Сегодня на сайте ollama была представлена новая LLM модель qwen3-coder-next. Однако при попытке установки возникло предупреждение о несовместимости с текущей версией 0.15.4; требовалась обновленная версия 0.15.5, находящаяся пока на стадии бета-тестирования. Стандартная установка предлагала лишь 0.15.4, и я сначала оставил это без внимания.
После некоторого анализа понял, что установка бета-версии не так сложна. Для Linux это выглядело следующим образом:
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | OLLAMA_VERSION=0.15.5-rc2 sh.
Существуют две версии модели qwen3-coder-next: с квантизацией q4_K_M (52 Гб) и q8_0 (85 Гб), которые требуют соответственно 64 Гб и 90 Гб видеопамяти для запуска. Тем не менее, я протестировал кодер на сервере с 96 Гб видеопамяти. Для тестирования я использовал игру «Змейка», запросив создание на HTML и JavaScript.
Первый тест с моделью qwen3-coder-next:q8_0 занял пару минут — код выглядел очень неплохо. После небольших исправлений, она успешно сгенерировала рабочий код. Модель с квантизацией q4_K_M также справилась с задачей быстро, написав рабочий код с первого раза, хоть и немного упрощенный.
По сравнению с другими моделями, такими как GPTChat и ГигаЧат, результаты qwen3-coder-next меня впечатлили. Я ставлю этой модели оценку 4+, за небольшие недочеты в q8_0. Тем, кто желает протестировать LLM модели на мощных ПК, рекомендую использовать недорогой SSD на 512 Гб для установки сервера по моему руководству на Хабре.
