工程师演示断网用本地模型写代码
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工程师演示断网用本地模型写代码
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AI 综述
Thomson Reuters 首席工程师 Rittika Jindal 发布实操教程:在喜马拉雅山麓断网状态下,用 OpenCode 1.19.4 搭配 Ollama 本地运行 Qwen3.5 9B,完成代码解释、测试排查与重构。她称,只要模型、项目依赖和测试工具已存于本地,这些任务就能离线运行;但下载新依赖或联网查资料仍需连接网络,项目及所需组件须在断网前备好。 据 Qwen 模型卡,Qwen3.5 9B 在 LiveCodeBench v6 得 65.6、BFCL-V4 得 66.1,下载体积约 6.6–7.6 GB。Jindal 还提醒,其 64k token 的 OpenCode 配置可能需更多内存,应为上下文和其他应用留出空间。
AI 根据报道生成 · 3 天前更新
最新进展10月27日 22:41
在喜马拉雅山脚下用离线 AI 智能体写代码报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
10月27日
- Latent Space在喜马拉雅山脚下用离线 AI 智能体写代码
一位 Thomson Reuters 首席工程师在喜马拉雅山麓用 OpenCode 1.19.4 搭配 Ollama 本地运行 Qwen3.5 9B,在断网状态下完成代码解释、测试排查与重构等任务。Qwen 模型卡显示 Qwen3.5 9B 在 LiveCodeBench v6 得 65.6、BFCL-V4 得 66.1,下载体积约 6.6–7.6 GB。下载新依赖或联网查资料仍需连接网络。
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