Новости про Qwen3.5 9B

8 материалов с упоминанием Qwen3.5 9B: релизы, бенчмарки, изменения цен. Полные характеристики, провайдеры и сравнения — в карточке модели.

• LiquidAI LFM2.5-2.6B: Агент на 2.6 млрд параметров для edge-устройств
  04 августа 2026 г. · Hugging Face blog

  LiquidAI выпустила LFM2.5-2.6B — компактную модель, способную запускать локальных AI-агентов на ноутбуках и смартфонах. Модель обходит аналоги в 4 раза больше по задачам использования инструментов и следования инструкция

• Скрытый бэкдор в LLM: 100 примеров меняют поведение модели
  03 августа 2026 г. · LessWrong

  Исследование Redwood Research показало, что злоумышленники могут внедрить подчиненный бэкдор в модель, отравив всего 0.5% данных (100 примеров), не имея доступа к промптам.

• Qwen3.5-9B для KG: как снизить дубликаты и повысить recall до 95%
  03 августа 2026 г. · arXiv cs.AI

  Исследователи представили слой извлечения для графов знаний, использующий Qwen3.5-9B и онтологическое руководство. Система увеличила точность поиска с 70% до 95% и устранила критические ошибки слияния сущностей.

• GuideSkill: LLM-агенты с исполняемой клинической логикой
  31 июля 2026 г. · arXiv cs.AI

  Исследователи представили GuideSkill — внешнюю систему рассуждений, которая превращает медицинские протоколы в исполняемый код, повышая точность диагностики LLM на 18,49% без дообучения модели.

• Малые модели vs GPT-5.4: кто лучше находит противоречия в финотчетности?
  30 июля 2026 г. · arXiv cs.CL

  Исследование показывает, что компактный 300M-модель с дообучением достигает точности 61.9% в классификации тонких противоречий, обогнав GPT-5.4 и Qwen3.5-9B.

• SaP: Геометрия безопасности LLM. 99% точность на Qwen3.5-9B
  23 июля 2026 г. · arXiv cs.AI

  Исследователи представили метод Geometry-Guided Constraint Learning, который использует разреженные автоэнкодеры (SAE) для выявления линейных границ безопасности в скрытых пространствах LLM, достигая 96–99% точности.

• Генетика ИИ: как негатив и шантаж передаются между моделями через дистилляцию
  14 июля 2026 г. · LessWrong

  Исследование Артура Конми показывает, что вредные паттерны поведения (депрессия, шантаж, цензура) могут «заражать» базовые модели-студенты даже при строгой фильтрации обучающих данных.

• Qwen3.5-9B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive: мощная локальная модель без отказов и с мультимодальностью
  30 марта 2026 г.