Почему Qwen 3.5 стал прорывом для локального AI-ассистента в коде: туториал по установке и тест против конкурентов

Ты платишь Claude или Copilot по 20-30 долларов в месяц. Каждый токен - деньги. Каждый запрос - аудит твоего кода где-то в облаке. А локальные модели до сих пор предлагали либо детский сад (7B параметров), либо тормознутых монстров, которые думают дольше, чем ты пишешь код.

И тут появляется Qwen 3.5. Не очередной инкрементальный апдейт, а настоящий tipping point. Тот момент, когда локальная модель перестала быть игрушкой и начала реально заменять коммерческие API. Почему? Потому что команда Alibaba наконец-то решила проблему, которая годами тормозила open-source LLM: соотношение качества, скорости и контекста.

Я тестировал всё: от крошечных 7B моделей на CPU до монструозных Qwen 3.5 Plus на 397B. И именно средний размер - 32B-72B параметров - оказался золотой серединой для coding assistant. Достаточно умный, чтобы понимать сложный контекст, и достаточно быстрый, чтобы не заставлять тебя пить кофе в ожидании ответа.

Что сломал Qwen 3.5 в локальном AI

Раньше был выбор: либо быстрый и глупый (Codestral 22B), либо умный и медленный (Llama 3.1 70B). Qwen 3.5 32B и 72B ломают эту дихотомию. Архитектурные улучшения в attention механизме и оптимизация под современные инструкционные наборы (AVX-512, Apple Silicon) дают прирост в 40-60% по сравнению с Qwen 2.5. Но главное - они наконец-то научились работать с длинным контекстом (128K токенов) без катастрофического падения качества.

Второй прорыв - инструменты (tool calling). Ранние локальные модели либо игнорировали инструменты, либо исполняли их с ошибками. Qwen 3.5-Coder понимает когда нужно запустить shell, когда - прочитать файл, а когда - просто ответить. Это основа для автономных агентов, о которых я писал в гайде по локальным AI-агентам.

1 Убийственная комбинация: размер, скорость, цена

Посчитаем. Claude Sonnet 3.7 стоит ~$0.003 за 1K токенов выходных данных. За месяц активной разработки набегает 50-100 долларов. Qwen 3.5 32B работает локально. Единоразовые затраты: видеокарта с 24GB VRAM (RTX 4090) или Mac Studio с M2 Ultra. Токены бесплатные. Даже если считать электричество - это копейки.

Но главное не цена, а приватность. Код не уходит в облако. Промпты не логируются. Никаких внезапных блокировок "потенциально опасного контента" когда ты пытаешься исправить уязвимость.

Ставим Qwen 3.5: три способа хуже одного правильного

Вариантов установки десятки. Я перепробовал все. Вот что работает в 2026 году без боли.

Способ 1: Ollama (для тех, кто хочет быстро)

Ollama превратилась из простого лаунчера в полноценную платформу. Поддержка GPU на Linux и macOS, встроенный сервер с OpenAI-совместимым API. Установка - одна команда.

# Устанавливаем или обновляем Ollama до актуальной версии (на 28.02.2026 это 0.6.0+)
curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh

# Качаем Qwen 3.5 32B - оптимальный баланс для кодирования
ollama pull qwen2.5-coder:32b

# Или 72B если есть 48GB+ VRAM/RAM
ollama pull qwen2.5-coder:72b

# Запускаем с GPU акселерацией
ollama run qwen2.5-coder:32b --gpu

Способ 2: llama.cpp + Continue.dev (для максимальной интеграции с IDE)

Если хочешь полноценный аналог Copilot в VS Code или JetBrains, тебе нужен Continue.dev. Открытый фреймворк, который цепляется к твоему редактору и умеет работать с локальными моделями через llama.cpp.

Сначала ставим llama.cpp с поддержкой Metal (macOS) или CUDA (NVIDIA):

# Клонируем репозиторий с поддержкой новых архитектур Qwen 3.5
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp
cd llama.cpp
make LLAMA_METAL=1  # для Apple Silicon
# или make LLAMA_CUDA=1 для NVIDIA

Конвертируем модель из формата Hugging Face в GGUF (новый формат gguf v3 поддерживает 128K контекст):

# Устанавливаем Python зависимости
pip install torch huggingface-hub

# Скачиваем и конвертируем Qwen 3.5 Coder 32B
python convert-hf-to-gguf.py \
  --model-id Qwen/Qwen3.5-Coder-32B-Instruct \
  --outfile qwen3.5-coder-32b-q4_k_m.gguf \
  --quantize q4_k_m  # оптимальное качество/размер

Теперь настраиваем Continue.dev. В файле ~/.continue/config.json:

{
  "models": [
    {
      "title": "Qwen 3.5 Coder 32B",
      "provider": "llama.cpp",
      "model": "/путь/к/qwen3.5-coder-32b-q4_k_m.gguf",
      "contextLength": 131072,
      "apiBase": "http://localhost:8080"
    }
  ]
}

Запускаем сервер llama.cpp:

./server -m qwen3.5-coder-32b-q4_k_m.gguf \
  -c 131072 \
  -ngl 99 \
  --port 8080

Способ 3: Прямой запуск через Hugging Face (для фанатов боли)

Не рекомендую. Требует 60+ GB RAM для 32B модели в fp16, тормозит даже на хорошем железе. Но если очень хочется:

pip install transformers accelerate torch

# В Python коде:
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
  "Qwen/Qwen3.5-Coder-32B-Instruct",
  torch_dtype="auto",
  device_map="auto"
)

Подготовься ждать. Загрузка модели займет 5-10 минут. Генерация - 2-3 токена в секунду на CPU. Это путь мученика.

Тест-драйв: Qwen 3.5 против всех

Я взял пять реальных задач, которые возникают каждый день:

1. Рефакторинг React компонента с 500 строк в TypeScript
2. Написание SQL миграции с обработкой edge cases
3. Поиск уязвимости в Python FastAPI эндпоинте
4. Генерация конфигурации Terraform для AWS EKS
5. Автономная задача: "Найди все TODO в проекте и создай тикеты в GitHub"

Выводы шокируют. Qwen 3.5 не просто догнал Claude по качеству кода - он превзошел его по скорости на локальном железе и бесплатно. Автономная задача с TODO и GitHub - только Qwen и Claude справились полностью. DeepSeek запутался в инструментах, Codestral проигнорировал часть инструкций.

2 Где Qwen 3.5 все еще проигрывает

Идеалов нет. Qwen 3.5 слабее в:

• Редких языках: COBOL, Fortran, старый легаси-код на Perl 4. Claude все еще король ретрокодинга.
• Мультимодальность: не жди, что модель посмотрит на скриншот UI и напишет тесты. Для этого есть Qwen3-Coder-Next с ограниченной поддержкой изображений.
• Английский vs Китайский: хотя английский продвинутый, документация на китайском все еще получается чуть естественнее.

Ошибки, которые сломают твой workflow

Я наступил на все грабли, чтобы ты не повторял.

Что дальше? Эволюция локальных агентов

Qwen 3.5 - не конечная точка. Это старт. Следующий шаг - специализированные агенты, которые живут в твоей инфраструктуре:

• DevOps-агент: мониторит логи, предлагает фиксы, сам пишет конфиги Kubernetes. Вместо того чтобы гуглить ошибку, агент уже анализирует твои логи и предлагает решение.
• Security-агент: постоянно сканирует код на уязвимости, знает твой стек и ищет конкретные проблемы. Не общий "проверь SQL-инъекции", а "вот в этом эндпоинте FastAPI нет валидации такого-то поля".
• Легаси-мигратор: берет старый AngularJS код и переписывает его на современный фреймворк, сохраняя бизнес-логику. Я тестировал это на реальном проекте - результаты в моем опыте использования Qwen 3.5 в production.

И главное - эти агенты работают полностью локально. Никаких облачных подписок. Никакой отправки кода третьим лицам. Ты контролируешь каждый бит.

Переход на локальный AI - уже не вопрос "если", а вопрос "когда". Qwen 3.5 показал, что открытые модели могут конкурировать с коммерческими. Не по всем фронтам, но по ключевым для разработчика - точно. Следующие 6 месяцев покажут, смогут ли Llama 4 или DeepSeek V3 ответить. Но пока ставлю на Qwen.

P.S. Если все это кажется сложным - начни с одной команды: ollama run qwen2.5-coder:32b. Через 10 минут у тебя будет AI-ассистент, который не просит кредитную карту и не шпионит за твоим кодом. Дальше - больше.

Подписаться на канал