GitHub-радар
NeoHorse-1-4B: агентный файнтюн Qwen3.5-4B
TokenRhythm провели агентное пост-обучение с направляющей маршрутизацией на Qwen3.5-4B от Alibaba — это +10 пунктов на агентных бенчмарках, и модель можно запустить на вашем ноутбуке!
Мы применили агентное пост-обучение с направляющей маршрутизацией (особая техника обучения для улучшения результатов в агентных сценариях, таких как использование инструментов, планирование задач и написание кода) к Qwen3.5-4B от Alibaba, что дало улучшение среднего макро-показателя на +5.93 по 10 бенчмаркам по сравнению с базовой Qwen3.5-4B и показало заметные улучшения на агентных задачах (+9.79 на WorkBuddy Bench, +6.21 на QwenClawBench, +9.75 на HumanEval). Исходное окно контекста — 262144 токена. 4-битная версия модели (4.2B параметров) занимает около 2.5 ГБ на диске. Попробовать модель можно через GGUF-репак от mradermacher здесь: https://huggingface.co/mradermacher/NeoHorse-1-4B-GGUF в LM Studio или Ollama.
Зачем это вайб-кодеру
Модель можно запускать локально для простых агентных задач вроде повторяющихся скриптов, простой генерации кода и автоматизаций — без интернета. Это более удачная отправная точка, чем необученная Qwen3.5-4B, если вам важны простые агентные задачи. Учтите, что это всё же 4B параметров, так что от современных моделей вроде Claude она, конечно, отстаёт, но она отлично подходит для несложных повторяющихся задач или когда у вас нет бюджета на платную подписку.
Как поставить
Скопируйте и отправьте своему агенту — Claude Code, Codex, любому:
Поставь мне модель NeoHorse-1-4B в GGUF-версии: https://huggingface.co/mradermacher/NeoHorse-1-4B-GGUF — подбери квантование под мой компьютер, запусти через LM Studio или Ollama и покажи, как к ней обратиться.
Обычный ноутбук от 8 ГБ оперативки — в 4-битной версии модель занимает около 2.5 ГБ.
Открыть на Hugging Face▌ Ещё находки