Разработчик тестирует Qwen3.5 27B в сравнении с более крупными моделями для локальных задач программирования.

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 28 марта 2026 г.🔗 Source
Разработчик тестирует Qwen3.5 27B в сравнении с более крупными моделями для локальных задач программирования.
Ad

Разработчик протестировал несколько больших языковых моделей для локальных задач программирования, сравнивая производительность и требования к оборудованию. Тестирование было сосредоточено на вариантах Qwen3.5 и моделях Nemotron, с сравнением с GPT-5.4 High.

Результаты тестирования и выводы

Разработчик протестировал следующие конкретные модели:

  • unsloth/Qwen3.5-27B-GGUF:UD-Q4_K_XL
  • unsloth/Qwen3.5-35B-A3B-GGUF:UD-Q4_K_XL
  • unsloth/Qwen3.5-122B-A10B-GGUF
  • unsloth/Qwen3.5-27B-GGUF:UD-Q6_K_XL
  • unsloth/Qwen3.5-27B-GGUF:UD-Q8_K_XL
  • unsloth/NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-GGUF:UD-IQ4_XS
  • unsloth/gpt-oss-120b-GGUF:F16

Ключевые выводы из тестирования:

  • Nemotron-3-Super-120B показал себя "очень, очень хорошо", наравне с GPT-5.4 High
  • Qwen3.5-27B хорошо справился с задачами разработки
  • GPT-OSS-120B и Qwen3.5-122B показали худшие результаты по сравнению с двумя другими моделями
  • Nemotron-3-Super-120B последовательно отвечал на испанском (родном языке тестировщика), в то время как другие отвечали на английском

Метрики производительности

Разработчик предоставил конкретные показатели производительности:

  • Nemotron-3-Super-120B: 80 токенов в секунду (tg/s), ~2000 обработки промпта (pp), контекст 100k на vast.ai с 4x RTX 3090
  • Qwen3.5-27B Q6: 803 pp, 25 tg/s, контекст 256k на vast.ai
Ad

Требования к оборудованию

Разработчик отметил ограничения оборудования:

  • Qwen3.5-122B потребовал бы новой материнской платы и 1-2 дополнительных видеокарт RTX 3090, что делает его слишком дорогим
  • Qwen3.5-27B работает на существующем оборудовании с 2x RTX 3090 без дополнительных инвестиций
  • Если бы у них было оборудование для Nemotron-3-Super-120B, они бы использовали его вместо этого

Детали реализации

Разработчик планирует использовать Qwen3.5-27B-GGUF:UD-Q6_K_XL для реальных задач разработки локально и предоставил команду llama.cpp, использованную для тестирования:

./llama.cpp/llama-server -hf unsloth/Qwen3.5-27B-GGUF:UD-Q6_K_XL --ctx-size 262144 --temp 0.6 --top-p 0.95 --top-k 20 --min-p 0.00 -ngl 999

Разработчик упомянул, что продолжит использовать CODEX для сложных задач, но может заменить API-подписки для ежедневных задач локальной настройкой.

📖 Прочитать полный источник: r/LocalLLaMA

Ad

👀 Смотрите также

🦀
Инструменты

Forking OpenClaw与自定义LLM:本地独占设置指南

Пользователь Reddit сделал форк OpenClaw для полностью локальной работы, создав полностью настраиваемого «JARVIS» без зависимости от облака. Процесс занял минуты, а не часы, и две версии работают бок о бок на M2 Ultra.

OpenClawRadar
Навыки агента SwiftUI: Улучшение разработки интерфейсов с помощью ИИ
Инструменты

Навыки агента SwiftUI: Улучшение разработки интерфейсов с помощью ИИ

SwiftUI Agent Skill — это инструмент с открытым исходным кодом, который использует ИИ для улучшения разработки представлений SwiftUI, внедряя лучшие практики и оптимизации.

OpenClawRadar
🦀
Инструменты

Claude Code против Codex: 36 против 28 файлов, $2.50 против $2.04, обнаружен бесконечный цикл — сравнение в реальных условиях

Разработчик запускает одни и те же две задачи на Claude Code и Codex (Cursor): бот для триажа PR и интерфейс ревью кода в реальном времени. Результаты: 36 против 28 файлов, $2.50 против $2.04, Claude допустил меньше ошибок TypeScript, Codex зациклился в React.

OpenClawRadar
Астрикс: Open Source дизайн-система Meta с более чем 150 компонентами, настраиваемая и готовая для AI-агентов
Инструменты

Астрикс: Open Source дизайн-система Meta с более чем 150 компонентами, настраиваемая и готовая для AI-агентов

Дизайн-система Astryx от Meta теперь с открытым исходным кодом: более 150 компонентов React/StyleX, CLI-скаффолдинг, поддержка MCP и уже более 13 000 внутренних приложений. Сейчас в бета-версии.

OpenClawRadar