OmniCoder-9B: Agente de Programação com 9 Bilhões de Parâmetros Ajustado em 425 Mil Trajetórias Agênticas
A Tesslate lançou o OmniCoder-9B, um modelo de agente de codificação com 9 bilhões de parâmetros, ajustado sobre a arquitetura híbrida do Qwen3.5-9B. A arquitetura utiliza Redes Delta Controladas intercaladas com atenção padrão.
Dados e Fontes de Treinamento
O modelo foi treinado em mais de 425.000 trajetórias de codificação agentica curadas, abrangendo tarefas reais de engenharia de software. Os dados de treinamento foram especificamente construídos a partir de rastros de raciocínio agentico e de codificação do Claude Opus 4.6, visando padrões de estruturação de:
- Claude Code
- OpenCode
- Codex
- Droid
O conjunto de dados inclui trajetórias bem-sucedidas de modelos como Claude Opus 4.6, GPT-5.4, GPT-5.3-Codex e Gemini 3.1 Pro.
Principais Características
- Treinado em Rastros de Agentes de Ponta: Construído a partir de trajetórias de codificação agentica do Claude Opus 4.6, GPT-5.3-Codex, GPT-5.4 e Gemini 3.1 Pro, abrangendo estruturas do Claude Code, OpenCode, Codex e Droid
- Arquitetura Híbrida: Herda as Redes Delta Controladas do Qwen3.5, intercaladas com atenção padrão para processamento eficiente de contexto longo
- Contexto Nativo de 262K: Janela de contexto completa de 262.144 tokens, extensível para 1M+
- Recuperação de Erros: Aprende padrões de ler-antes-de-escrever, responde a diagnósticos LSP e aplica diferenças de edição mínimas em vez de reescritas completas
- Modo de Pensamento: Suporta cadeias de raciocínio <think>...</think> para decomposição complexa de problemas
- Apache 2.0: Pesos totalmente abertos, sem restrições
Comportamento Agentico
O modelo demonstra forte comportamento agentico aprendido diretamente das trajetórias de agentes do mundo real em que foi treinado. Ele se recupera de erros usando padrões de ler-antes-de-escrever, responde a diagnósticos LSP e usa diferenças de edição adequadas em vez de reescritas completas.
O modelo está disponível em https://huggingface.co/Tesslate/OmniCoder-9B.
📖 Read the full source: r/LocalLLaMA
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