GitHub-радар
Qwen3.6: coding-агент Alibaba в Ollama
Qwen3.6-27B от Alibaba — локальная модель для coding-агентов: 77.2% на SWE-bench Verified, 262К контекст, видит картинки и видео, запускается через Ollama одной командой.
Qwen3.6 — мультимодальная модель от команды Qwen из Alibaba, заточенная под agentic coding: читает текст, изображения и видео в одной сессии. 27-миллиардная версия набирает 77.2% на SWE-bench Verified — один из лучших результатов среди моделей, которые реально запускают на своём железе. Контекст — 262 тысячи токенов нативно, весь репозиторий входит в одну сессию. Главная новинка: «thinking preservation» — модель сохраняет ход рассуждений из предыдущих сообщений, агент не начинает думать заново с каждым вызовом инструментов. На Ollama две версии: 27B (18 ГБ) и MoE-вариант 35B с 3B активными параметрами при работе (23 ГБ).
Зачем это вайб-кодеру
Для тех, кому нужна локальная модель для настоящей работы с coding-агентом, Qwen3.6-27B — сейчас один из сильнейших вариантов на обычном железе. Thinking preservation напрямую улучшает агентные задачи: модель не теряет нить рассуждений между вызовами инструментов. Честно: хорошо справляется с задачами от простых до средней сложности; на самых тяжёлых агентных проектах разница с топовыми облачными API всё равно заметна.
Как поставить
Скопируйте и отправьте своему агенту — Claude Code, Codex, любому:
Установи себе мультимодальную coding-модель Qwen3.6 от Alibaba локально: ollama run qwen3.6 — выбери 27B-версию, покажи, как дать ей задачу по коду вместе со скриншотом
Нужен Mac от 32 ГБ памяти или видеокарта на 24 ГБ — 27B-версия занимает около 18 ГБ
Открыть на Hugging Face▌ Ещё находки