Novos modelos de fundação disponíveis no SageMaker JumpStart
A AWS expandiu o catálogo de modelos de fundação do Amazon SageMaker JumpStart com a adição de dois novos modelos: o Qwen3.6-35B-A3B-NVFP4, da NVIDIA em parceria com a Alibaba, e o Wan2.1-T2V-1.3B-Diffusers, da Alibaba. Os dois modelos atendem a necessidades bastante distintas dentro do ecossistema de Inteligência Artificial (IA) empresarial e já estão disponíveis para implantação na infraestrutura da AWS.
O que cada modelo oferece
Qwen3.6-35B-A3B-NVFP4 — Raciocínio de longo contexto e codificação agêntica
Este modelo é uma variante quantizada do Qwen3.6-35B-A3B da Alibaba, otimizada pela NVIDIA por meio do seu framework ModelOpt com precisão NVFP4. Ele foi projetado para tarefas de codificação agêntica, raciocínio multimodal e compreensão de contextos longos.
Do ponto de vista arquitetural, trata-se de um modelo do tipo Mistura de Especialistas (MoE — Mixture-of-Experts): possui 35 bilhões de parâmetros no total, mas apenas 3 bilhões são ativados por token — utilizando 8 dos 256 especialistas disponíveis. Essa abordagem reduz significativamente o consumo de memória sem abrir mão do desempenho.
A janela de contexto nativa suporta 262 mil tokens, com possibilidade de expansão para aproximadamente 1 milhão de tokens via escalonamento YaRN. O modelo também preserva o raciocínio entre turnos de conversa, suporta predição de múltiplos tokens e chamadas de ferramentas (tool calling), tornando-o adequado para pipelines de agentes com múltiplas etapas.
Wan2.1-T2V-1.3B-Diffusers — Geração de vídeo a partir de texto
O segundo modelo foca em geração de vídeo a partir de texto (T2V — Text-to-Video) e foi desenvolvido para rodar até em hardware de consumo. Com apenas 1,3 bilhão de parâmetros, ele é construído sobre o paradigma de transformador de difusão e utiliza um Autoencoder Variacional de Vídeo (VAE — Video Variational Autoencoder) proprietário.
O modelo consegue gerar clipes de vídeo de alta qualidade e fisicamente consistentes a partir de prompts de texto, exigindo apenas 8,19 GB de VRAM. Em uma GPU RTX 4090, é capaz de produzir um vídeo de 5 segundos em resolução 480p em aproximadamente 4 minutos — posicionando-o como um dos modelos open-source de geração de vídeo mais acessíveis disponíveis atualmente.
Como acessar e implantar os modelos
Com o SageMaker JumpStart, a implantação de qualquer um desses modelos pode ser feita com poucos cliques, diretamente pelo catálogo de modelos no console do SageMaker. Também é possível utilizar o SDK Python do SageMaker para realizar o deploy programaticamente na conta AWS desejada.
Para quem quiser se aprofundar nos detalhes de implantação e uso de modelos de fundação no SageMaker JumpStart, a AWS disponibiliza a documentação oficial do Amazon SageMaker JumpStart como ponto de partida.
Fonte
Qwen3.6-35B-A3B-NVFP4 and Wan2.1-T2V-1.3B-Diffusers models now available on Amazon SageMaker JumpStart (https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2026/01/qwen3.6-35b-a3b-nvfp4-wan2.1-t2v-1.3B-diffusers-jumpstart/)
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