在本地使用 OpenCode 测试 Muse Glimmer 的编码与智能体工作

Reddit r/LocalLLaMA 模型
local-llm benchmarking coding llama-cpp unsloth agentic

摘要

一位用户分享了在 llama.cpp 上使用 OpenCode 对 Muse Glimmer（通过 Unsloth 的 Q4 量化）进行本地测试，指出其性能低于 Qwen3.6 27B，但工具调用可靠。

使用 Unsloth 的量化（Q4）版本，配合最新的（从主分支构建的）llama.cpp 服务器运行该模型。在配备 48GB 内存的 M5 Pro 上，占用约 20GB 内存，速度约为 17t/s。没有进行任何推理循环/过度思考。总体而言，它低于 Qwen3.6 27B，无法获得良好的代码（前端和后端）结果。积极的一面是，它没有出现任何工具调用失败。你们的看法/发现？观看更多：https://www.youtube.com/watch?v=_5wKhkUT438
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