Tiel-Coder 35B A3B
Tiel-Coder 是基于 Ornith-1.5-35B-A3B 的社区智能体编码模型。2026-08-25 在 GGUF 模型卡复核:它是一个混合专家(MoE)模型,约 35B 总参数 / 每 token 激活 3B,用自研 imatrix 与 Sharp 聊天模板重新量化,4-bit 约 22GB,协议 MIT。模型卡给出 SWE-bench-Live 12/25,与 Opus 4.6 medium 持平、优于 KAT-Coder 与 Nail。它是社区精调,不是实验室发布。
对比 KAT-Coder V2.5(另一个智能体编码 MoE)、Qwen3.8-27B(编码血统)与 GLM-5.3(托管编码套餐)。
核心功能
- MoE 效率:35B 总参、每 token 约 3B 激活,用一块普通 GPU 就能跑得快,同时保持编码质量。
- 4-bit 约 22GB:通过 GGUF 塞进单张 24GB 显卡(或 36GB+ 统一内存的 Mac),还提供 MLX 变体。
- 智能体编码模板:为工具循环与仓库级修复调整的精简模板,内建「先想清楚、再直接回答」的系统提示。
- 节省显存的量化:imatrix + 动态量化(unsloth-dynamic),在体积和质量之间取得平衡。
- 多格式:面向 llama.cpp 的 GGUF,另有 MLX 与 MTP(多 token 预测)变体。
局限:这是单个社区精调,并非 Anthropic 或阿里发布。所谓「与 Opus 4.6 持平」是 SWE-bench-Live 12/25 的自报数据,不是独立基准。
模型规格
| 规格 | 值 |
|---|---|
| 基础模型 | Ornith-1.5-35B-A3B(Qwen3.6-35B-A3B 血统) |
| 参数量 | 约 35B 总 / 约 3B 激活(MoE) |
| 上下文 | 与基础一致,精确窗口见模型卡 |
| 4-bit 体积 | 约 22 GB |
| 协议 | MIT |
| 发布 | 2026-08-19 |
| 格式 | GGUF、MLX、MTP |
适用场景
- 单张 24GB 显卡上的本地智能体编码,用 llama.cpp 或精简模板。
- 仓库级改 bug,需要又快又善用工具调用的模型,而不是巨大的通用模型。
- 想要开放权重、可以离线运行并固定到本地 harness 的人。
定价方案
免费下载(MIT)。2026-08-25 复核:权重无授权费,只需为运行它的硬件或托管运行时付费。
| 路径 | 成本 |
|---|---|
| 权重(GGUF/MLX) | $0,MIT |
| 本地推理 | 你的显卡或 Mac 硬件 |
快速开始
- 从 huggingface.co/peculiar-ragdoll/Tiel-Coder-35B-A3B-GGUF 拉取 GGUF。
- 用 llama.cpp 或兼容 Ollama 的加载器运行。
- 使用模型自带精简、带工具调用的系统提示,让智能体循环保持轻量。
- 留意显存:4-bit 约 22GB 意味着 24GB 显卡或 36GB+ Mac。
官方起点:GGUF 模型卡。
常见问题
这是官方实验室模型吗?
不是。它是 peculiar-ragdoll 对 Ornith-1.5-35B-A3B 的社区重新量化/精调。
能塞进我的显卡吗?
4-bit 约 22GB 可放进 24GB 显卡,或 36GB+ 统一内存的 Mac,代价是速度略降。
适合放进编码智能体吗?
适合。它的精简、工具调用模板专门为智能体循环调优,保留系统提示即可。
替代方案
- KAT-Coder V2.5:35B MoE 智能体编码模型,Apache 2.0。
- GLM-5.3:托管编码套餐,非开放权重。
- Qwen3.8-27B:编码血统,上下文更大。
使用技巧
- 引用 22GB 与自报的 12/25,而非审计基准。
- 真正修仓库时保留精简模板。
- 投入本地智能体工作流前,先在你的显卡上实测。
总结
Tiel-Coder 是约 22GB、MIT 的智能体编码 MoE,基于 Ornith-1.5-35B-A3B,并非实验室发布。先从 GGUF 卡片 开始本地运行,再判断 KAT-Coder V2.5 是否已覆盖你想要的编码模型。
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