Qwen3.5-35B-A3B-UD-Q6_K_XL Testé dans les flux de travail de développement en production

✍️ OpenClawRadar📅 Publié: February 28, 2026🔗 Source
Qwen3.5-35B-A3B-UD-Q6_K_XL Testé dans les flux de travail de développement en production
Ad

Un développeur sur r/LocalLLaMA a partagé des résultats de test détaillés du modèle Qwen3.5-35B-A3B-UD-Q6_K_XL dans des scénarios de développement en production. L'utilisateur a réalisé à la fois des tests de benchmark et des applications pratiques sur des projets clients réels.

Benchmarks de Performance

Le modèle a obtenu des scores de benchmark de 1504pp2048 et 47.71 tg256. La vitesse de génération de tokens était solide lorsqu'elle était répartie sur deux GPU, et augmentait à 80 tokens par seconde (tps) lors de l'exécution sur un seul GPU.

Méthodologie de Test en Production

Le développeur a testé le modèle sur cinq projets différents en utilisant Git Worktrees pour revenir à des spécifications et fonctionnalités connues. Les spécifications pour ces tests ont été générées par Claude, le développeur utilisant un plan Max Pro depuis un an.

  • Testé sur des projets JavaScript, Go et Rust
  • Utilisé Git Worktrees pour le contrôle de version pendant les tests
  • La plupart des "bugs" nécessitaient seulement des ajustements de 5 minutes ou pouvaient être corrigés avec une seconde requête
  • Comparé l'expérience à l'utilisation de Sonnet 4
Ad

Résultats Pratiques et Implications Commerciales

Le développeur a rapporté que Qwen3.5 "a tout déchiré" pour le travail qu'il effectue, notant particulièrement de solides performances sur les projets Go et Rust. Cela a conduit à sérieusement envisager de passer de modèles basés sur API à une approche hybride : utiliser des modèles SOTA via API pour la génération de spécifications et les revues, tout en utilisant des modèles locaux pour le travail de développement.

Les tests ont soulevé des questions sur l'investissement matériel par rapport aux coûts d'abonnement. Le développeur a déjà dépensé 2 000 $ pour Claude Pro Max depuis juin 2025, avec des coûts potentiels atteignant 6 800 $ d'ici 2027 si les abonnements continuent. Cela a conduit à envisager l'achat d'un RTX 6000 Pro comme investissement commercial.

Le développeur utilisait auparavant Qwen Coder pour la complétion par tabulation, mais a constaté que Qwen3.5 amène les capacités des modèles locaux à un nouveau niveau pour un usage en production.

📖 Lire la source complète : r/LocalLLaMA

Ad

👀 See Also

GitAgent : Une norme ouverte pour les agents d'IA portables dans les dépôts Git
Tools

GitAgent : Une norme ouverte pour les agents d'IA portables dans les dépôts Git

GitAgent est une spécification ouverte qui définit des agents d'IA à travers trois fichiers principaux dans un dépôt git : agent.yaml pour la configuration, SOUL.md pour la personnalité/instructions, et SKILL.md pour les capacités. L'interface en ligne de commande permet d'exécuter directement n'importe quel dépôt d'agent avec des commandes comme npx @open-gitagent/gitagent run -r https://github.com/user/agent -a claude.

OpenClawRadar
Le développeur d'OpenClaw construit un système de mémoire unifié pour les agents d'IA.
Tools

Le développeur d'OpenClaw construit un système de mémoire unifié pour les agents d'IA.

Un développeur a créé un système de mémoire unifié à 15 outils pour les agents d'IA OpenClaw qui combine des faits structurés, une recherche vectorielle, des graphes d'entités, des chronologies d'épisodes, une compression hiérarchique et une coordination pilotée par événements. Le système fonctionne localement sans dépendances cloud ni frais mensuels.

OpenClawRadar
AgentSwarms : Terrain de jeu pratique gratuit pour apprendre l'IA agentique
Tools

AgentSwarms : Terrain de jeu pratique gratuit pour apprendre l'IA agentique

AgentSwarms propose 5 parcours, plus de 40 leçons et plus de 30 agents exécutables gratuitement — aucune configuration ni clé API requise pour commencer. Apprenez en construisant, des invites aux essaims multi-agents.

OpenClawRadar
Remplacer les pipelines de récupération complexes par des commandes shell git simples pour les agents LLM
Tools

Remplacer les pipelines de récupération complexes par des commandes shell git simples pour les agents LLM

Un développeur a remplacé toute sa pipeline de récupération d'agent IA (sentence-transformers, rank-bm25, pipeline LLM à deux passes) par un seul outil permettant à l'agent d'exécuter des commandes shell en lecture seule sur un dépôt git, réduisant la taille de l'image Docker d'environ 3 Go et éliminant les problèmes de timeout.

OpenClawRadar