Claude Code i lokalny Qwen: co pokazał test na GPU 16 GB

W porównaniu opisanym przez XDA Qwen3.6-35B-A3B uruchomiony lokalnie i Claude Sonnet 5.5 spełniły sześć wymagań tego samego zadania rejestratora GPU. Claude ukończył je szybciej i przygotował staranniej dopracowany wykres. To wynik dotyczący jednej konkretnej pracy, a nie wszystkich zadań programistycznych.

Jedno zadanie, sześć wymagań

XDA opisało budowę narzędzia w Pythonie dla Windows, które co sekundę zapisuje do pliku CSV pomiary mocy, temperatury, wykorzystania GPU, użycia pamięci VRAM i taktowania rdzenia. Program miał przyjmować czas działania jako parametr, podawać średnią i szczytową moc, zapisywać wykres mocy i temperatury w pliku PNG oraz pokazać rezultat 30-sekundowego testu.

Oba agenty zaliczyły sześć wymagań. W teście opisanym przez XDA Claude Code uruchamiał Claude Sonnet 5.5 z wysokim poziomem wysiłku, a lokalny wariant korzystał z Qwen3.6-35B-A3B w OpenCode.

Różnica dotyczyła więc nie tylko czasu. Claude poprawiał opisy wykresu, a jego instrukcja wymieniała potrzebną zależność. W instrukcji Qwen zabrakło informacji, że narzędzie wymaga pandas i matplotlib. Sam fakt zaliczenia kryteriów nie oznaczał identycznie dopracowanego rezultatu.

Jak uruchomiono Qwen na karcie z 16 GB VRAM

W konfiguracji opisanej przez XDA Qwen3.6-35B-A3B w kwantyzacji Unsloth UD-IQ4_XS działał przez OpenCode v2.2.0 i llama.cpp. Komputer miał kartę NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti Super z 16 GB pamięci GDDR6X oraz procesor AMD Ryzen 5 7600X.

Plik modelu miał 17,7 GB. Konfiguracja przenosiła do pamięci systemowej ekspertów odpowiadających 12 warstwom, a użycie pamięci karty wynosiło około 15 GB. XDA podawało też kontekst 128K tokenów, czyli maksymalną długość tekstu uwzględnianego w danym przebiegu modelu. W tej konfiguracji generowanie osiągało około 65–70 tokenów na sekundę, a przetwarzanie promptu szczytowo 1837 tokenów na sekundę.

Podczas lokalnego testu komputer nie był połączony z siecią, a OpenCode kierowano do lokalnego serwera llama-server. To konkretny przykład działania tego zestawu bez połączenia internetowego, nie uniwersalna specyfikacja wymagań sprzętowych dla Qwen.

Wcześniejszy tekst NeoTeo o Qwen Code i lokalnych modelach omawiał wybór narzędzia i modeli. Tutaj chodzi o inną rzecz: wynik konkretnego modelu uruchomionego w określonym środowisku i na konkretnej karcie graficznej.

Inny zestaw zadań przyniósł mieszane wyniki

W odrębnym porównaniu KGP Talkie Qwen 3.8 27B działał lokalnie na RTX 5090 przez Ollama, a Claude Sonnet 5.5 korzystał z Claude Code. Zestaw obejmował cztery zadania: stworzenie miasta w Three.js, grę Pac-Man, grę Connect Four i naprawę aplikacji parkingowej sprawdzanej 12 testami jednostkowymi. Qwen wygrał zadanie z miastem, Claude wygrał dwa zadania z grami, a naprawa aplikacji zakończyła się remisem.

To odrębna konfiguracja: używała Qwen 3.8 27B i RTX 5090, a nie Qwen3.6-35B-A3B na RTX 4070 Ti Super. Jej wyniki pokazują, że rezultat zależał od zadania i użytego zestawu, a nie dostarczają powtórki testu XDA.

Kiedy wybrać lokalny wariant, a kiedy Claude Code

Jeśli ważna jest praca bez połączenia sieciowego, konfiguracja Qwen opisana przez XDA pokazuje, jak wyglądał taki przebieg na karcie z 16 GB VRAM. Jeśli w tym zadaniu liczyły się szybkość ukończenia i dopracowanie wykresu, lepszy wynik uzyskał Claude. Te wskazówki odnoszą się do opisanych prób, nie do każdego projektu programistycznego.

Sam agent nie zastępuje sprawdzania kodu. Użytkownik Reddita u/hpiguyTR opisał odrębny workflow z Qwen3.8 Flash Next na RTX PRO 6000: ponawianie nieudanych wywołań narzędzi i błędów serwera, wymagane testy lub inne wykonywalne kontrole, sandbox Docker oraz osobny Git worktree. To przykład zabezpieczeń użytych w innym środowisku lokalnego agenta.

Przy ocenie agenta sprawdzaj działanie programu i wyniki testów, a nie tylko jego opis wykonanej pracy.