Occamy 1.0 35B-A3B (Accio-Lab) (Thinking)

Occamy 1.0 von Accio-Lab ist ein Agentic-Derivat des Qwen3.6-35B-A3B-Checkpoints, konzentriert auf langhorizontige Co-Work-Sessions mit Tools, strukturierten APIs und persistentem Zustandstracking. Die NVFP4-Quantisierung ist selektiv: nur die gerouteten Experten sind quantisiert, während Aufmerksamkeit, Router, Embeddings und Output-Head in BF16 bleiben. Das 35-Milliarden-Parameter-MoE aktiviert pro Token nur 3 Milliarden Parameter und unterstützt 262.000 Tokens Kontext. Apache-2.0-Lizenz und dokumentierte Provenienz mit Rezept-, Daten- und Validierungs-Artefakten.

Accio-Lab Version 1.0 Kommerzielle Nutzung erlaubt MoE 35 B (3 B aktiv) 262 K Context 12/2025 local getestet

  • Open Weights
  • Workstation
  • vLLM
  • Text
  • Vision
  • Unusable

Sovereign Risk: MEDIUM Occamy 1.0 NVFP4 ist ein Community-Derivat von Qwen/Qwen3.6-35B-A3B mit veröffentlichter Provenance-Kette, einschließlich Quantisierungs-Rezept, Data-Provenance-Datei und Validierungs-Artefakten. Die Upstream-Basis ist Apache 2.0, der Checkpoint läuft lokal, und der NVFP4-Export ist auf die gerouteten Experten beschränkt; die organisatorische Jurisdiktion von Accio-Lab ist jedoch nicht öffentlich dokumentiert, daher bleibt das Provenance-Risiko mittel.

Schlüsselmetriken

Score · Latenz · Kosten · Qualität

Total Score Silver
75.25
Routine
45.68
Reasoning
29.56

Rank #35

LLM Judge Avg
3.81
100 Coverage
Avg Task Duration
124.3
Unusable
Token Rate
33.94
Output Rate
P95 Latency
379.55
Top 5 %
Total Tokens
214000
Output Volume
Cost per 1K
$0
USD / 1K Requests
Benchmark Cost
$0
Total · 214000 tok

Benchmark-Module

10 Module · gewichtet · vs. Modellmedian & Spitzenreiter

Occamy 1.0 35B-A3B (Accio-Lab) (Thinking) Bestes Modell Ø Alle Modelle
Code Quality 74.12
CLI Benchmark 83.3
Logical Reasoning 74.5
UX Writing 77.01
Documentation 74.22
Content Transform. 78.2
Cultural Intelligence 74.64
Synthesis Quality 42.5
Tool Execution 86.67
ToolUse Score 70
Benchmark Cost $0

Token-Effizienz & Latenz

Verbrauch pro Modul vs. Modellmedian

Token-Verbrauch pro Modul

Performance-Profil