Lokale AI-codeeragent: Qwen3.6 met Qwen-Code versus abonnementen op Codex en Claude Code
OpenAI
Anthropic
Cohere
Meta
In de tutorial van Sebastian Raschka wordt uitgelegd hoe je een lokale codeeragent kunt opzetten met open-weight LLM's zoals Qwen3.6 en harnesses zoals Qwen-Code, Codex of Claude Code. Het belicht voordelen zoals kosten, privacy, reproduceerbaarheid en offline gebruik. Het artikel vergelijkt prestaties, geheugengebruik en snelheid van Qwen3.6 35B-A3B en Cohere's North Mini Code.
Sebastian Raschka biedt een tutorial voor het opzetten van een productieklare lokale codeeragent met behulp van open-weight LLM's en lokale codeerhulpmiddelen. Hij gebruikt Qwen3.6 met Qwen-Code als primaire combinatie en merkt op dat Qwen-modellen zijn geoptimaliseerd voor Qwen-Code. Alternatieve hulpmiddelen zijn Codex, Claude Code en Cline. Hij raadt aan om Ollama te gebruiken om modellen zoals Qwen3.6 35B-A3B (22 GB download, 30-40 GB RAM) of de vergelijkbare North Mini Code 1.0 te draaien. Een snelheidsbenchmark laat zien dat Qwen3.6 en North Mini ongeveer 40 tok/sec genereren op een Mac Mini en 30 tok/sec op een DGX met tot 30 GB RAM bij een context van 50k. Hij noemt ook cloudopties voor grotere modellen zoals GLM 5.2. De lokale opstelling is transparant, inspecteerbaar, gratis (afgezien van hardware) en biedt privacy. Hij suggereert dat alles sneller dan 20-30 tok/sec redelijk is voor lokaal agentwerk.
Bron: Sebastian Raschka —
origineel