OmniCoder‑9B: кодовый агент учится у топ‑моделей
Новая open‑source модель OmniCoder‑9B показывает уровень, сравнимый с более крупными системами, потому что обучена на реальных агентных траекториях работы с кодом. Для разработчиков это шанс получить сильного код‑ассистента локально — модель уже доступна для запуска.
В обучении использовали около 425K реальных агентных сессий с инструментами из экосистем Claude, GPT и Gemini: с вызовами инструментов, исправлением ошибок и диффами правок. Модель учится читать код перед изменениями, реагировать на LSP‑диагностику и вносить минимальные правки вместо переписывания файлов. База — Qwen3.5‑9B, обучение LoRA SFT; веса распространяются по лицензии Apache 2.0 и доступны также в формате GGUF.
