Qwen3.5-35B-A3B-UD-Q6_K_XL Протестировано в производственных рабочих процессах разработки

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 28 февраля 2026 г.🔗 Source
Qwen3.5-35B-A3B-UD-Q6_K_XL Протестировано в производственных рабочих процессах разработки
Ad

Разработчик на r/LocalLLaMA поделился подробными результатами тестирования модели Qwen3.5-35B-A3B-UD-Q6_K_XL в сценариях производственной разработки. Пользователь провёл как бенчмарк-тестирование, так и практическое применение на реальных клиентских проектах.

Показатели производительности

Модель показала результаты бенчмарков 1504pp2048 и 47.71 tg256. Скорость генерации токенов была стабильной при распределении на две видеокарты и увеличилась до 80 токенов в секунду (tps) при работе на одной видеокарте.

Методология тестирования в продакшене

Разработчик тестировал модель на пяти различных проектах, используя Git Worktrees для отката к известным спецификациям и функциям. Спецификации для этих тестов были сгенерированы Claude, при этом разработчик использовал план Max Pro в течение последнего года.

  • Тестирование проводилось на проектах JavaScript, Go и Rust
  • Использовались Git Worktrees для контроля версий во время тестирования
  • Большинство "багов" требовали лишь 5-минутных правок или могли быть исправлены вторым промптом
  • Опыт сравнивался с использованием Sonnet 4
Ad

Практические результаты и бизнес-последствия

Разработчик сообщил, что Qwen3.5 "справился блестяще" для выполняемой им работы, особенно отметив высокую производительность на проектах Go и Rust. Это заставило серьёзно задуматься о переходе от API-моделей к гибридному подходу: использование передовых моделей через API для генерации спецификаций и ревью, а локальных моделей — для разработки.

Тестирование подняло вопросы о соотношении инвестиций в оборудование и затрат на подписки. Разработчик уже потратил $2000 на Claude Pro Max с июня 2025 года, а потенциальные затраты могут достичь $6800 к 2027 году при продолжении подписок. Это привело к рассмотрению покупки RTX 6000 Pro как бизнес-инвестиции.

Ранее разработчик использовал Qwen Coder для автодополнения кода, но обнаружил, что Qwen3.5 выводит возможности локальных моделей на новый уровень для производственного использования.

📖 Read the full source: r/LocalLLaMA

Ad

👀 Смотрите также

Исправление потери памяти в OpenClaw с помощью плагина Mem0
Инструменты

Исправление потери памяти в OpenClaw с помощью плагина Mem0

Агенты OpenClaw испытывают потерю памяти из-за сжатия контекста, которое перезаписывает файлы, такие как MEMORY.md. Плагин Mem0 решает эту проблему, вынося память за пределы окна контекста с функциями авто-вспоминания и авто-захвата.

OpenClawRadar
Kanban CLI: Локальный, агент-ориентированный менеджер задач для терминала
Инструменты

Kanban CLI: Локальный, агент-ориентированный менеджер задач для терминала

Kanban CLI — это терминальный инструмент на Rust для структурированного отслеживания задач с полной интеграцией Git, предназначенный для рабочих процессов, управляемых AI-агентами.

OpenClawRadar
LORE.md: Открытый стандарт для извлечения структурированных знаний из диалогов с ИИ
Инструменты

LORE.md: Открытый стандарт для извлечения структурированных знаний из диалогов с ИИ

LORE.md — это открытый стандарт для извлечения устойчивых знаний из диалогов с ИИ в структурированном формате. Он фиксирует решения с обоснованием, инсайты, паттерны, открытые вопросы и следующие шаги, причём всё это связывается между сессиями.

OpenClawRadar
Навык OpenClaw PARA автоматически организует файлы помощника ИИ.
Инструменты

Навык OpenClaw PARA автоматически организует файлы помощника ИИ.

Разработчик создал навык OpenClaw, который внедряет метод PARA (Проекты, Области, Ресурсы, Архивы) для организации файлов, автоматически сортируя файлы в четыре структурированные папки вместо того, чтобы сваливать всё в корневую директорию.

OpenClawRadar