Краткий эксперимент, проведённый в реальном времени.
Что это за модель?
Параметр | Значение |
|---|---|
Назначение | Генерация и отладка кода |
Кол‑во параметров | ~80 млрд |
Квантование | Q8 (8‑бит) |
Размер | 84 ГБ |
Требования к памяти | ≈ 84 ГБ VRAM (или эквивалентный объём RAM при работе без GPU) |
Модель достаточно тяжёлая: без видеокарт с объемом памяти более 85Гб её запуск возможен, но при работе только на ОЗУ и CPU процесс будет «мучительно медленным».
Сценарий теста
Я попросил модель создать локальную копию большого форума – то есть написать парсер, который извлечёт структуру разделов, темы и сообщения. В задаче есть несколько «подводных камней», которые позволяют проверить, насколько модель умеет работать с реальными HTML‑страницами.
Шаг 1. Получение структуры форума
Запрос: «Сделай парсинг главной страницы форума».
Ответ модели: она попросила у меня фрагмент HTML‑кода главной страницы (это типичный «security check», чтобы убедиться, что мы действительно работаем с конкретным сайтом).
Результат: за пару секунд модель сгенерировала скелет структуры форума (разделы → темы). Однако вложенность тем (подфорумы, подпапки) она сразу не распознала.
Как я помог модели
Я передал несколько дополнительных HTML‑фрагментов со своими комментариями, объяснив, где находятся вложенные категории. Это потребовало от меня базовых знаний HTML, но в итоге модель построила полную карту форума со всеми уровнями вложенности.
Tip: При работе с LLM‑моделями, ориентированными на код, иногда полезно «показывать» им пример, а не только описывать его словами.
Шаг 2. Выгрузка списка сообщений в JSON
Запрос:
«Используя полученную карту тем, создай JSON‑файл со всеми ответами в темах».
Результат: модель выдала JSON за 2‑3 секунды, но в нём оказались только первые сообщения каждой темы. Оказалось, что ответы могут быть разбиты на несколько страниц (пагинация), и модель не знала, как её обходить.
Как я исправил
Я дал один‑единственный HTML‑фрагмент, в котором была видна ссылка на следующую страницу. После этого модель сразу добавила логику пагинации, и за полчаса у меня появился готовый JSON‑файл со всеми темами и URL‑ами сообщений.
Шаг 3. Сбор полного текста сообщений
Задача: написать скрипт, который пройдёт по каждому URL‑у сообщения и выведет только текст (без лишних HTML‑тегов, рекламных блоков и т.п.).
Первый вариант скрипта сохранял полный HTML каждого сообщения, в результате получился огромный JSON‑файл (гигабайты данных). Я указал модели ошибку и показал, как выглядит нужный фрагмент кода (условный пример – <div class="post-body">…</div>).
Результат: модель переписала скрипт «на лету», теперь он сохраняет лишь чистый текст и вложения (изображения, ссылки).
Итоги
Показатель | Значение |
|---|---|
Время на подготовку | ~ 2 ч (без учёта ожидания вывода) |
Количество готовых скриптов | 3 (парсинг структуры, сбор всех URL, извлечение текста) |
Качество кода | 5 / 5 – все скрипты работают без доработок |
Готовый результат | JSON‑файл, который легко превратить в таблицы SQL‑базы любого движка форума |
Проблемы | При решении нетехнической задачи (логическая головоломка «Эйнштейна») модель «зависла» и не смогла дать ответ |
Вывод: qwen3‑coder‑next отлично справляется с задачами, связанными с программированием и парсингом, но, как и большинство специализированных LLM, она может «обделаться», когда речь идёт о чисто логических задачах без контекста кода.
Заключение
Модель qwen3‑coder‑next:q8_0 демонстрирует высокую практичность в написании и отладке кода, особенно когда ей дают реальные примеры (HTML‑фрагменты, пояснения). При работе с большими объёмами данных стоит помнить о её требованиях к памяти, но если они покрыты, то модель способна сэкономить часы ручного труда.
Если вам нужен быстрый помощник для парсинга, генерации API‑клиентов или конвертации данных в SQL – qwen3‑coder‑next заслуживает внимания. А вот решать абстрактные логические головоломки ей пока лучше не пытаться.
