Qwen : comparer agents connectés, création frontend et exécution locale
Inspectez tâche et résultat à chaque étape au lieu de traiter essai cloud et modèle local comme le même parcours.
Vidéo en anglais. Aucune version française n’est encore enregistrée pour ce guide.
Voir sur YouTube ↗Connecter le cloud pour une tâche délimitée
La description de mai lie un essai Alibaba Cloud: https://int.alibabacloud.com/se/1023344164/ annoncé avec 70M de tokens gratuits. Ce quota appartient à l’offre originale ; vérifiez l’éligibilité et les conditions actuelles à la destination conservée.
La séquence obtient une clé API cloud et connecte Qwen à un IDE. Elle explore ensuite quatre tâches plutôt qu’un classement universel : processus d’agent, page frontend, application en plusieurs étapes et modèle local à poids ouverts.
- Suivez la section d’essai à 1:03 et la connexion IDE à 2:21.
- Choisissez une petite tâche et inspectez le parcours du modèle sélectionné avant de commencer.
- Distinguez usage cloud et exécution locale ultérieure dans la comparaison des résultats et coûts.
Créer l’agent YouTube et la page
Le premier test crée un agent de préparation YouTube à 3:31, ajoute des outils API de transcription à 5:50 et teste l’agent amélioré à 6:44. Les miniatures avec Qwen Image Max arrivent à 8:03. Les entrées et outils connectés font ainsi partie du résultat de l’agent.
- Vérifiez la vidéo source et la transcription utilisées pour la préparation.
- Comparez les textes et la miniature générés à ces sources.
- Suivez la création frontend à 8:58 et la comparaison de page à 10:30.
- Comparez la révision avec une skill de design à 11:49 à la page originale et à la tâche du visiteur.
Séparer le test de l’application du test du modèle local
TweetCaster commence à 13:32, puis viennent le test à 15:32 et les améliorations d’interface et de sortie à 16:13. Inspectez le comportement avant de changer de modèle pour distinguer une modification d’application d’un changement de parcours de modèle.
La section hors ligne commence à 17:49, installe Qwen avec Ollama à 18:13 et change le modèle de l’application à 20:00. Un modèle local à poids ouverts diffère de l’API cloud précédente. Utilisez le test hors ligne à 20:54 pour évaluer le résultat rapporté et inspectez les dépendances réseau restantes en adaptant l’application.
À retenir
Comparez chaque résultat à ses propres entrées et parcours de modèle ; tokens cloud, outils connectés et modèle Ollama local servent des parties distinctes du processus.
À propos de cet article et de ses sources
Complément écrit préparé le 2 novembre 2026 à partir de la description publiée exacte de cette vidéo et de son découpage en chapitres. L’enregistrement complet n’a été ni regardé ni transcrit indépendamment pour cet article, et les produits ainsi que les résultats rapportés n’ont pas été retestés. Les listes de vérification sont des adaptations éditoriales du processus documenté. La disponibilité des modèles, les interfaces, les prix et les offres peuvent avoir changé depuis la publication ; consultez les ressources originales conservées pour les exigences actuelles.