Дистиллированная модель Qwen 3.5 27B демонстрирует высокую производительность с агентом кодирования Cursor AI.
Производительность модели с Cursor
Пользователь Reddit на r/LocalLLaMA поделился своим опытом использования дистиллированной версии Qwen 27B opus 4.6 в качестве модели, управляющей Cursor — ассистентом по программированию с ИИ. Он описал модель как "ошеломительно хорошую" и оценил её возможности на "уровне Gemini 3 Flash".
Пользователь отметил, что впервые почувствовал, что открытая модель стоит использования для регулярной разработки, назвав её производительность "супер надёжной". Он отдельно упомянул, что режимы Plan, Agent и Ask в Cursor хорошо работают из коробки с этой моделью.
Процесс настройки
Согласно источнику, настройка заняла примерно 10 минут. Пользователь поручил Cursor выполнить конфигурационную работу по настройке как туннеля ngrok, так и инфраструктуры localllama, необходимой для локального запуска модели.
Сочетание обвязок Cursor с этой дистиллированной моделью Qwen создаёт, по словам пользователя, "действительно мощную комбинацию для программирования". Он рекомендует попробовать её, основываясь на своём положительном опыте.
📖 Read the full source: r/LocalLLaMA
👀 Смотрите также
Nelson v2.2.3 релиз: мульти-агентная координация для Claude Code и тест дискретно-событийного моделирования
Релиз Nelson v2.2.3 включает навык многокомпонентной координации для Claude Code, использующий военно-морскую метафору. Бенчмарк из 13 конфигураций показывает, что opus-4-7 с размышлением доминирует; выбор навыка дает меньшее изменение.
Результаты тестирования небольших локальных моделей и моделей OpenRouter на задаче агентного преобразования текста в SQL
Разработчик протестировал несколько небольших локальных моделей и моделей OpenRouter с использованием пользовательского агентного бенчмарка text-to-SQL, который преобразует английские запросы в SQL с раундами отладки. Бенчмарк включает 25 вопросов, выполняется менее чем за 5 минут и выявляет лучшие модели, такие как kimi-k2.5 и варианты Qwen 3.5.
HolyCode: Docker-контейнер для постоянных сред агентов кодирования с искусственным интеллектом
HolyCode — это Docker-контейнер, который предоставляет постоянную среду разработки для ИИ-агентов, сохраняя сессии, настройки и плагины при пересборках. Он включает предварительно настроенные инструменты браузера для рабочих процессов агентов и поддерживает Claude, OpenAI, Gemini и других провайдеров через OpenCode.
Сессионный Сифон: Инструмент с открытым исходным кодом объединяет диалоги AI-агентов для программирования
Session Siphon — это бесплатный инструмент с открытым исходным кодом, который объединяет и индексирует историю диалогов от нескольких ИИ-агентов для программирования, работающих на разных платформах и устройствах. Разработчик создал его с помощью Claude, чтобы решить проблему отслеживания бесед на разных платформах.