OmniCoder-9B : Agent de codage à 9 milliards de paramètres affiné sur 425 000 trajectoires agentiques
Tesslate a publié OmniCoder-9B, un modèle d'agent de codage à 9 milliards de paramètres affiné sur l'architecture hybride de Qwen3.5-9B. L'architecture utilise des réseaux Gated Delta entrelacés avec une attention standard.
Données et sources d'entraînement
Le modèle a été entraîné sur plus de 425 000 trajectoires de codage agentique sélectionnées couvrant des tâches réelles d'ingénierie logicielle. Les données d'entraînement ont été spécifiquement construites à partir des traces de raisonnement agentique et de codage de Claude Opus 4.6, ciblant les modèles d'échafaudage de :
- Claude Code
- OpenCode
- Codex
- Droid
L'ensemble de données comprend des trajectoires réussies de modèles tels que Claude Opus 4.6, GPT-5.4, GPT-5.3-Codex et Gemini 3.1 Pro.
Caractéristiques principales
- Entraîné sur des traces d'agents de pointe : Construit à partir de trajectoires de codage agentique de Claude Opus 4.6, GPT-5.3-Codex, GPT-5.4 et Gemini 3.1 Pro à travers les échafaudages Claude Code, OpenCode, Codex et Droid
- Architecture hybride : Hérite des réseaux Gated Delta de Qwen3.5 entrelacés avec une attention standard pour un traitement efficace des contextes longs
- Contexte natif de 262K : Fenêtre de contexte complète de 262 144 tokens, extensible à 1M+
- Récupération d'erreurs : Apprend des modèles de lecture avant écriture, répond aux diagnostics LSP et applique des différences d'édition minimales au lieu de réécritures complètes
- Mode de réflexion : Prend en charge les chaînes de raisonnement <think>...</think> pour la décomposition de problèmes complexes
- Apache 2.0 : Poids entièrement ouverts, sans restrictions
Comportement agentique
Le modèle montre un comportement agentique fort appris directement des trajectoires d'agents réelles sur lesquelles il a été entraîné. Il récupère des erreurs en utilisant des modèles de lecture avant écriture, répond aux diagnostics LSP et utilise des différences d'édition appropriées au lieu de réécritures complètes.
Le modèle est disponible à l'adresse https://huggingface.co/Tesslate/OmniCoder-9B.
📖 Read the full source: r/LocalLLaMA
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