Генерация и редактирование в среде Stable Diffusion

Глубокое исследование аналогов OpenCode / OpenHands / Hermes Agent и связанных open-weight coding-моделей, пригодных для запуска на одной бытовой GPU (8–32 ГБ VRAM). Сбор данных — август 2026, EN + CN + RU источники.



Главный вывод. В 2026 году локальный coding-agent перестал быть «игрушкой для энтузиастов»: open-weight модели достигли паритета с GPT-3.5 / Claude 3.5 Sonnet в большинстве типичных задач, а open-source harnesses догнали Claude Code по удобству терминального UX. На одной RTX 4090 / 5090 / Apple-M-series теперь реально держать daily-driver, который закрывает 70–90% рутинного кодинга.

Пять фактов, на которых строится остальной обзор:

• OpenCode (≈ 100–172K звёзд) — самая быстрорастущая «универсальная» оболочка: TUI, 75+ провайдеров, включая Ollama и LM Studio, GitHub Copilot subscription напрямую, MCP, мульти-сессии. Сильнее всех в провайдерской гибкости.
• Pi (Mario Zechner / Armin Ronacher) — минималистичный терминальный harness (4 инструмента, без MCP в ядре). Сообщество Reddit r/LocalLLaMA массово мигрировало на Pi за счёт короткого system prompt и «честного» поведения с контекстом.
• Cline (57.9K ★) / Roo Code (форк, 22K ★, закрыт май 2026) / Kilo Code (новый, $8M seed) — линейка VS Code-расширений. Cline — чемпион по governance, Roo Code — по автономности, Kilo — попытка «всё в одном».
• OpenHands (≈ 80K звёзд, $18.8M Series A) — единственная enterprise-grade платформа, которая может разворачиваться в Docker/cloud и масштабироваться через SDK.
• Hermes Agent (Nous Research, ≈ 175–182K ★) — уникальный «persistent daemon»: не session-based, а живущий между сессиями, с памятью, расписанием, 80+ tools и автоматической генерацией skills.

Лучшая связка по умолчанию (RTX 4090 / 5090, 24–32 ГБ):
OpenCode + Ollama + Qwen3-Coder-30B-A3B (Q5_K_M, 16–20 ГБ VRAM, ~120 т/с на 5090) — фактический «daily driver» большинства опытных пользователей Reddit.

Если карта скромная (RTX 3060 12 ГБ, RTX 4060 8 ГБ):
Pi + llama.cpp + Gemma 4 26B A4B (Q4_K_M, ~18 ГБ с offload, ~55 т/с) или Qwen3-Coder-30B-A3B (Q4, частичный offload).

Если критична приватность (compliance, медицина, оборонка):
OpenHands + Ollama (Devstral Small 24B / Qwen3-Coder 30B) — единственный путь, где inference + agent loop + sandbox остаются на своих серверах.

• Языки запросов: английский (≈ 30 запросов) + китайский (≈ 6 запросов) + русский.
• Источники: официальные блоги лабораторий (Z.AI, MiniMax, Qwen, Unsloth, Nous Research, OpenHands, Ollama), GitHub, Reddit r/LocalLLaMA/r/LocalLLM, Hacker News, dev.to, Chinese community (CSDN, Zhihu, Tencent Cloud), YouTube, NVIDIA DGX Spark forums.
• Объём зарегистрированных источников: ≈ 100 URL. Каждый факт имеет привязку к источнику.
• Принцип: если расхождение между источниками — оба приводятся с пометкой, какой взвешивается сильнее.

1.1 Категории

Категория	Парадигма	Ключевые игроки
IDE-расширения	живут в VS Code/JetBrains, diff inline, approval	Cline, Roo Code, Kilo Code, Continue
Терминальные CLI	нативный shell, TUI, git-first	OpenCode, Aider, Codex CLI, Pi, Qwen Code, Gemini CLI
Desktop / Daemon	постоянный процесс, кросс-поверхностный, память, расписание	Hermes Agent (Nous Research), Goose, Frontman
Платформы / SDK	enterprise, Docker, облако, масштабирование	OpenHands, Kilo Code (параллельные worktree-агенты)

1.2 Звёзды и активная база (август 2026)

Инструмент	GitHub ★	Лицензия	Локальные модели
OpenCode	100–172K	Open source	Ollama, LM Studio, любой OpenAI-compatible
Aider	39–45.9K	Apache 2.0	Ollama, OpenAI-compat
Cline	57.9K	Apache 2.0	OpenRouter, Ollama
Roo Code	22K (закрыт май 2026)	Apache 2.0	через провайдеров
Kilo Code	новый (2025)	open core	через провайдеров
Pi	≈ десятки K	MIT	Ollama, LM Studio, llama-server
Hermes Agent	≈ 175–182K	MIT	полноценный first-class local
OpenHands	80K	MIT	полноценный, основной кейс
Continue	26K	Apache 2.0	Ollama
Codex CLI (OpenAI)	60K	Apache 2.0	нет (только OpenAI)

Примечание: цифры по звёздам у OpenCode разнятся от 95K до 172K в разных источниках. Самая цитируемая — «100K+».

=== END OF PART 1 ===

Архитектура и позиционирование. Go-based TUI на Bubble Tea, поддержка 75+ LLM-провайдеров, LSP-интеграция, multi-session, MCP, shareable session links, встроенная интеграция GitHub Copilot (с января 2026) и ChatGPT Plus через OAuth.

Локальный режим. Ollama, LM Studio, любой OpenAI-compatible endpoint. Конфиг в ~/.config/opencode/opencode.json. Ollama docs настоятельно рекомендуют ставить num_ctx ≥ 64K (а не дефолтные 4K), иначе tool calling ломается.

Сильные стороны:

• Самый большой выбор провайдеров. YUV.AI и WeTheFlywheel называют это «the most flexible Claude Code alternative».
• Privacy-first: код не покидает машину, если выбран локальный бэкенд.
• Поддержка GitHub Copilot subscription «из коробки».
• Multi-session, саб-агенты, MCP.

Слабые стороны:

• На 22% медленнее Codex CLI на GPT-5.1 и на 13% на GPT-5.2 (замер WeTheFlywheel).
• Документация и поведение меняются часто — пользователям рекомендуют «пинить версию».
• В Reddit обсуждают, что OpenCode «feels good, but the heuristics about what to compact are bad».

Когда выбирать: терминал — основная среда; нужна гибкость по бэкендам; планируется смешивать локальные модели с облачными (Claude/GPT).



Архитектура. Ядро: 4 инструмента (read, write, edit, bash), маленький system prompt, написан на TypeScript/Node. Расширяется через TypeScript-расширения и skills (Markdown). Четыре runtime режима: interactive, print/JSON, RPC, SDK.

Авторский манифест (Armin Ronacher, январь 2026): «Pi намеренно не имеет MCP в ядре. Если агенту нужно что-то новое — попросите его самого написать это расширение. Это и есть software building software.»

Сильные стороны:

• Самый короткий system prompt = больше места под контекст = заметно лучше работает с локальными моделями.
• Расширения «горячо перезагружаются» во время сессии.
• Token efficiency: 3× меньше контекста на turn, чем Claude Code (Databricks internal benchmark).
• Built-in tree-sessions: можно «отрастить» ветку для review, не теряя основной контекст.
• OpenClaw построен на Pi — реальное proof of production scale.

Слабые стороны:

• TUI уступает OpenCode по навигации, sub-agent overview, mouse integration.
• Документация скудная; подключение llama.cpp вручную через правку JSON.
• Расширения — TypeScript-only: для тех, кто не любит JS, это стоп-фактор.
• YOLO mode по умолчанию: bash без подтверждения. Есть extension permission-gate, но требует настройки.

Когда выбирать: важна token efficiency; готовы катать свои extensions; не боитесь CLI и JSON-конфигов; критична воспроизводимость сессий (tree).



Cline (57.9K ★). Оригинал, Apache 2.0, VS Code-расширение. Сильнейшая governance: каждый tool call требует явного одобрения пользователя, diff показывается до применения. Минус: «annoying approval flow» — рейтинг 4.0 (264 оценки). Cline v3.58+ добавил native sub-agents и CLI 2.0 с headless-режимом.

Roo Code (22K ★). Форк Cline с режимами Architect/Code/Ask/Debug/Custom. Идеальный рейтинг 5.0 (331 оценка), но проект заархивирован в мае 2026. Поддержка DeepSeek-R1 даёт до 97% экономии относительно frontier-моделей.

Kilo Code (новый, $8M seed, со-основатель — Sid Sijbrandij из GitLab). Взял governance от Cline, режимы от Roo Code, добавил parallel agents через git worktrees, one-click deploy, AI code review, Memory Bank. Поддержка 500+ моделей. Главная претензия сообщества — «forked without proportional upstream contribution».

Что выбирать в 2026:

• Cline — если governance и audit trail важнее скорости.
• Roo Code — если вы жили в Roo и вам ок с архивированным форком.
• Kilo Code — если хочется «всё-в-одном» + готовы к vendor risk.
• Continue — если у вас JetBrains (единственный полноценный JetBrains-support).

Архитектура. Python, фокус на «AI внутри Git workflow»: каждое изменение автоматически коммитится с описательным сообщением, встроенные diff/undo. Самый зрелый open-source CLI: 4.1M установок, ≈15B токенов в неделю.

Сильные стороны:

• Лидерборд Aider — один из самых прозрачных для оценки моделей на coding-задачах.
• Лучший «rollback story» для production-кода благодаря git-коммитам.
• Минимальный learning curve: «если вы знаете git, через минуты получите полезную работу».

Слабые стороны:

• Последний push — 2026-05-22; документация по моделям не обновлена для frontier 2026.
• Edit format плохо работает с маленькими локальными моделями на больших diff.
• Нет background runs / team workflows.

Когда выбирать: git — ваша первичная абстракция; работаете с одним файлом или одной веткой за раз; уже платите за Claude/GPT.



Архитектура. MIT, ≈ 80K ★, $18.8M Series A (Madrona, Menlo, Fujitsu). Раньше — OpenDevin, переименован в 2024. v1.7.0 на май 2026. Observe-think-act loop, SDK + CLI + Cloud, 9M+ downloads.

Сценарии:

• Команда хочет не один агент, а 1000 агентов, работающих в фоне на GitHub issues / Linear / Sentry.
• Compliance (оборонка, медицина, финтех) — inference + sandbox остаются на on-prem.
• Бенчмарки: 50%+ реальных GitHub issues решаются; с Claude Opus 4.6 — 68.4% на SWE-bench Verified.

Сильные стороны:

• SDK — главный дифференциатор: пишете custom-агентов в коде, запускаете локально или скейлите в cloud.
• Self-hostable, MIT, контроль над бюджетами (Enterprise tier).
• Очень прозрачный по execution path (какие файлы читались, какие команды, какой prompt).

Слабые стороны:

• Требует Ollama/LM Studio под капотом — это не самостоятельный inference engine.
• Полная control plane (бюджеты, audit) — в платном Enterprise.
• Выше порог входа для одиночек.

Когда выбирать: команда, которой нужно оркестрировать агентов на 10+ проектах; нужна интеграция с PR-чекерами, CI/CD; SOC 2.



Архитектура. MIT, ≈ 175–182K ★ на GitHub, релиз 2026-02-25. Persistent daemon: не session-based, помнит контекст между запусками, умеет cron-задачи, 80+ tools, 80+ bundled skills, автоматически генерирует skills по опыту. 16+ интеграций: Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal, Email, CLI.

Версии 2026: 0.18.0 «Judgment Release» (Mixture-of-Agents, completion contracts, evidence-based /goal), 0.17.0 (iMessage, Raft agent network, background subagents), v2026.6.5 — «Surface Release» принёс Hermes Desktop.

Сильные стороны:

• Единственный из крупных open-source агентов с persistent memory между сессиями — Claude Code, Cursor, OpenCode этого не умеют.
• Desktop-приложение (Windows/macOS) с GUI; подключается к Ollama в 5 минут.
• Self-hostable + scheduling (cron) + 16 messaging platforms — фактически «AI-сотрудник».
• Нативная интеграция с Unsloth:
  Код Выделить Развернуть
  unsloth start hermes --model unsloth/Qwen3.6-27B-GGUF.

Слабые стороны:

• «Spamming across multiple LLM subreddits» — постоянная жалоба сообщества.
• Требует Python 3.11 + uv + Node.js 22 + Playwright + ffmpeg из установщика.
• Memory and skills быстро «распухают» без ручной чистки.

Когда выбирать: нужна persistent память; хочется агента, который живёт в Telegram/Discord; важна интеграция с уже-установленным Ollama.

=== END OF PART 2 ===

• Continue (26K ★, Apache 2.0) — единственный полноценный VS Code + JetBrains. Режимы Agent/Chat/Edit/Autocomplete. Solo-тариф бесплатный; Teams — $10/dev/month. Лучший pick для JetBrains-команд.
• Goose — CLI + desktop app + browser extension, Apache 2.0. Сильнее в «headless agent loops» (CI/CD).
• OpenClaw — обёртка вокруг Pi для Telegram/Discord-агентов. Использует mcporter для MCP.
• Qwen Code (CLI от Alibaba) — Apache 2.0, но с апреля 2026 Alibaba убрала бесплатный OAuth. Локально через Ollama (~46GB в 4-bit) — единственный free-вариант.
• Codex CLI (OpenAI) — 60K ★, требует ChatGPT Plus/Pro ($20–200/мес), только OpenAI-модели. Самый быстрый по бенчмаркам, но vendor-locked.

3.1 Сводная таблица (verified August 2026)

Модель	Архитектура	Q4-K-M VRAM	Контекст	SWE-bench V	Лицензия
Qwen3-Coder-30B-A3B	MoE 30B/3.3B active	~17–19 GB	256K	50.3%	Apache 2.0
Qwen3-Coder-Next-80B-A3B	MoE 80B/3B active	~46 GB RAM / 24 GB VRAM (Q4)	256K	58.7% (Pro 44.3%)	Apache 2.0
Qwen3.6-27B	dense 27B	~22 GB	128K+	77.2%	Apache 2.0
Qwen3.6-35B-A3B	MoE 35B/3B active	~24 GB	128K+	≈ Qwen3-Coder 30B	Apache 2.0
GLM-4.5-Air	MoE 106B/12B active	~50 GB	128K	ниже 4.6	MIT
GLM-4.7	dense 355B	Q4: частично на 24 GB	200K	73.8%	MIT
DeepSeek-R1-distill-32B	dense 32B	~20 GB	128K	н/д	MIT
DeepSeek-V3.2 distill	16B/32B	12–20 GB	128K	ниже полной	permissive
MiniMax M2.5	MoE	hosted / retired 07-2026	200K	80.2%	open
Llama 4 Scout	MoE 109B/17B active	Q4 ~24 GB	10M	ниже frontier	open
Devstral-Small-24B (v1.1)	dense 24B	~15 GB	128K	53.6%	Apache 2.0
Devstral Small 2	dense 24B	~15 GB	256K	68.0%	Apache 2.0
Qwen2.5-Coder-14B	dense 14B	~10 GB	128K	ниже Qwen3	Apache 2.0
Gemma 4 26B A4B	MoE 26B/4B active	~18 GB (Q4)	256K	ниже Qwen3, но быстрее	Apache 2.0
GPT-OSS-20B	MoE 21B/3.6B active	~16 GB	128K	≈ o3-mini	Apache 2.0
Codestral 25.01	dense 22B	~13 GB	256K	11.1% Aider polyglot	non-production для коммерции

Примечания по конфликтам в данных:

• GLM-4.6/4.7 на 24 GB — только частичный offload, целиком не помещается.
• MiniMax M2.5 retired 2026-07-31 — локально уже не получить, только через API.
• Devstral Small 2 (68%) vs Qwen3.6-27B (77.2%) — Qwen лучше на чистом бенчмарке, но Devstral чаще выигрывает в реальных agent-trajectories.
• GPT-OSS-20B — несмотря на заявления OpenAI, Reddit/YouTube единогласно: «плох для кодинга», inconsistent tool calls.

3.2 Tool-calling reliability

Лучшие цифры — у Heyneo benchmark (10 многоступенчатых задач через Ollama):

Модель	Code Gen	Tool Select	Params Acc	Agent Acc
qwen3.6:27b	80%	84.62%	84.62%	100%
qwen3.6:35b-a3b	70%	84.62%	84.62%	100%
qwen3-coder:30b	80%	76.92%	69.23%	80%
deepseek-coder:33b	90%	84.62%	69.23%	10%

Webscraft (20 запросов, одинаковый набор тулов):

Модель	Tool-call reliability	tok/s	VRAM Q4_K_M
gemma4:26b (MoE)	~93%	~55 t/s	~18 GB
qwen2.5-coder:32b	native	~35 t/s	~20 GB
llama3.3:70b	native	~18 t/s	~43 GB

Конфликт: Promptquorum ставит Qwen3-Coder 30B выше (96%) чем Heyneo (80% на Agent Accuracy). Разница в тестах: Promptquorum меряет единичный tool call, Heyneo — завершение многоступенчатой задачи.

=== END OF PART 3 ===

4.1 Reddit r/LocalLLaMA «Best Local Agents Jun 2026» (мегатред)

Самые интересные конфигурации из ответов (прямые цитаты с указанием пользователя):

• jacek2023 (Top 1% Commenter):
  Код Выделить Развернуть
  pi + llama.cpp + Qwen 3.6 27B Q8 + MTP + ngram на 4x RTX 3090 (~96 GB VRAM). Отзыв: «pi doesn't do bad things with context like OpenCode... more responsive than Claude Code».
• Mayimbe_999: RTX 5090 (32 GB), 9950X3D + Qwen3-Coder 30B (A3B MoE) Q5_K_M ~120 т/с. «Daily driver for real work, not benchmarks». Ввёл verification gate: «Nothing gets accepted unless it typechecks, lints, and passes tests».
• Momsbestboy: Hermes + Qwen3.6 27B Q6 Heretic + MTP для programming и system maintenance. Не любит Pi «because I don't like JS, prefer Hermes using Python».
• aeroumbria: «I really enjoy Pi as the working agent... but I am still looking for a solution to reliably bring the TUI on par with OpenCode for a general coding agent».

4.2 Ключевые best practices (с командами)

1. Контекст >= 64K обязателен для OpenCode / Cline / Aider. Ollama по умолчанию ставит 4K, и tool calling ломается.
ollama run qwen3-coder:30b
>>> /set parameter num_ctx 65536
>>> /save qwen3-coder:30b-64k

2. ollama launch <harness>[/b] — однострочник для OpenCode / Claude Code / Codex с локальной Ollama-моделью (Ollama 0.5+).
ollama launch opencode --model qwen3-coder:30b

3. llama.cpp с n-cpu-moe для MoE[/b] — убирает давление VRAM от неактивных experts.
./llama-server \
  -m Qwen3.6-35B-A3B-Q4_K_M.gguf \
  --n-gpu-layers 99 \
  --n-cpu-moe \
  --ctx-size 65536 \
  --flash-attn \
  -ctk q4_0 -ctv q4_0 \
  -t 8

4. Q5_K_M как production floor для tool-call моделей. Q5_K_M ~ sweet spot по качеству/памяти. Ниже Q4 — заметная деградация tool-call.

5. MTP (Multi-Token Prediction). Доступно в Ollama 0.31 на Apple Silicon через MLX, даёт до 90% прироста на Aider polyglot.

6. Sampling parameters (Qwen): Temperature 0.6, TopP 0.95, TopK 20, MinP 0, PresencePenalty 1.5 (thinking mode); Temperature 0.7, TopP 0.8, TopK 20 для non-thinking.

7. Verification gate (практика Mayimbe_999). Перед принятием правки — typecheck + lint + tests + boot + probe. Failure -> ошибка обратно в LLM, повтор.



5.1 Если у вас 8 GB VRAM (RTX 3060/4060, Mac M2 Air)

• Лучшая связка: Ollama + Qwen2.5-Coder-7B (Q4_K_M, ~4-5 GB) + OpenCode или Pi.
• Альтернатива: Qwen3 8B Q5_K_M — лучший маленький coding на 12 GB картах.
• Избегайте: Claude Code с локальным бэкендом — жрёт контекст на 4K дефолте.

5.2 Если у вас 12 GB VRAM (RTX 3060 12GB / 4070)

• Лучшая связка: OpenCode + Ollama + Qwen3-Coder-30B-A3B (Q4_K_M) с частичным offload.
• Альтернатива: Devstral-Small-24B (Q4) — 15 GB, работает в 16 GB VRAM с offload.
• Для скорости: Gemma 4 26B A4B (Q4_K_M, ~18 GB) — MoE 4B active, быстрее Qwen3-Coder 30B на генерации.

5.3 Если у вас 16 GB VRAM (RTX 4060 Ti 16, RTX 5070 Ti, 16 GB M-series)

• Лучшая связка: OpenCode + Ollama + Qwen3.6-27B Q4_K_M (~22 GB -> частичный offload), или Qwen2.5-Coder-32B (Q4, ~20 GB).
• На Apple Silicon M-series: MLX-кванты Qwen3-Coder-30B + Ollama 0.31 + MTP — до 90% прироста.

5.4 Если у вас 24 GB VRAM (RTX 3090/4090, M3/M4 Max 32 GB)

• Daily driver «по умолчанию»: OpenCode + Ollama + Qwen3-Coder-30B-A3B (Q5_K_M, ~20 GB) -> 120 т/с на 5090.
• Альтернатива для качества: Qwen3.6-27B Q6_K (~24 GB) -> 77.2% SWE-bench V.
• Если любите Pi: Pi + llama.cpp + Qwen 3.6 27B Q8 + MTP + ngram.
• Agent с persistent memory: Hermes Agent + Qwen3.6 27B Q6 + MTP.

5.5 Если у вас 32+ GB VRAM (RTX 5090, M3/M4 Ultra 192 GB)

• Лучшая связка: OpenCode + Ollama + Qwen3-Coder-Next 80B-A3B (Q4_K_XL, ~46 GB) — лучший SWE-bench Pro в open.
• Минимум усилий: Kilo Code + Qwen3.6 27B + параллельные агенты.

5.6 Когда локальный НЕ подходит

• Сложный multi-file refactor на 200K+ строк кода — frontier Claude Opus 4.6 / Sonnet 4.6 всё ещё лидируют.
• Любая задача, где критична скорость рассуждения — frontier модели быстрее локальных даже на Q5.
• Когда лицензия запрещает open weights (политика компании).

=== END OF PART 4 ===

Harness	Сильнейшая сторона	Главная слабость
OpenCode	75+ провайдеров, GitHub Copilot OAuth, TUI	На 22% медленнее Codex, контекст-heuristics спорные
Pi	Token efficiency, расширяемость, tree-sessions	TUI уступает OpenCode, плохая документация
Cline	Governance, audit trail, sub-agents v3.58+	Approval-heavy, утомляет
Roo Code	Режимы (Architect/Code/Ask/Debug)	Архивирован май 2026
Kilo Code	Всё-в-одном + 500 моделей + $8M seed	Vendor risk, форк от форка
Aider	Git-first, rollback, лидерборд	Доки устарели, малые модели на больших diff
OpenHands	SDK, self-host, enterprise	Не inference engine, нужен Ollama
Hermes Agent	Persistent memory, cron, 16+ платформ	Spam в сабреддитах, память распухает
Continue	JetBrains + VS Code	Менее автономный
Codex CLI	Самый быстрый benchmark	Только OpenAI, $20-200/мес

Модель	Сильнейшая сторона	Главная слабость
Qwen3-Coder-30B-A3B	50.3% SWE-bench V, 256K контекст, tool-call ~96%	Не ставит рекордов на reasoning
Qwen3-Coder-Next-80B-A3B	58.7% SWE-bench V, 44.3% SWE-bench Pro	46 GB RAM, не влезет в 24 GB
Qwen3.6-27B	77.2% SWE-bench V, 100% Agent Accuracy (Heyneo)	22 GB VRAM
GLM-4.7	73.8% SWE-bench, MIT, длинные agent runs	355B — на 24 GB только частично
DeepSeek-R1-distill-32B	Reasoning-качество, MIT, 94.3% MATH-500	Tool-call слабый
MiniMax M2.5	80.2% SWE-bench V, near-Opus	Локально retired 2026-07-31
Devstral Small 2	68% SWE-bench V, Apache 2.0, 24B	256K контекст (меньше, чем у M2.1 с 1M)
Llama 4 Scout	17B active при 109B total, 10M context	Ниже frontier на coding
GPT-OSS-20B	16 GB VRAM, Apache 2.0	Плох на coding (YouTube/Reddit)
Gemma 4 26B A4B	Быстрый, native tool-call, 256K	Ниже Qwen3-Coder на SWE-bench

8.1 Стартовая точка (один разработчик, 24 GB VRAM, всё локально)

# 1. Ollama
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
ollama run qwen3-coder:30b

# 2. OpenCode
npm install -g opencode-ai
# создать ~/.config/opencode/opencode.json с провайдером Ollama
opencode

Это даёт Claude Code-уровень TUI, 256K контекст, 50.3% SWE-bench V, Apache 2.0, $0/мес.

8.2 Если важна persistent memory между сессиями

curl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | bash
unsloth start hermes --model unsloth/Qwen3.6-27B-GGUF --context-length 32768

8.3 Если хотите Pi (минималистичный)

npm install -g @mariozechner/pi-coding-agent
# настроить ~/.pi/agent/models.json с Ollama
pi

8.4 Если хотите командный self-hosted enterprise

docker run -d \
  -p 3000:3000 \
  -e LLM_BASE_URL=http://host.docker.internal:11434/v1 \
  -e LLM_MODEL=devstral-small:24b \
  --name openhands \
  ghcr.io/all-hands-ai/openhands:latest

8.5 Что мониторить в ближайшие месяцы

• GLM-5.x от Zhipu — обходит frontier по ряду agent-бенчмарков; MIT-лицензия.
• MiniMax M3 — следить за лицензией (M2.7 стала proprietary).
• OpenCode — ожидаем v1.x со встроенным sandbox и Docker isolation.
• Hermes Agent — после шумного запуска ожидаем стабилизацию кода.
• OpenHands — ожидаем SOC 2 path для enterprise.

Что не удалось верифицировать:

• Точные токены/сек на RTX 3060 12 GB для Qwen3-Coder-30B (Q4_K_M) с offload — Reddit-цифра 120 т/с дана для RTX 5090.
• Точное место GPT-OSS-20B на SWE-bench Verified — независимых чисел не найдено.
• Энергопотребление Pi vs OpenCode vs Hermes — нет публичных замеров.
• Долгосрочная стабильность tree-sessions Pi на больших кодбазах >100K LOC.
• Roo Code форки после архивации — кто подхватил, насколько живо.

Конфликты в данных:

• OpenCode звёзды: 100K (wetheflywheel) vs 172K (morph) — использую «100K+».
• M2.5 SWE-bench V: 80.2% (MiniMax) vs 75.8% (Tembo) — принимаю официальную 80.2%.
• Qwen3-Coder-30B tool-call: 96% (Promptquorum, единичный вызов) vs 80% (Heyneo, многошаговая задача).

Временной контекст:

• Все цифры по моделям актуальны на август 2026.
• M2.5 retired 2026-07-31 — больше не доступен в Ollama.
• Скорость изменений: 2-3 крупных релиза в квартал. Пересматривать выбор каждые 2-3 месяца.

Перед публикацией проверено: каждое утверждение имеет ссылку на конкретный источник; конфликты не сглажены — приведены оба значения с пометками; рекомендации даны с конкретными командами (вставь-и-запусти). Языки запросов: EN (~30), CN (~6), RU (~1). Источники: официальные блоги, GitHub, Reddit, HN, YouTube, китайское сообщество.

=== END OF PART 5 ===