# Logics-SWE-Qwen3.6-35B-A3B: новая локальная модель для кода

Источник: https://modelium.tech/zhurnal/logics-swe-qwen36-35b-a3b-coding-model/

30 октября авторы выпустили Logics-SWE-Qwen3.6-35B-A3B для задач программирования, а 31 октября появилась сторонняя GGUF-конверсия. Веса доступны для локального размещения, но это не готовый агент: потребуется отдельная программа для работы с проектом и проверка предложенных правок. Замеры пока представлены самими авторами.

Если вы поручаете ИИ исправлять ошибки в программе, появился ещё один вариант модели, которую можно разместить на собственном компьютере или сервере. 30 октября авторы выпустили Logics-SWE-Qwen3.6-35B-A3B — модель для работы с целым проектом, а 31 октября сторонний разработчик добавил её GGUF-версии. Это новость для тех, кто уже пользуется инструментами программирования с ИИ, а не готовая инструкция «установить и получить исправленный код». [s1](#src-s1) [s3](#src-s3)

## Что изменилось по сравнению с обычной моделью?

Авторы дообучили Qwen3.6-35B-A3B для задач разработки: изучить репозиторий, разобраться в ошибке, предложить исправление и проверить его. Вместо трёх отдельных моделей-«специалистов» на этапе использования нужна одна итоговая модель. Это **веса** — файлы с обученными параметрами, а не готовый агент, который самостоятельно откроет ваш проект и изменит файлы. Для такого сценария дополнительно нужен инструмент, предоставляющий модели доступ к проекту и проверяющий предложенный патч. [s1](#src-s1)

В репозитории автора доступны все 16 частей весов и пример запуска через vLLM — программу, которая предоставляет модели интерфейс для других приложений. Отдельно 31 октября появился неофициальный GGUF-пакет, в том числе файл Q4_K_M. GGUF — формат для программ локального запуска; наличие файла само по себе не подтверждает одинаковое качество или скорость по сравнению с оригиналом. Мы не запускали ни исходную модель, ни GGUF-конверсию. [s1](#src-s1) [s3](#src-s3)

## Насколько убедительны результаты?

По оценке самих авторов, модель решила в среднем 77,00% задач SWE-bench Pro V2 против 73,31% у базовой Qwen3.6-35B-A3B. Здесь 642 задачи на запись оценки; использовался mini-SWE-agent 2.4.6 и повторное применение патча. На другом наборе — SWE-bench Multilingual, 300 задач на запись — авторы сообщают 66,44% против 63,44% с SWE-agent. Это **два разных испытания**, а не один общий рейтинг. Опубликованные таблицы собирают по три записи оценки на модель; авторы отдельно уточняют, что их порядок не означает три последовательных запуска или три случайные исходные настройки. Независимого воспроизведения Modelium не проводил. [s1](#src-s1) [s2](#src-s2)

Важно не путать эту модель с ранее выпущенной Logics-SWE-Qwen3.6-27B. В опубликованных авторских таблицах результат 27B на SWE-bench Pro V2 выше результата новой 35B-A3B; из новой карточки нельзя сделать вывод, что более крупная по имени модель лучше во всех задачах. [s2](#src-s2)

## Кому это полезно и что проверить перед использованием?

Это вариант для разработчика, который **уже** умеет подключать локальную модель к агенту программирования и тестировать изменения на своём проекте. Официальный пример предполагает локальный сервер vLLM; он не задаёт минимальные требования к обычному домашнему компьютеру. Размер загружаемых файлов нельзя превращать в обещание, сколько нужно оперативной или видеопамяти. Для первого знакомства с локальным ИИ это не самый простой путь. [s1](#src-s1)

Практическая проверка на своём безопасном тестовом проекте: попросите модель объяснить конкретную ошибку и предложить небольшой патч, затем **самостоятельно** запустите существующие тесты и проверьте, не затронуты ли посторонние файлы. Успех — воспроизводимое исправление на ваших тестах, а не убедительный текст ответа модели. Не предоставляйте агенту доступ к рабочим секретам ради такой пробы.

Карточка именно этого набора весов указывает Apache-2.0; базовая модель Qwen3.6-35B-A3B также имеет отдельный файл лицензии Apache-2.0. Это сведения о правах на модель, не автоматическое разрешение на любой сторонний код, данные для обучения или применение результата без проверки. В репозитории новой модели отдельный LICENSE-файл не размещён, а условия сторонних компонентов следует читать отдельно. [s1](#src-s1) [s4](#src-s4)

**Следующий шаг:** откройте карточку оригинальных весов и сравните описанный сценарий с собственным инструментом программирования; только затем пробуйте модель на копии проекта. [s1](#src-s1)

## Источники

1. [Logics-SWE-Qwen3.6-35B-A3B: model card и файлы, ревизия 8a8ae508](https://huggingface.co/Logics-MLLM/Logics-SWE-Qwen3.6-35B-A3B/tree/8a8ae508b9143423fa4cbf88982d69f01e11111e) — получено 2026-11-01
2. [AgenticBigBang: expanded evaluation, commit d7ae65f](https://github.com/alibaba/AgenticBigBang/tree/d7ae65f25f68ad0888e1617d5e909f4922549832/papers/rre_mopd/results/expanded_evaluation) — получено 2026-11-01
3. [bartowski: GGUF-конверсия Logics-SWE-Qwen3.6-35B-A3B, ревизия a1c6b0c](https://huggingface.co/bartowski/Logics-MLLM_Logics-SWE-Qwen3.6-35B-A3B-GGUF/tree/a1c6b0c8f46dac723a905f4a655a24459fd1cf38) — получено 2026-11-01
4. [Qwen3.6-35B-A3B: исходная модель и LICENSE, ревизия 995ad96](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.6-35B-A3B/tree/995ad96eacd98c81ed38be0c5b274b04031597b0) — получено 2026-11-01