蒸留されたQwen 3.5 27Bモデルは、Cursor AIコーディングエージェントで高いパフォーマンスを示しています

Cursorでのモデルパフォーマンス

r/LocalLLaMAのRedditユーザーが、AIコーディングアシスタントであるCursorを駆動するモデルとして、Qwen 27Bのopus 4.6蒸留バージョンを使用した経験を共有しました。彼らはこのモデルを「驚くほど優れている」と表現し、その能力を「Gemini 3 Flashレベル」と評価しました。

ユーザーは、オープンモデルが通常の開発作業に使用する価値があると初めて感じたと述べ、「非常に堅実な」パフォーマンスを挙げています。特に、CursorのPlanモード、Agentモード、Askモードがすべてこのモデルで箱から出してうまく機能すると具体的に言及しました。

セットアッププロセス

ソースによると、セットアップには約10分かかりました。ユーザーは、モデルをローカルで実行するために必要なngrokトンネルとlocalllamaインフラストラクチャの両方を設定する構成作業をCursorに処理させました。

Cursorのハーネスとこの蒸留Qwenモデルの組み合わせは、ユーザーが「非常に強力なコーディングコンボ」と表現するものを作り出しています。彼らは、自身の肯定的な経験に基づいて試すことを推奨しています。