Обзор Qwen3.8 27b — прорыв в локальном AI? Проверяю на реальном коде?

Описание

Чат про LLM тут, можете задавать свои вопросы - https://t.me/homelabru/1067

https://t.me/johenews - мой основной канал в телеграме
https://t.me/ergosplits - мой канал с клавиатурами
https://t.me/ergokeyboards - мой чат с клавиатурами
https://t.me/aliexpressgeeks - мой канал с покупками

johe.ru - тут можете купить токены в моей локальной LLM

https://ergosplits.ru - А тут можете купить клавиатуру

Моя рефералка для DigitalOcean (Вы получите $100, я получу $20) (Там кроме доменов и хостинов можно купить и токенов к популярным LLM, например там есть GLM 5.2) - https://m.do.co/c/41bb5762da9a

Спустя почти 4 месяца вышла Qwen3.6-28B — эволюция легендарной 27B. Архитектура та же, но результаты на SWE Bench Pro выросли с 53.5 до 61.7 балла. Модель отлично показывает себя в агентской разработке, рефакторинге и генерации кода (например, целиком рабочий Super Mario в одном HTML).

Не рекомендуется использовать квантование ниже Q8 — качество падает.

KV-кэш лучше тоже квантировать аккуратно: для инженерных задач — Q8, для повседневных можно Q4_0, но не на K.

В связке с хорошей документацией и пошаговой разработкой разница между старой и новой моделью почти не ощущается, но тесты говорят сами за себя.

Модель помогает находить баги и улучшать архитектуру, не чудит, отлично справляется с Go, TS, JS. Также автор делится лайфхаком: учиться программировать можно прямо с LLM — просите объяснять код и пишите утилиты на новом языке.

#Qwen #Qwen36 #LLM #OpenSource #AI #CodeGeneration #AgenticDevelopment #LocalLLM #Programming #MachineLearning #SWEBench #Refactoring #DevTools #AIAssistant

Мониторчик - https://ali.click/zauwe14?erid=2SDnjcN955c

Реклама. ООО "АЛИБАБА КОМ (РУ)", ИНН 7703380158