OmniCoder-9B: Agente de Programación con 9B Parámetros Ajustado en 425K Trayectorias Agénticas

✍️ OpenClawRadar📅 Publicado: 13 de marzo de 2026🔗 Source
OmniCoder-9B: Agente de Programación con 9B Parámetros Ajustado en 425K Trayectorias Agénticas
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Tesslate ha lanzado OmniCoder-9B, un modelo de agente de codificación con 9 mil millones de parámetros, ajustado sobre la arquitectura híbrida de Qwen3.5-9B. La arquitectura utiliza Redes Delta con Puerta intercaladas con atención estándar.

Datos de Entrenamiento y Fuentes

El modelo fue entrenado con más de 425,000 trayectorias de codificación agentica curadas que abarcan tareas de ingeniería de software del mundo real. Los datos de entrenamiento fueron específicamente construidos a partir de trazas de razonamiento agentico y de codificación de Claude Opus 4.6, apuntando a patrones de andamiaje de:

  • Claude Code
  • OpenCode
  • Codex
  • Droid

El conjunto de datos incluye trayectorias exitosas de modelos como Claude Opus 4.6, GPT-5.4, GPT-5.3-Codex y Gemini 3.1 Pro.

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Características Clave

  • Entrenado con Trazas de Agentes de Vanguardia: Construido a partir de trayectorias de codificación agentica de Claude Opus 4.6, GPT-5.3-Codex, GPT-5.4 y Gemini 3.1 Pro a través de los andamiajes Claude Code, OpenCode, Codex y Droid
  • Arquitectura Híbrida: Hereda las Redes Delta con Puerta de Qwen3.5 intercaladas con atención estándar para un procesamiento eficiente de contexto largo
  • Contexto Nativo de 262K: Ventana de contexto completa de 262,144 tokens, extensible a más de 1 millón
  • Recuperación de Errores: Aprende patrones de leer-antes-de-escribir, responde a diagnósticos LSP y aplica diferencias de edición mínimas en lugar de reescrituras completas
  • Modo de Pensamiento: Admite cadenas de razonamiento <think>...</think> para la descomposición de problemas complejos
  • Apache 2.0: Pesos completamente abiertos, sin restricciones

Comportamiento Agentico

El modelo muestra un fuerte comportamiento agentico aprendido directamente de las trayectorias de agentes del mundo real con las que fue entrenado. Se recupera de errores utilizando patrones de leer-antes-de-escribir, responde a diagnósticos LSP y utiliza diferencias de edición apropiadas en lugar de reescrituras completas.

El modelo está disponible en https://huggingface.co/Tesslate/OmniCoder-9B.

📖 Read the full source: r/LocalLLaMA

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