AISpot

OpenCode 接 Ollama,斷網用 Qwen3.5 9B 本地完成編碼任務

Latent Space教學開發工具地端推論開源

Thomson Reuters 一位首席工程師在喜馬拉雅山麓斷網實測:用開源 coding agent OpenCode 1.19.4 連線 Ollama 本地執行的 Qwen3.5 9B,可完成解釋函式、排查失敗測試、重構和補功能,配置遮蔽了聯網工具、改檔案與跑命令前仍需確認。Qwen3.5 9B 下載體積 6.6–7.6 GB,建議預留 12–16 GB 記憶體,64k 上下文配置還要更多餘量;

把 coding agent 完整搬到斷網筆記本的一次可復現實測,給出模型體積、記憶體預算與 OpenCode 配置,對想在無網環境本地跑模型的開發者最直接。

原標題:Coding From the Himalayas With an Offline AI Agent
閱讀原文

評分65 / 64(平均 64,門檻 65)
狀態未入選

相關報導

X @ollama● 精選AI 評分77

Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 上架 Ollama,原生 2-bit 量化只需 24GB

Ollama 上線 NVIDIA Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B,官方稱其採用原生 2-bit 量化,可壓進 24GB 記憶體,並能與其他應用同時執行。該模型是視覺語言模型(VLM),定位是在本地處理日常 agentic 任務。執行 ollama run nemotron-3.5-bolt 即可拉取執行。

OpenCode releasesAI 評分43

OpenCode v1.19.3 發布:推理選項可生成推理變體

OpenCode 發布 v1.19.3,核心改進是支援通過模型推理選項生成推理變體,取代目錄中的變體,同時保留使用者已配置的變體覆蓋。該版本由 opencode-agent 於 2026 年 10 月 16 日發布,並被標記為 Latest,發布說明的 Core 部分僅列出這一項改動。除此之外沒有其他功能、修復或破壞性變更的說明,需要該能力的使用者升級到 v1.19.3 後在推理選項裡配置即可。

Hacker News front page● 精選AI 評分76

GVS5H 讓五個 Qwen3.8-27B 例項協作,LiveCodeBench 達 92.4%

本地部署的開源 Qwen3.8-27B 用上 GVS5H 後,在 LiveCodeBench 最新 100 道 hard 題上的 pass@1 從 66.8% 升到 92.4%。該方法不需要訓練:同一模型開五個例項,通過共享檔案系統裡的計劃、筆記與當前解來拆解問題並協調,在固定後端上最多帶來 25.6 個百分點提升。雲端編排的 Qwen3.8 Flash Next 達到 93.0%,高於 Fable 5 的 90.4%,成本僅為其 9%。收益並不普遍,部分模型持平或變差;