AnswersPublished21 sources
Clover מכוון לסוכני קוד. האם התוצאות שלו כבר מצדיקות את ההתלהבות?
Clover 35B A3B Preview הוא מודל שפה פתוח במשקולות, המיועד בעיקר לסוכני קוד ולשימוש בכלים. במקום לייצר טקסט טוקן אחר טוקן, המודל מייצר מקטעים עם קשב דו־כיווני בתוך כל מקטע.
פורסם על ידינערך באמצעות GPT-6 Lunaהתמונות נוצרו באמצעות GPT Image 2
Research answer
Key takeaways
- Clover 35B A3B Preview הוא מודל שפה פתוח במשקולות, המיועד בעיקר לסוכני קוד ולשימוש בכלים.
- במקום לייצר טקסט טוקן אחר טוקן, המודל מייצר מקטעים עם קשב דו־כיווני בתוך כל מקטע.
- DiffuSpace מדווחת על מהירות של עד 680 טוקנים בשנייה ב־GB300 יחיד; בדוח נפרד על סוכן אינטרנט נמדד זמן ביצוע חציוני של 1.52 שניות ב־49 משימות.
AI Prompt
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What is DiffuSpace’s Clover-35B-A3B-Preview, open-sourced on October 29, 2026 by the team behind Dream 7B, and how does it target coding, to. Article summary: Clover-35B-A3B-Preview is DiffuSpace’s open-weight, text-only diffusion language model, adapted from Qwen3.6-35B-A3B and associated with the HKU team behind Dream 7B; its reported emphasis is agentic coding and tool use . Topic tags: general, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fa
Clover-35B-A3B-Preview הוא מודל שפה טקסטואלי המבוסס על דיפוזיה, ש־DiffuSpace התאימה מ־Qwen3.6-35B-A3B. הוא נועד בעיקר לסוכני תכנות ולשימוש בכלים, ולא רק לשיחה רגילה. החברה מדווחת על תוצאות חזקות במבחני סוכנים, אך המידע הזמין אינו מאמת אותן באופן עצמאי ואינו מוכיח שהמודל מתמודד באמינות עם תהליכי עבודה ארוכים ועתירי שגיאות. 3
5
21
איך עובדת דיפוזיה במקטעים
מודלים אוטורגרסיביים רגילים מייצרים טקסט משמאל לימין, טוקן אחר טוקן. Clover משתמש בשיטת דיפוזיה במקטעים: הוא מייצר בלוקים של טקסט ומאפשר קשב דו־כיווני בתוך כל בלוק, תוך שמירה על קידומת סיבתית — כלומר, על הטקסט שכבר נוצר לפני המקטע הנוכחי. 2
4
המודל מבוסס על Qwen3.6-35B-A3B ומתואר כמודל מסוג תערובת מומחים (Mixture of Experts): 35 מיליארד פרמטרים בסך הכול, וכ־3 מיליארד פרמטרים פעילים עבור כל טוקן. בתיאורי המודל מצוינים גם מצב חשיבה וחלון הקשר של כ־128 אלף טוקנים. 5
8
תיאורים זמינים מזכירים פרמטרים נלמדים של Gated DeltaNet כחלק מעיצוב הדיפוזיה במקטעים. עם זאת, המידע שפורסם אינו מפורט דיו כדי להעריך מה בדיוק תורמים ארגון מחדש של Gated DeltaNet או כיול נלמד של גודל המקטעים. 2
7
מה טענות הסוכנים מראות — ומה עדיין לא
DiffuSpace מציגה את Clover כמודל לסוכני קוד ולשימוש בכלים. התוצאות שדווחו כוללות מבחנים לתיקון תוכנה, למשימות במסוף ולקריאה לפונקציות. בדיווח נפרד מתוארת הערכה של סוכן אינטרנט, לצד הדגמות במשימות כגון הרשמה, טיפול בחשבוניות ואחזור מידע. 21
המידע הזמין אינו מבסס את יכולות Clover ביצירת ממשקי Front-end. הוא גם אינו מראה שדיפוזיה במקטעים, כשלעצמה, מונעת קריאות לא תקינות לכלים או חזרות על צעדים שנכשלו. אלה שאלות של אמינות, שדורשות בדיקה ברמת המשימה; מהירות יצירה או ציון במבחן לא מספיקים כדי לענות עליהן.
תוצאות המבחנים שדווחו
הציונים הבאים דווחו בידי DiffuSpace או בסיקור של תוצאות הצוות. אין לראות בהם ממצאים שאומתו באופן עצמאי. 21
| הערכה | הציון שדווח |
|---|---|
| SWE-bench Verified | 73.6 |
| Terminal-Bench 2.1 | 51.7 |
| τ³ Overall | 65.3 |
| BFCL-v4 | 67.9 |
המקורות הזמינים אינם מספקים מספיק פרטים בני־השוואה כדי לקבוע את הפער המדויק בין Clover לבין Qwen3.6-35B-A3B או מודלים אוטורגרסיביים אחרים בגודל דומה. לכן כדאי להתייחס בזהירות להשוואות, אלא אם הגדרות המודלים ותנאי הבדיקה זהים.
מהירות ותוצאות של סוכן אינטרנט
עמוד השוואת מודלים מייחס למדידות של DiffuSpace מהירות שיא של 680 טוקנים בשנייה על כרטיס NVIDIA GB300 יחיד. 27 בדוח נפרד של WindTunnel, שבחן 49 משימות אינטרנט וכל משימה נוסתה שלוש פעמים, דווח זמן ביצוע חציוני של 1.52 שניות ל־Clover, לעומת 3.21 שניות בשילוב Jev ו־Mercury 2.5. שיעורי ההצלחה בניסיונות שדווחו היו 98.6% ו־95.9%, בהתאמה. אלה תוצאות של הערכה מסוימת, ולא הוכחה לביצועים בכל תהליך עבודה בדפדפן.
21
המקורות הזמינים אינם מבססים נתון מהירות של Clover על H200 יחיד או השוואת מהירות ישירה מול פענוח ספקולטיבי DFlash2. קיימת הדגמת ZeroGPU קהילתית, אך עצם קיומה של הדגמה מתארחת אינו שקול למבחן ביצועים. 1
משקולות, רישיון ומועד ההשקה
המשקולות הרשמיות של Clover זמינות במאגר המודל של Hugging Face, ו־DiffuSpace מציינת גם מאגר GGUF רשמי להרצה מקומית. 5
6 לפי PC Watch, הרישיון הוא Apache 2.0 וקוד ההרצה באמצעות Transformers זמין; תמיכה ב־SGLang וב־llama.cpp, יחד עם קוד והוראות התקנה, תוארה ככזו שתגיע בהמשך.
17
מועד ההשקה מדווח באופן לא אחיד: PC Watch מציין את 28 באוקטובר לפי שעון סין, ואילו מאמר ההשקה של DiffuSpace ב־Hugging Face מתוארך ל־30 באוקטובר. 3
17 המקורות מתעדים גם הדגמת צ'אט קהילתית ב־ZeroGPU, אך אינם מאמתים פרטים על סביבת סוכנים או על לקוח שולחני לתכנות שהיו אמורים לצאת.
1
השורה התחתונה
Clover הוא ניסיון בולט להביא דיפוזיה במקטעים לעולם של סוכני קוד וכלים: הארכיטקטורה שלו שונה מיצירה משמאל לימין, ותוצאות המבחנים והמהירות שדווחו מצדיקות מעקב. אבל בשלב זה מדובר בטענות שעדיין דורשות אימות. בדיקות עצמאיות צריכות לבחון אם קריאות לכלים תקינות, איך המודל מתאושש משגיאות, האם הוא משלים תהליכים ארוכים ומה זמן הביצוע הכולל — ולא רק כמה טוקנים הוא מייצר בשנייה.
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
People also ask
What is the short answer to "Clover מכוון לסוכני קוד. האם התוצאות שלו כבר מצדיקות את ההתלהבות?"?
Clover 35B A3B Preview הוא מודל שפה פתוח במשקולות, המיועד בעיקר לסוכני קוד ולשימוש בכלים.
What are the key points to validate first?
Clover 35B A3B Preview הוא מודל שפה פתוח במשקולות, המיועד בעיקר לסוכני קוד ולשימוש בכלים. במקום לייצר טקסט טוקן אחר טוקן, המודל מייצר מקטעים עם קשב דו־כיווני בתוך כל מקטע.
What should I do next in practice?
DiffuSpace מדווחת על מהירות של עד 680 טוקנים בשנייה ב־GB300 יחיד; בדוח נפרד על סוכן אינטרנט נמדד זמן ביצוע חציוני של 1.52 שניות ב־49 משימות.