Tiel-Coder 35B A3B

Tiel-Coder 是基于 Ornith-1.5-35B-A3B 的社区智能体编码模型。据 GGUF 模型卡，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

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）。权重无授权费，只需为运行它的硬件或托管运行时付费。

快速开始

1. 从 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

• 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

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。