18 сентября 2026 г.
Junie Local экономит токены на коде: blend-модель тратит на 71% меньше, чем Qwen3.8
18 сентября JetBrains добавила в Junie Local blend-модель, которая в 100 внутренних coding-задачах сгенерировала на 71% меньше output-токенов, чем Qwen3.8. Qwen3.8-3.6-27B-blend решила 37 задач против 39 у Qwen3.8 и 34 у Qwen3.6 без reasoning. Обновление также принесло экспериментальную поддержку Windows в nightly-сборке.
JetBrains
@jetbrains
У Junie новый дом в X: @junie_ai 👋 Подписывайтесь, чтобы узнавать о новых возможностях и анонсах. Начнём с более умного Junie Local, новой blend-модели и экспериментальной поддержки Windows. Подробности команда рассказала ниже 👇
Мы буквально смешали Qwen 3.8 и 3.6. Смешали веса в пропорции 50/50. Получилась одна модель 27B. В нашем внутреннем coding-бенчмарке она генерирует на 71% меньше output-токенов, чем 3.8. Junie Local обновился. Разработчики под Windows, присоединяйтесь тоже 🤝
· 2,1 тыс. просмотров
Junie Local запускался на macOS 26+ с Apple Silicon M5 или новее, 64 ГБ RAM и примерно 21 ГБ свободного места. Теперь к этому сценарию добавилась экспериментальная Windows-сборка для NVIDIA RTX на архитектуре Ampere или новее с минимум 24 ГБ VRAM.
Смешали веса. В `Qwen3.8-3.6-27B-blend` JetBrains объединила веса Qwen3.8 и Qwen3.6 в пропорции 50/50 без дополнительного post-training. В 100 задачах внутреннего coding-бенчмарка blend решила 37 задач против 34 у Qwen3.6 без reasoning и 39 у Qwen3.8.
На 30 задачах, которые решили и blend, и Qwen3.8, blend сгенерировала 279 тыс. output-токенов против 935 тыс. у Qwen3.8. Меньше токенов было в 29 задачах из 30.
Качество. В четырёх запусках LiveCodeBench blend получила в среднем 85,47% правильных ответов против 83,29% у Qwen3.8 и 67,87% у Qwen3.6. На MacBook Pro с M5 speculative decoding с двумя токенами ускорил декодирование на 60%, а с четырьмя токенами прирост снизился до 36%.
Запуск. Junie работает внутри IDE и в терминале. В активной сессии выполните `/local`, выберите модель, и Junie скачает inference engine и веса, настроит локальный сервер и переключит агента на него.
Для новой blend-модели обновите Junie, выполните `/local` и выберите `Qwen3.8-3.6-27B-blend`. Для Windows nightly-сборка запускается командой `junie --channel=nightly`.
После загрузки весов агент работает без сети. Junie Local бесплатен: не нужны регистрация, подписка, AI credits и банковская карта.
JetBrains указывает Zero Data Retention по умолчанию и не тренирует модели на коде. Junie остаётся проприетарным продуктом, а не open source.
Windows-поддержка пока остаётся в nightly-сборке.
Первоисточник
