OmniCoder-9B affiné démontre de solides performances pour le codage agentique sur des systèmes dotés de 8 Go de VRAM.

✍️ OpenClawRadar📅 Publié: March 13, 2026🔗 Source
OmniCoder-9B affiné démontre de solides performances pour le codage agentique sur des systèmes dotés de 8 Go de VRAM.
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Résultats de performance du test d'OmniCoder-9B avec OpenCode

Un utilisateur sur r/LocalLLaMA a rapporté avoir testé OmniCoder-9B, une version affinée de Qwen3.5-9B entraînée sur des traces Opus, et a constaté qu'il performait bien pour des tâches de codage agentique sur des systèmes avec une VRAM limitée. Le modèle est disponible sur Hugging Face à l'adresse Tesslate/OmniCoder-9B.

Configuration technique et paramètres

L'utilisateur a exécuté la quantification GGUF Q4_K_M en utilisant ik_llama avec la commande suivante :

ik_llama.cpp\build\bin\Release\llama-server.exe -m models/Tesslate/OmniCoder-9B-GGUF/omnicoder-9b-q4_k_m.gguf -ngl 999 -fa 1 -b 2048 -ub 512 -t 8 -c 100000 -ctk f16 -ctv q4_0 --temp 0.4 --top-p 0.95 --top-k 20 --presence-penalty 0.0 --jinja --ctx-checkpoints 0

Ils ont atteint environ 40 tokens par seconde avec cette configuration. L'utilisateur a noté que la quantification Q5_KS avec une longueur de contexte de 64 000 offre des vitesses similaires.

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Configuration d'OpenCode

La configuration d'OpenCode utilisée pour le test :

"local": { "models": { "/models/Tesslate/OmniCoder-9B-GGUF/omnicoder-9b-q4_k_m.gguf": { "interleaved": { "field": "reasoning_content" }, "limit": { "context": 100000, "output": 32000 }, "name": "omnicoder-9b-q4_k_m", "reasoning": true, "temperature": true, "tool_call": true } }, "npm": "@ai-sdk/openai-compatible", "options": { "baseURL": "http://localhost:8080/v1" } }

L'utilisateur a mentionné un bug potentiel causant un retraitement complet des prompts qu'il est en train d'étudier.

Contexte et comparaison

Le test a été motivé par des préoccupations concernant les restrictions de quotas et les changements de tarification dans les outils commerciaux d'IA pour le codage. L'utilisateur a spécifiquement mentionné disposer de 8 Go de VRAM, ce qui limite généralement la capacité à exécuter des modèles open-source performants à de bonnes vitesses pour le codage agentique. Ils ont noté que bien que les modèles MOE puissent offrir de meilleures performances, leurs vitesses sont nettement plus lentes.

📖 Read the full source: r/LocalLLaMA

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