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Apex-35B-V1.0: cosa mostrano i test sul modello sviluppato con l’IA
Apex 35B V1.0 è il primo modello di Apex Intelligence: parte da Qwen3.6 35B A3B ed è disponibile su Hugging Face con pesi aperti. Apex Research avrebbe analizzato gli errori nei test CFD, generato esempi scientifici mirati e contribuito a un aumento di 32,1 punti nel CFD Bench interno.
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Research answer
Key takeaways
- Apex 35B V1.0 è il primo modello di Apex Intelligence: parte da Qwen3.6 35B A3B ed è disponibile su Hugging Face con pesi aperti.
- Apex Research avrebbe analizzato gli errori nei test CFD, generato esempi scientifici mirati e contribuito a un aumento di 32,1 punti nel CFD Bench interno.
- Apex riferisce risultati superiori a Qwen e Recursive Flint in molti benchmark, ma i confronti citati non sono verifiche indipendenti.
AI Prompt
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 è il primo modello di Apex Intelligence, costruito sul modello Qwen3.6-35B-A3B di Alibaba e poi sviluppato con ulteriori fasi di addestramento e post-addestramento. La notizia non è quindi un modello creato da zero, ma il metodo con cui l’azienda dice di averlo migliorato: Apex Research avrebbe generato dati mirati e usato le valutazioni per orientare gli aggiornamenti. Apex riferisce un aumento di 32,1 punti nel proprio CFD-Bench interno; come gli altri risultati presentati, anche questo dato resta una dichiarazione aziendale non verificata in modo indipendente dalle fonti citate.2
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Che cos’è e dove si trova
Il modello è pensato sia per usi generali sia per la ricerca. La documentazione indica attività come programmazione, uso di strumenti, risposte a domande e ricerca approfondita, oltre ad applicazioni nell’IA, nelle scienze computazionali e nella simulazione robotica. I materiali menzionano anche il supporto a un ambiente di lavoro Claude Code.2
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I pesi sono disponibili su Hugging Face nella pagina Apexintelligence-AI/Apex-35B-V1.0. Apex mette a disposizione anche una versione ufficiale in formato GGUF, utilizzabile con runtime locali compatibili.21
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Il ciclo di Apex Research sui test di fluidodinamica
Nel caso della fluidodinamica computazionale (CFD), il processo descritto da Apex parte dagli errori commessi dal modello nelle valutazioni. Apex Research avrebbe analizzato quegli errori, individuato problemi di ragionamento, generato e verificato nuovi esempi scientifici e poi inserito i dati nel successivo addestramento.17
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Secondo l’azienda, questo lavoro sui dati mirati ha migliorato di 32,1 punti il risultato nel CFD-Bench interno. Si tratta di punti, non di un aumento percentuale. Poiché il test è interno, il dato va letto come risultato riportato da Apex, non come prestazione accertata da un benchmark indipendente.17
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Apex attribuisce al proprio sistema automatizzato un contributo anche nella generazione dei dati di addestramento e nella conduzione degli esperimenti; un profilo aziendale gli attribuisce inoltre l’ottimizzazione dei kernel GPU.1
6 Le fonti qui disponibili non riportano risultati numerici comparabili su velocità di addestramento o generazione delle risposte, né dettagli sufficienti per valutare queste affermazioni di efficienza.
Cosa dicono i benchmark dichiarati
I confronti che seguono sono riportati da Apex o da articoli sul lancio del modello. Offrono un’indicazione delle valutazioni dell’azienda, ma non costituiscono classifiche verificate in modo indipendente.17
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- 21 benchmark complessivi: secondo quanto riportato, Apex-35B-V1.0 avrebbe superato Qwen3.6-35B-A3B in 20 test su 21. Nel confronto con Recursive Flint, modello di circa 40 miliardi di parametri, avrebbe prevalso in 18 test e pareggiato in uno. Le prove riguardavano ricerca, attività agentiche, programmazione e ragionamento.
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- Test di ricerca: Apex afferma che il modello ha ottenuto risultati superiori a Qwen3.6-35B-A3B e Recursive Flint in tutti e sei i benchmark di ricerca valutati.
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- PaperBench e FrontierScience: un resoconto attribuisce ad Apex 60,9 punti in PaperBench e 40,0 in FrontierScience. Per Qwen3.6-35B-A3B riporta rispettivamente 45,8 e 21,7; per GLM-5.3, 42,5 e 30,7.
- Altri confronti dichiarati: Apex dice di aver superato GLM-5.3 in FrontierScience e PaperBench e DeepSeek-V4.1-Flash-1017 nella sezione Human-difficult di BioMysteryBench. L’azienda dichiara inoltre il punteggio BFCL V4 più alto fra i modelli confrontati: un’affermazione circoscritta a quel gruppo, non a tutti i modelli disponibili.
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- Prove legate alla robotica: Apex riporta 44,5 punti in RoboRSI e 21,55 in Real2Sim. I materiali del modello collegano queste prove all’esecuzione di compiti robotici, alla raccolta di traiettorie e alla ricostruzione di scene dal reale alla simulazione. I risultati sono dichiarati dall’azienda; le fonti citate non attestano un confronto indipendente con GLM-5.3-Flash su questi test.
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Che cosa possiamo concludere — e cosa resta da verificare
L’esempio più concreto del metodo di ricerca automatizzato descritto da Apex è il ciclo applicato alla CFD: individuare gli errori, creare e verificare esempi mirati, quindi usare quei dati nell’addestramento successivo. È una spiegazione specifica di come l’analisi automatizzata potrebbe contribuire allo sviluppo di un modello, ma non dimostra da sola un’auto-miglioramento autonomo e senza limiti.17
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Apex-35B-V1.0 è un modello a pesi aperti basato su Qwen e l’azienda riferisce miglioramenti in diverse valutazioni interne. Per interpretare i risultati e confrontarli con quelli di altri sistemi, però, restano importanti due limiti: i benchmark citati non sono verifiche indipendenti e mancano misurazioni comparabili su velocità di addestramento e generazione delle risposte.
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