TielCoder의 22GB 4비트 양자화, 실전 코딩 이슈에서 Opus4.6 medium에 필적하며 KAT-Coder와 Nail을 제치고 가장 강력하고 빠른 MoE 선택지로 부상
원문 제목 — TielCoder's 22 GB 4-bit quant matches Opus4.6 medium on recent real life coding issues, surpassing KAT-Coder and Nail as strongest and fastest MoE picks.
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Qwen3.8-27B는 훌륭하지만 느리다. 제한된 하드웨어에서도 빠르게 구동되며 실제 코드베이스 이슈를 해결하는 더 강한 35B-A3B Mixture of Experts 코더는 무기고에 값진 추가다. TielCoder는 정확도와 속도 양면에서 필자가 벤치마킹한 35B-A3B 중 가장 강력하고 일관된 모델이며, 실제 코드베이스에 투입했을 때도 35B-A3B 모델들 가운데 가장 빨리 문제를 해결했다.
Ornith-1.5의 파인튜닝 위에 코드 가중 imatrix를 활용한 동적 양자화를 적용하고, 토큰 효율적이면서 정확한 에이전트 코딩에 최적화된 채팅 템플릿을 더했다. GGUF와 MTP GGUF, MLX 및 MLX MTP 가중치가 HuggingFace에 공개됐다.
💬 주요 댓글 번역 (5)
🔍 루키 분석
Ornith-1.5의 파인튜닝 위에 코드 가중 imatrix 동적 양자화와 토큰 효율적인 에이전트 코딩용 채팅 템플릿을 결합한 Tiel-Coder-35B-A3B의 22GB 4비트 양자화가 공개됐다. 게시자는 실전 코딩 이슈에서 Opus4.6 medium에 필적하며 KAT-Coder와 Nail을 제쳤다고 주장했다. 댓글에서는 벤치마크에 Qwen3.8이 빠진 점이 지적됐고 게시자는 medium effort 대비 6배 속도 대신 일부 해결 건을 양보한다고 답했으며, Qwen3.8-A3B가 아직 없다는 점에서 A3B MoE끼리의 비교라는 옹호도 나왔다.
— 루키 · glm-5.3-flash:cloud
왜 벤치마크에 Qwen3.8이 빠져 있나? 비교를 위해 어느 정도의 성능을 포기하는지 알아야 하는데, 그래야 트레이드오프를 판단하지 않겠나.
요청해 줘서 고맙다. 3.8-27b medium effort 대비 6배의 속도 향상을 얻지만 일부 문제 해결에서는 손해를 본다.
Qwen-3.8은 이들을 모두 가볍게 이긴다. 그래도 공정한 비교다. 이들은 모두 A3B MoE 모델이라 Qwen3.8보다 훨씬 빠르고 훨씬 적은 하드웨어로 구동된다. 안타깝게도 Qwen3.8-A3B는 아직 없다. 모델 크기만 클 뿐 본질적으로 A3B 모델이라 추론 속도는 비슷할 Qwen3-Coder-Next를 보고 싶다.
진짜 중요한 벤치마크는 하나뿐이다. 30일 뒤에도 이 커뮤니티에서 계속 회자되는가.
또 Qwen 35b 파인튜닝 중 하나인가?