OmniCoder-9B: Агент для программирования с 9 миллиардами параметров, дообученный на 425 тысячах агентных траекторий.

Компания Tesslate выпустила OmniCoder-9B — агентную модель для программирования с 9 миллиардами параметров, дообученную на гибридной архитектуре Qwen3.5-9B. Архитектура использует Gated Delta Networks, чередующиеся со стандартным механизмом внимания.

Данные и источники обучения

Модель обучалась на более чем 425 000 отобранных траекторий агентного кодирования, охватывающих реальные задачи разработки программного обеспечения. Обучающие данные были специально собраны из трасс агентного и кодового рассуждения Claude Opus 4.6, нацеленных на шаблоны каркасов:

• Claude Code
• OpenCode
• Codex
• Droid

Набор данных включает успешные траектории от таких моделей, как Claude Opus 4.6, GPT-5.4, GPT-5.3-Codex и Gemini 3.1 Pro.

Ключевые особенности

• Обучена на трассах передовых агентов: Построена на основе траекторий агентного кодирования от Claude Opus 4.6, GPT-5.3-Codex, GPT-5.4 и Gemini 3.1 Pro в рамках каркасов Claude Code, OpenCode, Codex и Droid
• Гибридная архитектура: Наследует Gated Delta Networks от Qwen3.5, чередующиеся со стандартным механизмом внимания для эффективной обработки длинного контекста
• Родной контекст 262K: Полное окно контекста в 262 144 токена, расширяемое до 1M+
• Восстановление после ошибок: Изучает паттерны «прочитать перед записью», реагирует на диагностику LSP и применяет минимальные правки diff вместо полных перезаписей
• Режим размышления: Поддерживает цепочки рассуждений <think>...</think> для декомпозиции сложных задач
• Apache 2.0: Полностью открытые веса, без ограничений

Агентное поведение

Модель демонстрирует сильное агентное поведение, изученное непосредственно из реальных траекторий агентов, на которых она обучалась. Она восстанавливается после ошибок, используя паттерны «прочитать перед записью», реагирует на диагностику LSP и применяет правильные правки diff вместо полных перезаписей.

Модель доступна по адресу https://huggingface.co/Tesslate/OmniCoder-9B.