Qwen3-8B est un modèle récent doté de capacités agentives natives, le rendant adapté aux applications d'IA avancées. Les auteurs ont utilisé OpenVINO.GenAI pour accélérer la génération de texte en employant la décodification spéculative avec un modèle de brouillon léger, Qwen3-0.6B, obtenant une accélération initiale de 1,3×. En appliquant un processus d'élagage simple au modèle de brouillon, ils ont poussé l'accélération à 1,4×, améliorant ainsi la vitesse d'inférence de manière significative. Cette optimisation a été intégrée avec la bibliothèque smolagents pour démontrer son potentiel dans des applications réelles, comme la création d'agents IA capables d'appeler des API, d'exécuter du code et de gérer des raisonnements à long contexte. L'article souligne l'importance de l'élagage des couches du modèle pour réduire la latence et améliorer l'efficacité globale, tout en maintenant la qualité des résultats. Les auteurs ont également partagé des ressources pour reproduire leurs résultats, encourageant ainsi la communauté à explorer ces techniques. Cette approche ouvre la voie à des agents IA plus rapides et plus efficaces, fonctionnant localement sur des appareils équipés de processeurs Intel® Core™ Ultra.