Développeur Teste Qwen3.5 27B face à des Modèles Plus Grands pour des Tâches de Codage Locales

✍️ OpenClawRadar📅 Publié: March 28, 2026🔗 Source
Développeur Teste Qwen3.5 27B face à des Modèles Plus Grands pour des Tâches de Codage Locales
Ad

Un développeur a testé plusieurs grands modèles de langage pour des tâches de codage locales, comparant les performances et les exigences matérielles. Les tests se sont concentrés sur les variantes de Qwen3.5 et les modèles Nemotron, avec des comparaisons à GPT-5.4 High.

Résultats et constatations des tests

Le développeur a testé ces modèles spécifiques :

  • unsloth/Qwen3.5-27B-GGUF:UD-Q4_K_XL
  • unsloth/Qwen3.5-35B-A3B-GGUF:UD-Q4_K_XL
  • unsloth/Qwen3.5-122B-A10B-GGUF
  • unsloth/Qwen3.5-27B-GGUF:UD-Q6_K_XL
  • unsloth/Qwen3.5-27B-GGUF:UD-Q8_K_XL
  • unsloth/NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-GGUF:UD-IQ4_XS
  • unsloth/gpt-oss-120b-GGUF:F16

Principales constatations des tests :

  • Nemotron-3-Super-120B a performé "très, très bien", au même niveau que GPT-5.4 High
  • Qwen3.5-27B a bien performé pour les tâches de développement
  • GPT-OSS-120B et Qwen3.5-122B ont moins bien performé que les deux autres modèles
  • Nemotron-3-Super-120B a systématiquement répondu en espagnol (la langue maternelle du testeur) tandis que les autres ont répondu en anglais

Métriques de performance

Le développeur a fourni des chiffres de performance spécifiques :

  • Nemotron-3-Super-120B : 80 tokens par seconde (tg/s), ~2000 traitement de prompt (pp), contexte de 100k sur vast.ai avec 4x RTX 3090
  • Qwen3.5-27B Q6 : 803 pp, 25 tg/s, contexte de 256k sur vast.ai
Ad

Exigences matérielles

Le développeur a noté des contraintes matérielles :

  • Qwen3.5-122B nécessiterait une nouvelle carte mère et 1-2 cartes RTX 3090 supplémentaires, le rendant trop coûteux
  • Qwen3.5-27B fonctionne sur du matériel existant 2x RTX 3090 sans investissement supplémentaire
  • S'ils avaient le matériel pour Nemotron-3-Super-120B, ils l'utiliseraient à la place

Détails d'implémentation

Le développeur prévoit d'utiliser Qwen3.5-27B-GGUF:UD-Q6_K_XL pour de vraies tâches de développement localement et a fourni la commande llama.cpp utilisée pour les tests :

./llama.cpp/llama-server -hf unsloth/Qwen3.5-27B-GGUF:UD-Q6_K_XL --ctx-size 262144 --temp 0.6 --top-p 0.95 --top-k 20 --min-p 0.00 -ngl 999

Le développeur a mentionné qu'ils continueront à utiliser CODEX pour les tâches complexes mais pourront remplacer les abonnements API pour les tâches quotidiennes par la configuration locale.

📖 Read the full source: r/LocalLLaMA

Ad

👀 See Also

ClawCall obtient des numéros de téléphone dédiés : les agents peuvent désormais réserver un numéro pour les appels sortants
Tools

ClawCall obtient des numéros de téléphone dédiés : les agents peuvent désormais réserver un numéro pour les appels sortants

ClawCall, la compétence d'appel téléphonique IA pour les agents OpenClaw, permet désormais de réserver un numéro de téléphone par indicatif régional. Votre agent l'utilise par défaut pour passer des appels. 10 000 téléchargements, 300 appels/jour.

OpenClawRadar
AIsbf 0.9.8 ajoute la mise en cache, des améliorations de routage et un support élargi des services d'IA.
Tools

AIsbf 0.9.8 ajoute la mise en cache, des améliorations de routage et un support élargi des services d'IA.

AIsbf 0.9.8 est un proxy/routeur API qui expose une interface compatible OpenAI à plusieurs services d'IA. Cette version ajoute la mise en cache Redis, SQLite, MySQL et basée sur des fichiers, un routage sémantique amélioré et une prise en charge complète d'OAuth2 pour les abonnés de Claude.ai, Amazon Kiro-cli, OpenAI Codex et Kilo.ai.

OpenClawRadar
PocketBot : l'application iOS utilise Claude pour générer des automatisations JavaScript déterministes à partir du langage naturel.
Tools

PocketBot : l'application iOS utilise Claude pour générer des automatisations JavaScript déterministes à partir du langage naturel.

PocketBot est une application d'automatisation mobile iOS qui utilise Claude (via AWS Bedrock) pour transformer des requêtes en langage naturel en automations JavaScript déterministes. Les utilisateurs décrivent ce qu'ils veulent en langage simple, et Claude écrit un script JS autonome qui s'exécute selon un planning dans un environnement d'exécution isolé.

OpenClawRadar
Supra-50M-Reasoning : Petit modèle open-source avec raisonnement par chaîne de pensée
Tools

Supra-50M-Reasoning : Petit modèle open-source avec raisonnement par chaîne de pensée

SupraLabs publie Supra-50M-Reasoning, un modèle de 50M paramètres affiné pour produire une chaîne de pensée complète avant les réponses. Dataset de 500 échantillons rédigé à la main, entièrement open source.

OpenClawRadar