Tiel-Coder 35B A3B

Tiel-Coder は Ornith-1.5-35B-A3B をベースにしたコミュニティのエージェント型コーディングモデルです。2026-08-25 に GGUF モデルカードを再確認：Mixture-of-Experts で 約35B 総数 / トークンごとに約3B がアクティブ、独自 imatrix と Sharp チャットテンプレートで再量子化、4bitで約22GB、ライセンス MIT。カードは SWE-bench-Live で 12/25、Opus 4.6 medium 並みで KAT-Coder や Nail より上、と報告しています。コミュニティの改良であり、研究所の発表ではありません。

KAT-Coder V2.5（別のエージェント型コーディングMoE）、Qwen3.8-27B（コーディング系統）、GLM-5.3（ホステッドコーディングプラン）と比べてください。

主な機能

• MoE効率：35B 総数、トークン毎に約3B がアクティブ。中程度のGPU1枚で速く動き、コーディング品質を維持。
• 4bit約22GB：GGUF 経由で 24GB GPU 1枚（または36GB+統一メモリのMac）に。MLX 変種も公開。
• エージェント型コーディングテンプレート：ツールループとリポジトリレベルの修正向けに調整された簡潔テンプレート。「先に考え、直接答える」システムプロンプト内蔵。
• 省メモリ量子化：imatrix＋動的量子化（unsloth-dynamic）でサイズを切りつつ品質を保つ。
• マルチフォーマット：llama.cpp 向け GGUF、さらに MLX と MTP（多トークン予測）変種。

限界：単一のコミュニティ改良であり、Anthropic やアリババのリリースではありません。「Opus 4.6 並み」は SWE-bench-Live 12/25 という自己申告で、独立したベンチマークではありません。

モデル仕様

使用シナリオ

• 24GB GPU 1枚でのローカルエージェント型コーディング（llama.cpp または簡潔テンプレート）。
• リポジトリレベルの不具合修正。速くツールを呼べるモデルが巨大な汎用モデルに勝る場面。
• オープンウェイトを求めてオフライン実行し、ローカル harness に固定したい人。

料金

無料でダウンロード（MIT）。2026-08-25 再確認：ウェイトにライセンス料はなく、実行するハードウェアまたはホステッドランタイムの分だけ支払います。

はじめに

1. huggingface.co/peculiar-ragdoll/Tiel-Coder-35B-A3B-GGUF から GGUF を取得。
2. llama.cpp または Ollama 互換ローダーで実行。
3. モデル内蔵の簡潔なツール呼び出しシステムプロンプトでエージェントループを軽く保つ。
4. VRAM注意：4bit約22GB は 24GB GPU か 36GB+ Mac が必要。

公式スタート：GGUFモデルカード。

よくある質問

公式ラボのモデルですか？

いいえ。peculiar-ragdoll による Ornith-1.5-35B-A3B のコミュニティ再量子化/改良です。

手持ちのGPUに収まりますか？

4bit約22GB は 24GB カード、または 36GB+ 統一メモリの Mac に収まります（速度はやや低下）。

コーディングエージェントで使えますか？

はい。ツール呼び出し向けの簡潔テンプレートに合わせてあり、システムプロンプトを維持してください。

代替案

• KAT-Coder V2.5：35B MoE エージェント型コーディング、Apache 2.0。
• GLM-5.3：ホステッドコーディングプラン、オープンウェイトではない。
• Qwen3.8-27B：コーディング系統、コンテキスト大。

ヒント

1. 22GB と自己申告の 12/25 を引用し、監査済みベンチマークとして扱わない。
2. 実際のリポジトリ修正では簡潔テンプレートを維持。
3. ローカルエージェントワークフローに組み込む前に、手持ちのGPUで試す。

まとめ

Tiel-Coder は約22GB、MIT のエージェント型コーディングMoEで、Ornith-1.5-35B-A3B をベースにしています。研究所のリリースではありません。GGUFカードから始め、KAT-Coder V2.5 が既に求めるコーディングモデルを満たしているか判断してください。