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Tiel-Coder 35B A3B

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智能体编码 MoE。复核:Ornith-1.5-35B-A3B 精调,4-bit 约 22GB,SWE-bench-Live 约 12/25,MIT,GGUF/MLX。非实验室发布。

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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
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

  1. huggingface.co/peculiar-ragdoll/Tiel-Coder-35B-A3B-GGUF 拉取 GGUF。
  2. 用 llama.cpp 或兼容 Ollama 的加载器运行。
  3. 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。
  4. 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

使用技巧

  1. 引用 22GB 与自报的 12/25,而非审计基准。
  2. 真正修仓库时保留精简模板。
  3. 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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