Солидний дослідницький реліз. Для технічних лідерів у виробництві та IT — варто спостерігати за інтеграцією у реальні workflows через 3-6 місяців.
Що це означає для вас
Оцініть, чи відповідає ваш довготривалий workflow (наприклад, код-ревью з інтеграцією в Jira) критеріям стабільного tool calling та стану між викликами
🕐 Запустіть тестовий запит з трьох етапів інструменту (наприклад, пошук коду → зміна файлу → коміт) через Hugging Face API (20 хв)
📊 З новини: 262K токенів контексту🛠 Інструмент: Occamy-1.0
Пропустіть, якщо: якщо ваші workflows коротші nizh 10K токенів або не вимагають інструментів
Перевірте, чи вимагають ваші довгі завдання збереження стану між інструментами — це може зменшити помилки на 30%+
Отримати карту AI-можливостей →🎯 Чи підходить це вашому бізнесу?
Заповніть профіль компанії — і ми автоматично покажемо, чи варто вам це впроваджувати.
Заповнити профіль · 30 секундTL;DR
- •Occamy-1.0: 35B параметрова агентна модель на базі Qwen3.6-35B-A3B
- •3B активних параметрів (MoE архітектура), контекст 262K токенів
- •Лідер у Claw-Eval, WildClawBench та AutomationBench серед 35B моделей
- •Підтримка GGUF, FP8 та NVFP4 квантизацій для різного обладнання
- •Ліцензія Apache 2.0, тренувальний стек Dressage відкритий
Як це змінить ваш ринок?
Виробничі компанії з довготривалими автоматизованими процесами (наприклад, інженерна документація або контроль якості) тепер можуть розглядати спеціалізовані agent-моделі замість універсальних API. Це зменшує залежність від зовнішніх провайдерів та покращує конфіденційність даних.
Визначення: Agent-модель — штучний інтелект, що може автономно планувати, виконувати послідовність дій з використанням зовнішніх інструментів (код, файли, API) і зберігати стан між кроками.
Для кого це і за яких умов (ОБОВ'ЯЗКОВО: мін. обладнання/бюджет, потрібна команда чи ні, мін. масштаб, час на впровадження.
- •Для leadership у виробництві: потрібна IT-команда від 2 осіб, GPU 24GB+ або хмарний бюджет ~$1.5/год, 2-3 дні на інтеграцію
- •Для IT-спеціалістів: можливо локального запуску на робочій станції з 48GB RAM, але продуктивне використання вимагає GPU
Альтернативи
| Продукт | Ціна | Де працює | Мін. вимоги | Ключова різниця |
|---|---|---|---|---|
| Occamy-1.0 | безкоштовно (Apache 2.0) | Hugging Face, локально | GPU 24GB+ або 48GB RAM | Спеціалізована для довготривалих agentic workflows з tool calling |
| Qwen3-35B | безкоштовно | Hugging Face, локально | GPU 24GB+ або 48GB RAM | Базова модель без оптимізації для agentic задач |
| GPT-4o | $2.50 за 1M токенів | хмара (API) | інтернет-з’єднання | Універсальна, але витратна для довгих workflows та менш стійка до context compaction |
💬 Часті запитання
Такий розбір щоранку о 08:00
Персональний AI-дайджест для вашої галузі — щодня у Telegram
Навчіть вашу команду будувати такі AI-автоматизації
За 5 днів кожен співробітник побудує автоматизацію для своєї ділянки роботи.
Дізнатись більше → aiupskill.live