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Apex-35B-V1.0 क्या है, और इसके बेंचमार्क क्या बताते हैं?
Apex 35B V1.0, Qwen3.6 35B A3B पर बना ओपन वेट मॉडल है; इसके वज़न Hugging Face पर उपलब्ध हैं। इसे कोडिंग, टूल इस्तेमाल, सामान्य कामों और AI, कम्प्यूटेशनल विज्ञान तथा रोबोटिक्स सिमुलेशन से जुड़े शोध के लिए पेश किया गया है। Apex का कहना है कि मॉडल ने कई परीक्षणों में Qwen और Recursive Flint से बेहतर प्रदर्शन किया, लेकि...
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शोध उत्तर
मुख्य निष्कर्ष
- Apex 35B V1.0, Qwen3.6 35B A3B पर बना ओपन वेट मॉडल है; इसके वज़न Hugging Face पर उपलब्ध हैं।
- इसे कोडिंग, टूल इस्तेमाल, सामान्य कामों और AI, कम्प्यूटेशनल विज्ञान तथा रोबोटिक्स सिमुलेशन से जुड़े शोध के लिए पेश किया गया है।
- Apex का कहना है कि मॉडल ने कई परीक्षणों में Qwen और Recursive Flint से बेहतर प्रदर्शन किया, लेकिन ये कंपनी के बताए नतीजे हैं; प्रशिक्षण गति और डिकोडिंग स्पीड के तुलनीय आँकड़े उपलब्ध नहीं हैं।
AI संकेत
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What is Apex Intelligence’s Apex-35B-V1.0, released on October 28, 2026, and how do its Hugging Face weight availability, Qwen3.6-35B-A3B fo. Article summary: Apex-35B-V1.0 is Apex Intelligence’s first model, released on October 28, 2026: an open-weight, Qwen-based model intended for general-purpose use and research, rather than a foundation model trained from scratch.[2][4][6. 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
Apex-35B-V1.0, Apex Intelligence का पहला मॉडल है। इसे शुरुआत से प्रशिक्षित करने के बजाय Alibaba के Qwen3.6-35B-A3B पर आधारित करके आगे मिड-ट्रेनिंग और पोस्ट-ट्रेनिंग से विकसित किया गया। इसकी खास बात Apex का यह दावा है कि उसके Apex Research सिस्टम ने लक्षित प्रशिक्षण डेटा बनाने और मूल्यांकन के नतीजों के आधार पर सुधार करने में मदद की। कंपनी अपने आंतरिक CFD-Bench में 32.1 अंकों की बढ़त बताती है; उपलब्ध स्रोत इस नतीजे या बाकी बेंचमार्क दावों की स्वतंत्र पुष्टि नहीं करते।2
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मॉडल क्या करता है और कहाँ उपलब्ध है?
Apex-35B-V1.0 को सामान्य इस्तेमाल और शोध—दोनों के लिए पेश किया गया है। मॉडल के विवरण में कोडिंग, टूल इस्तेमाल, सवालों के जवाब और डीप सर्च के साथ AI, कम्प्यूटेशनल विज्ञान और रोबोटिक्स सिमुलेशन से जुड़े काम शामिल हैं। रिलीज़ सामग्री में Claude Code harness के लिए समर्थन का भी उल्लेख है।2
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मॉडल के वज़न Hugging Face पर Apexintelligence-AI/Apex-35B-V1.0 नाम से उपलब्ध हैं। संगत लोकल रनटाइम के लिए आधिकारिक GGUF रिपॉज़िटरी भी जारी की गई है।21
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CFD काम में Apex Research ने क्या किया?
Apex के बताए तरीके में मॉडल की गलतियों को आगे के प्रशिक्षण के लिए संकेत की तरह इस्तेमाल किया गया। कम्प्यूटेशनल फ्लुइड डायनेमिक्स (CFD)—यानी तरल और गैस के प्रवाह का अध्ययन—से जुड़े उदाहरण में Apex Research ने मूल्यांकन के दौरान हुई गलतियों का विश्लेषण किया, तर्क से जुड़ी समस्याएँ पहचानीं, नए वैज्ञानिक प्रशिक्षण उदाहरण तैयार करके उनकी जाँच की और फिर उन्हें अगले प्रशिक्षण चरण में शामिल किया।17
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कंपनी ने इस लक्षित डेटा प्रक्रिया को अपने आंतरिक CFD-Bench में 32.1 अंकों के सुधार का श्रेय दिया है। यह अंकों की बढ़त है, प्रतिशत की नहीं। चूँकि यह कंपनी का अपना आंतरिक मूल्यांकन है, इसे स्वतंत्र बेंचमार्क नतीजे के बजाय कंपनी द्वारा बताया गया परिणाम मानना चाहिए।17
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Apex का यह भी कहना है कि उसका स्वचालित सिस्टम प्रशिक्षण डेटा बनाने और प्रयोग चलाने में योगदान देता है; कंपनी की एक प्रोफ़ाइल GPU कर्नेल ऑप्टिमाइज़ेशन का भी उल्लेख करती है।1
6 उपलब्ध सामग्री में प्रशिक्षण की गति या डिकोडिंग स्पीड के तुलनीय संख्यात्मक नतीजे और उन्हें मापने का पर्याप्त विवरण नहीं है।
बेंचमार्क तुलना में कंपनी के दावे
नीचे दिए गए नतीजे Apex या उसकी रिलीज़ पर आधारित रिपोर्टिंग में बताए गए हैं। इन्हें प्रदर्शन के संकेत की तरह पढ़ा जा सकता है, लेकिन स्वतंत्र रूप से सत्यापित रैंकिंग की तरह नहीं।17
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- 21 बेंचमार्क में तुलना: रिपोर्ट के मुताबिक, Apex-35B-V1.0 ने 21 में से 20 बेंचमार्क पर Qwen3.6-35B-A3B से बेहतर स्कोर किया। लगभग 40 अरब पैरामीटर वाले Recursive SuperIntelligence के Flint के मुकाबले उसने 18 परीक्षणों में बढ़त ली और एक में बराबरी की। परीक्षणों में शोध, एजेंट-आधारित काम, कोडिंग और तर्क शामिल थे।
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- शोध से जुड़े छह परीक्षण: Apex का दावा है कि इन सभी छह बेंचमार्क पर मॉडल ने Qwen3.6-35B-A3B और Recursive Flint से बेहतर प्रदर्शन किया।
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- PaperBench और FrontierScience: एक रिपोर्ट में Apex के PaperBench स्कोर 60.9 और FrontierScience स्कोर 40.0 बताए गए हैं। तुलना के लिए Qwen3.6-35B-A3B के स्कोर क्रमशः 45.8 और 21.7, जबकि GLM-5.3 के 42.5 और 30.7 बताए गए हैं।
- अन्य तुलना: Apex के अनुसार, मॉडल ने FrontierScience और PaperBench पर GLM-5.3 से बेहतर प्रदर्शन किया, BioMysteryBench के Human-difficult हिस्से में DeepSeek-V4.1-Flash-1017 को पीछे छोड़ा और तुलना में शामिल मॉडलों के बीच BFCL V4 का सबसे ऊँचा स्कोर हासिल किया। BFCL वाला दावा केवल उस तुलना-समूह तक सीमित है, सभी उपलब्ध मॉडलों तक नहीं।
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- रोबोटिक्स से जुड़े परीक्षण: Apex की रिलीज़ में RoboRSI पर 44.5 और Real2Sim पर 21.55 स्कोर बताए गए हैं। मॉडल सामग्री में रोबोटिक काम पूरे करने, गति-पथ (trajectory) डेटा जुटाने और असली दृश्य को सिमुलेशन में दोबारा बनाने जैसी क्षमताओं का ज़िक्र है।
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दावों से क्या निष्कर्ष निकालें?
Apex के स्वचालित रिसर्च तरीके का सबसे ठोस उदाहरण CFD वाला लूप है: गलतियाँ पहचानना, उनसे जुड़ी समस्याओं के लिए नए उदाहरण बनाकर जाँचना और मॉडल को फिर प्रशिक्षित करना। इससे यह समझ आता है कि स्वचालित विश्लेषण मॉडल के विकास में कैसे योगदान दे सकता है। लेकिन यह अपने-आप में स्वायत्त या बिना स्पष्ट सीमा के लगातार आत्म-सुधार का प्रमाण नहीं है।17
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Apex-35B-V1.0, Qwen पर आधारित ओपन-वेट रिलीज़ है और कंपनी कई आंतरिक परीक्षणों में सुधार का दावा करती है। फिर भी उपलब्ध स्रोत स्वतंत्र रूप से सत्यापित बेंचमार्क नतीजे या प्रशिक्षण गति और डिकोडिंग स्पीड के तुलनीय माप नहीं देते। दूसरे मॉडलों से तुलना करते समय इन सीमाओं को ध्यान में रखना ज़रूरी है।
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लोग पूछते भी हैं
"Apex-35B-V1.0 क्या है, और इसके बेंचमार्क क्या बताते हैं?" का संक्षिप्त उत्तर क्या है?
Apex 35B V1.0, Qwen3.6 35B A3B पर बना ओपन वेट मॉडल है; इसके वज़न Hugging Face पर उपलब्ध हैं।
सबसे पहले सत्यापित करने योग्य मुख्य बिंदु क्या हैं?
Apex 35B V1.0, Qwen3.6 35B A3B पर बना ओपन वेट मॉडल है; इसके वज़न Hugging Face पर उपलब्ध हैं। इसे कोडिंग, टूल इस्तेमाल, सामान्य कामों और AI, कम्प्यूटेशनल विज्ञान तथा रोबोटिक्स सिमुलेशन से जुड़े शोध के लिए पेश किया गया है।
मुझे अभ्यास में आगे क्या करना चाहिए?
Apex का कहना है कि मॉडल ने कई परीक्षणों में Qwen और Recursive Flint से बेहतर प्रदर्शन किया, लेकिन ये कंपनी के बताए नतीजे हैं; प्रशिक्षण गति और डिकोडिंग स्पीड के तुलनीय आँकड़े उपलब्ध नहीं हैं।