Two local Qwen ( 3.8 27b unsloth Q6 and Qwen flash next strata coder ) models vs Claude Opus 4.6 on the same 3 coding tasks. One of them tied it. Not here to start a fight, just sharing numbers

Reddit r/LocalLLaMA Models

Summary

Un utente Reddit confronta due modelli Qwen locali (Qwen3.8 27B Q6 e Qwen3.8-Flash-Next Coder) con Claude Opus 4.6 su tre compiti di programmazione Python, trovando un punteggio equivalente (92,7) per il modello Coder locale contro il modello cloud su compiti di dimensioni moderate.

Innanzitutto, due cose per evitare fraintendimenti. Non sto cercando di sostenere che un modello o un'azienda siano migliori. Non ho alcun interesse personale in nessuno di essi. Volevo solo verificare personalmente come si comportano nello stesso contesto lavorativo. E il motivo per cui mi interessa: Utilizzo modelli locali per scrivere codice e vorrei sapere quanto posso fare affidamento su di essi invece di pagare abbonamenti a piattaforme di terze parti. Questa è la motivazione principale. Cosa ho fatto Tre attività in Python, dalla più semplice alla più complessa: un analizzatore di file di log, un gestore di processi paralleli e un piccolo interprete per un linguaggio di programmazione di prova. Stesse istruzioni per ogni modello, un solo tentativo, nessuna correzione successiva. Poi test nascosti che i modelli non hanno mai visto (162 in totale), più una revisione del codice con una checklist fissa: ha seguito le istruzioni? Il codice è leggibile? Si blocca con input insoliti? Le note sono veritiere? Risultati (su 100, il compito più difficile conta 3 volte) Claude Opus 4.6: 92,7 Qwen3.8-Flash-Next "Coder" (locale): 92,7 Qwen 3.8 27B Q6 (locale): 87,0 https://preview.redd.it/sz517mg73ath1.png?width=1920&format=png&auto=webp&s=d8651d288fc7e712fa3c37b66cbf3dc0b22368be https://preview.redd.it/kdtp1ed93ath1.png?width=2000&format=png&auto=webp&s=df7d60e9a0845e02cd75029abce498c3fdabb570 Cosa ne deduco I test nascosti sono quasi alla pari: Opus 4.6 ha superato 162 su 162, il modello Coder 161, il 27B 160. Il modello Coder ha ottenuto un risultato complessivo pari a quello di Opus 4.6, e ci sono arrivati ​​in modi diversi. Nel compito facile, entrambi i modelli locali hanno superato Opus (97 e 92 contro 88). Nel compito di media difficoltà, Opus ha vinto (96 contro 94 e 91). In quello difficile, l'interprete, Opus e il Coder hanno tutti ottenuto 92 punti, mentre il 27B è sceso a 81. https://preview.redd.it/zhkga08c3ath1.png?width=2120&format=png&auto=webp&s=c60f0554864c105e3a72acd93e71a5efa354b695 Dove Opus 4.6 è ancora migliore: il suo codice è più pulito e più facile da mantenere. Dove il modello locale Coder ha fatto meglio: si è bloccato meno spesso con input strani. Con una sola esecuzione per ciascuno non direi che "un modello locale equivale a Opus 4.6". Direi piuttosto: su compiti di queste dimensioni, non sono riuscito a distinguerli dai risultati. Per il mio portafoglio, questo è già interessante. Tenete presente che Opus 4.6 non è l'ultima versione di Claude; le versioni attuali hanno ottenuto punteggi più alti nel mio test completo. Configurazione locale Il mio PC: Intel Core i5-14400, 48 GB di RAM DDR4, due RTX 5060 Ti da 16 GB ciascuna (32 GB di VRAM in totale), Windows 11. Qwen 3.8 27B, Unsloth Q6 quant: una velocità costante di 50 token/s. Qwen3.8-Flash-Next "Coder": tra 50 e 90 token/s, con una media di circa 60-65. Si tratta della variante di codifica del progetto Strata, una versione ridotta che mantiene metà degli esperti in ogni layer, come un IQ1_M GGUF. Dettagli: https://github.com/Niko1221/Strata/blob/main/docs/MODELS.md#coder Limiti, così puoi valutare tu stesso i numeri Una sola esecuzione per modello. Differenze di 2 o 3 punti non significano nulla. Ho eseguito il modello Coder due volte: la prima volta il mio PC ha esaurito la RAM mentre era in esecuzione, quindi ho scartato quella esecuzione e l'ho rifatta da zero. I numeri qui riportati sono quelli della seconda esecuzione. La parte di revisione è stata eseguita da un'IA (Claude Fable 5.1). Il modello Coder è stato testato con più casi di input anomali rispetto agli altri due, perché ho aggiunto controlli nel tempo. Quindi è stato valutato in modo un po' più severo, non più indulgente. Solo Python e i compiti sono piccoli. Questo non dice nulla sul lavorare all'interno di un grande progetto reale.
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