Идея эксперимента
После выхода новой локальной модели Qwen 3.5 мне захотелось проверить не абстрактный бенчмарк, а более приземлённую вещь: можно ли отдать маленькой локальной модели обычную задачу из backend-разработки и получить рабочий результат.
Задача была выбрана намеренно прикладная — написание Go-сервиса по спецификации. Это позволяет оценить не языковые способности модели в вакууме, а реальную применимость в рабочем процессе разработчика.
Методология
Подход построен на разделении ролей между моделями. Я составил спецификацию сервиса и разбил её на небольшие, подробно описанные задачи с помощью более умной (и ресурсоёмкой) модели. Выполнение этих задач уже полностью отдал локально запущенной Qwen 3.5, подключённой к агенту Opencode.
Opencode — агентный фреймворк для работы с кодом, позволяющий модели не только генерировать текст, но и взаимодействовать с файловой системой, запускать команды и итеративно дорабатывать результат. Именно связка «локальная модель + агент» стала ключевым объектом проверки.
Что в статье
В полной версии материала подробно разобраны: конкретный подход к декомпозиции задач, используемое железо для запуска модели локально, а также итоговые выводы — что получилось, что нет и при каких условиях такой pipeline имеет смысл использовать.
