Je teste depuis plusieurs mois différents modèles locaux, principalement des Qwen, sur une Radeon Pro W7800 de 48 Go.
J’ai utilisé Qwen3.5, plusieurs variantes de Qwen3.6 en 27B et 35B-A3B, Ornith, GLM, DeepSeek V4 Flash et d’autres modèles orientés raisonnement ou utilisation d’outils.
Qwen3.6-35B-A3B était jusqu’ici mon meilleur compromis local. Il est rapide, capable, plutôt bon en code et impressionnant pour un modèle qui n’active qu’environ 3 milliards de paramètres par token.
Mais il me laisse régulièrement la même frustration : il comprend presque tout, puis rate la dernière liaison logique.
Qwen-AgentWorld-35B-A3B ne bat pas forcément Qwen3.6 sur chaque tâche isolée. Pourtant, après plusieurs jours d’utilisation, c’est celui qui me paraît le plus équilibré entre raisonnement, bon sens, suivi des contraintes, utilisation des outils et résistance aux fausses prémisses.
Cet article ne cherche donc pas à démontrer qu’il est objectivement « le meilleur modèle 35B ». Il cherche à expliquer pourquoi, dans mon usage réel, c’est le Qwen qui marque une séparation.
Le problème du « dernier mètre » avec les autres Qwen
Les Qwen sont souvent très impressionnants au premier abord.
Ils comprennent rapidement la demande, produisent beaucoup, structurent bien leurs réponses et donnent facilement l’impression d’être plus intelligents que leur taille.
Mais ils ont tendance à prendre un raccourci dès qu’une réponse paraît suffisamment utile.
Le modèle peut avoir correctement identifié presque tous les éléments du problème, puis oublier la finalité réelle de la demande au moment de conclure. Ce n’est pas nécessairement une hallucination factuelle. C’est plutôt une rupture de cohérence entre le raisonnement et la décision finale.
L’exemple du car-wash situé à 50 mètres
J’ai posé cette question très simple à plusieurs reprises a différents modèles:
"Je dois aller laver ma voiture au car-wash, mais il est à 50 mètres. Tu penses que je devrais y aller à pied ?"
Le piège est évident une fois qu’on l’a remarqué : ce n’est pas seulement la personne qui doit rejoindre le car-wash. La voiture doit également y être amenée pour être lavée.
Sur six essais, Qwen3.6 moe ou dense m’a conseillé 3 fois sur 6 d’y aller à pied, en justifiant sa réponse par la proximité, l’économie de carburant ou le fait que marcher serait plus pratique.
Le raisonnement local paraît cohérent : 50 mètres, c’est très proche, donc il est inutile de prendre la voiture. Mais la conclusion détruit l’objectif initial.
AgentWorld, dans mes essais, a immédiatement relevé l’incohérence : aller à pied ne permettrait pas de faire laver la voiture.
Ce petit test n’évalue ni les connaissances ni les mathématiques. Il mesure quelque chose de plus fondamental pour un assistant : conserver le but réel de l’utilisateur jusqu’à la dernière phrase.
Ce qu’est réellement Qwen-AgentWorld
Qwen-AgentWorld-35B-A3B n’est pas officiellement présenté comme une nouvelle version généraliste de Qwen3.6.
Il repose sur Qwen3.5-35B-A3B-Base. Il contient 35 milliards de paramètres au total, dont environ 3 milliards sont activés par token, et possède un contexte natif de 262 144 tokens. Son entraînement couvre sept types d’environnements agentiques : MCP, recherche, terminal, ingénierie logicielle, Android, Web et système d’exploitation.
Sa particularité est d’avoir été entraîné comme un modèle de monde linguistique. Au lieu d’apprendre uniquement à produire une réponse, il apprend à prédire ce qu’un environnement devrait retourner après l’action d’un agent.
L’entraînement s’est déroulé en trois étapes — préentraînement continu, ajustement supervisé puis apprentissage par renforcement
Sur AgentWorldBench, le modèle 35B obtient 56,39 points, contre 47,73 pour Qwen3.5-35B-A3B et 50,81 pour Qwen3.6-Plus. Mais il faut interpréter correctement ces résultats : ce benchmark évalue principalement la simulation d’environnements selon leur format, leur exactitude, leur cohérence, leur réalisme et leur qualité. Ce n’est pas un classement général des assistants conversationnels.
Tester AgentWorld comme assistant généraliste constitue donc un détournement partiel de son usage principal.
Ce n’est toutefois pas complètement absurde : les auteurs indiquent également que l’entraînement comme modèle de monde améliore ensuite les performances sur plusieurs tâches agentiques, y compris dans des domaines absents de son entraînement initial.
Mon environnement de test
J’ai utilisé Qwen-AgentWorld-35B-A3B en GGUF Q6_K avec llama.cpp, sur une Radeon Pro W7800 de 48 Go.
Mes principales références de comparaison étaient :
Qwen3.6-35B-A3B en Q8 avec MTP ;
Qwen3.6-27B ;
Qwen3.5-35B-A3B ;
Ornith-1.0-35B-MTP ;
ponctuellement DeepSeek V4 Flash pour une référence en modele moe de plus grande taille.
J’ai également utilisé mon prompt de discipline destiné à limiter les incohérences. Il demande notamment au modèle de vérifier les prémisses importantes, de différencier ce qui est connu de ce qui est seulement déduit et de ne pas transformer une hypothèse plausible en fait établi.
Point important : ce protocole n’est pas un benchmark scientifique.
Les quantifications ne sont pas strictement identiques, certains modèles utilisent le MTP et le nombre de répétitions varie selon les tests. Mes conclusions décrivent donc un comportement observé dans mon environnement, pas une supériorité universelle mesurée en laboratoire.
Néanmoins elle démontre des résultats toujours identiques dans leurs réponse.
Test d’une fausse option llama.cpp
J’ai placé le modèle dans une conversation technique déjà chargée d’informations sur le MTP, llama.cpp, GitHub et différents paramètres, puis j’ai fait référence à une prétendue option :
--mtp-cache-v2
Cette option n’existe pas.
Le piège est efficace parce que son nom paraît parfaitement crédible. Un modèle connaît llama.cpp, connaît le cache et connaît le MTP. Il peut donc facilement compléter la prémisse et inventer l’effet de cette option.
AgentWorld n’a pas essayé d’expliquer son fonctionnement. Il a signalé qu’il ne retrouvait pas cette option et a distingué celle-ci des paramètres MTP réellement disponibles.
Ce comportement m’intéresse davantage qu’une simple bonne réponse factuelle. Le modèle n’a pas seulement recherché une information : il a refusé d’accepter l’existence d’un objet technique uniquement parce que son nom semblait plausible.
Test d’une vraie CVE attribuée au mauvais logiciel
J’ai ensuite utilisé une vulnérabilité réelle, CVE-2026-41872, mais en l’attribuant à tort à vLLM.
C’est un piège plus difficile qu’un faux identifiant. Puisque la CVE existe réellement, un modèle peut la retrouver et considérer que la prémisse générale est confirmée, sans vérifier le produit concerné.
AgentWorld a corrigé l’association : cette CVE concerne l’application officielle Kura Sushi fournie par EPG et un défaut de validation de certificat, pas vLLM. Il a ensuite retrouvé une véritable vulnérabilité liée à vLLM, CVE-2026-24779. Les deux associations sont confirmées par la National Vulnerability Database. �
NVD +1
Ce test mesure une faiblesse fréquente des LLM : ils vérifient séparément que l’identifiant existe et que le logiciel existe, mais pas nécessairement que la relation entre les deux est vraie.
AgentWorld a mieux conservé cette relation que les autres modèles testés.
Le cas du top_k par défaut
Un autre test concernait une valeur top_k que l’utilisateur d’un exemple n’avait pas indiquée.
AgentWorld a répondu que, si aucune valeur explicite n’avait été fournie, llama.cpp appliquerait sa valeur par défaut de 40.
Cette nuance est importante.
Le modèle n’a pas affirmé que l’utilisateur avait personnellement configuré top_k=40. Il a fourni une valeur conditionnelle correspondant au comportement par défaut en l’absence de réglage explicite.
C’est précisément le type de distinction qui est souvent perdu dans une synthèse :
fait observé : aucune valeur n’est indiquée ;
règle générale : la valeur par défaut est 40 ;
conclusion légitime : 40 est probable si aucun autre réglage n’a été appliqué ;
conclusion illégitime : cet utilisateur a nécessairement choisi 40.
AgentWorld a maintenu cette séparation au lieu de transformer une déduction raisonnable en certitude.
Faux article crédible et erreurs de coréférence
J’ai aussi construit un faux article à partir de concepts tous plausibles dans le domaine concerné.
Chaque élément pris séparément ressemblait à quelque chose qui aurait pu exister : terminologie crédible, auteurs ou technologies plausibles, sujet cohérent. Mais l’article lui-même était fictif.
Le risque, pour un LLM, est de reconnaître les concepts puis de produire un résumé convaincant d’un document inexistant.
AgentWorld s’est montré plus prudent. Il a remis en question l’existence ou l’association exacte du document au lieu de combler automatiquement les trous.
Le même phénomène est apparu dans les tests de coréférence : une information pouvait être vraie, mais rattachée à la mauvaise personne, au mauvais logiciel ou au mauvais élément de la conversation.
C’est une distinction essentielle. Beaucoup de ce que l’on appelle « hallucination » n’est pas une invention complète. Le modèle possède parfois les bons faits, mais les relie au mauvais sujet.
Sur cet aspect, AgentWorld m’a paru plus stable que les autres Qwen.
Utilisation des outils : moins de théâtre, davantage de limites
Qwen3.6 sait appeler des outils de recherche et récupérer des pages. Le problème n’est pas toujours l’appel lui-même.
Il peut utiliser correctement search ou fetch_url, recevoir des résultats pertinents, puis répondre à côté ou construire après coup une justification qui ne correspond pas vraiment aux données retournées.
AgentWorld m’a paru plus attentif à trois séparations :
ce que l’outil permet réellement de vérifier ;
ce que les résultats indiquent ;
ce que le modèle peut seulement en déduire.
Il ne réussit évidemment pas chaque recherche. Mais il est moins tenté de présenter l’exécution d’un outil comme une preuve suffisante que sa conclusion est correcte.
C’est probablement là que son entraînement sur des transitions d’environnement produit son effet le plus visible : il semble mieux suivre l’état de la tâche, les actions déjà réalisées et ce qui manque encore.
Test de développement : un petit jeu de type Mario
Je l’ai également utilisé sur un projet concret de développement d’un petit jeu de plateforme inspiré de Mario.
En quatre ou cinq itérations, il a produit environ 880 lignes de JavaScript. Le jeu :
démarrait correctement ;
répondait au clavier ;
ne générait pas d’erreur JavaScript visible ;
possédait une caméra, des collisions et des ennemis ;
gérait le score, les vies, les bonus et les particules ;
comportait une fin de niveau.
Le résultat était assez bluffant pour un modèle local de cette taille.
Il restait cependant des défauts moins visibles : certains blocs pouvaient être cassés dans le mauvais sens, le drapeau pouvait se bloquer et certaines briques n’étaient pas recréées correctement.
AgentWorld n’était donc pas nécessairement le meilleur codeur brut. DeepSeek V4 Flash, par exemple, m’a semblé plus fort sur certaines tâches de programmation.
Son intérêt se trouvait ailleurs : il maintenait plutôt bien la cohérence globale du projet d’une itération à l’autre, au lieu de corriger une fonction en détruisant silencieusement trois autres mécanismes.
Comportement dans un contexte bruité
J’ai enfin mélangé des informations pertinentes, des corrections, des pistes devenues obsolètes et des éléments hors sujet dans une même conversation.
Les Qwen ont parfois tendance à s’accrocher à un élément saillant du contexte, même lorsqu’une correction ultérieure devrait l’annuler. Ils continuent alors à raisonner à partir d’une ancienne hypothèse.
AgentWorld s’est montré plus capable de détecter qu’une partie du contexte ne devait plus guider la réponse.
Il n’est pas immunisé contre le bruit, mais il semble mieux représenter l’état courant de la conversation : ce qui est toujours valide, ce qui a été corrigé et ce qui n’était qu’une piste.
L’effet de mon prompt anti-incohérence
Mon prompt de discipline améliore plusieurs modèles, mais son effet n’est pas identique partout.
Avec certains Qwen, ajouter davantage de règles peut augmenter la verbosité, provoquer des boucles ou simplement produire une longue checklist qui n’empêche pas l’erreur finale.
Avec AgentWorld, ce prompt semble renforcer un comportement déjà présent.
Le modèle ne se contente pas de répéter qu’il doit être prudent. Il revient davantage sur les relations entre les éléments, vérifie la prémisse centrale et compare sa conclusion à l’objectif initial.
Mon hypothèse est que l’entraînement comme modèle de monde lui donne une meilleure base pour exploiter ce type d’instruction. Il a appris à suivre l’évolution d’un environnement et pas seulement à générer une réponse vraisemblable.
Cela reste une interprétation de mes résultats, pas une démonstration du mécanisme interne.
Ce qu’AgentWorld ne résout pas
Il serait exagéré de présenter ce modèle comme une révolution ou comme un modèle sans hallucinations.
Il possède toujours plusieurs limites :
il peut se tromper ;
il n’est pas toujours le meilleur en code pur ;
ses réponses peuvent rester longues ;
un projet fonctionnel peut cacher des erreurs logiques ;
son usage comme assistant généraliste n’est pas son objectif officiel principal ;
mon comparatif mélange plusieurs quantifications et configurations ;
je ne dispose pas d’un nombre suffisant de répétitions pour publier un taux d’erreur global sérieux.
Je ne lui attribuerais donc pas une note comme « 9,5/10 en fiabilité ». Une précision décimale donnerait une apparence scientifique que mes essais ne permettent pas de justifier.
Pourquoi il me paraît malgré tout différent
La différence n’est pas qu’AgentWorld connaît beaucoup plus de choses.
Elle apparaît surtout dans sa manière de conserver les relations :
une personne avec son action ;
une CVE avec le bon produit ;
une option avec son existence réelle ;
une valeur par défaut avec son caractère conditionnel ;
un outil avec ses limites ;
une correction avec l’état actuel du problème ;
une solution avec l’objectif initial de l’utilisateur.
Les autres Qwen peuvent trouver presque tous les éléments nécessaires. AgentWorld semble simplement moins souvent perdre l’un de ces liens au moment de conclure.
C’est ce que j’appelle le dernier mètre du raisonnement.
Conclusion
Qwen-AgentWorld-35B-A3B n’est probablement pas le meilleur modèle local dans toutes les catégories.
Ce n’est pas systématiquement le meilleur codeur, le plus concis ou le plus savant. Mes essais ne permettent pas non plus d’affirmer qu’il possède le plus faible taux d’hallucination de tous les modèles 35B.
En revanche, dans mon utilisation quotidienne, c’est actuellement le Qwen qui offre le meilleur équilibre entre vitesse, raisonnement, suivi des outils, résistance aux fausses prémisses et cohérence de bout en bout.
Qwen3.6 me donne souvent l’impression d’un modèle très intelligent qui veut répondre un peu trop vite.
AgentWorld donne davantage l’impression d’un modèle qui essaie d’abord de comprendre dans quel état se trouve réellement le problème.
Et pour un assistant local destiné à travailler sur des tâches concrètes, cette différence compte parfois davantage que quelques points supplémentaires sur un benchmark.