8 ноября 2026 г.
Tess-4.5: в частном тесте исправление багов заняло на 38% меньше времени, чем у Qwen3.8
В тесте от 8 ноября Tess-4.5 исправляла баги за 8 минут против 13 у базовой Qwen3.8 27B при сопоставимом числе исправлений.
Автор теста gamedevsam проверил 15 вариантов Qwen3.8 27B на двух RTX 5070 Ti с суммарными 32 ГБ видеопамяти. Ни один не обошёл базовую модель по общей оценке. Для программирования он собрал отдельный тест из 25 багов своих проектов: откатывал репозиторий до исправления, передавал модели описание ошибки и инструменты, затем проверял результат тестами.
Качество совпало. Каждая модель прошла четыре запуска. Средние результаты получились такими:
Не хотите разбираться сами? Внедряем ИИ в ваш бизнес: задачи без лимита, одна цена в месяц, отмена в любой момент.
| Модель | Исправлено багов из 25 | Минут на баг | Токенов на баг | | --- | ---: | ---: | ---: | | Qwen3.8 27B, Q6 | 18,0 | 13 | 23 тыс. | | Tess-4.5, Q6 | 18,3 | 8 | 14 тыс. | | Qwopus Coder-Flash, Q6 | 18,5 | 12 | 22 тыс. |
Разницу в числе исправлений автор считает ничьей: у одной модели результаты отдельных запусков колебались от 14 до 20. Базовая Qwen и Tess генерировали примерно по 36 токенов в секунду. Tess заканчивала раньше за счёт более коротких рассуждений. Баги взяты из закрытых проектов автора, поэтому повторить этот тест без изменений нельзя.
Для диалогов автор оставил базовую Qwen. В многошаговой работе с инструментами Tess пропускала действия: например, разбирала один заказ, когда пользователь оформил два. Tess он выбрал для автономных ИИ-агентов, чьи исправления в конце проверяют тесты.
Запуск у себя. На одной RTX 5070 Ti автор запускал базовую модель в 3-битном формате с контекстом 120 тысяч токенов. Вторая карта позволила разместить 6-битную версию с полным окном 262 тысячи токенов. Файл Tess-4.5 Q6_K занимает 22,1 ГБ, а память под контекст в тестовой конфигурации добавляла около 4,8 GiB.
Для отдельного запуска Tess автор модели предлагает свежий llama.cpp и команду `llama-server -hf migtissera/Tess-4.5-27B-GGUF:Q4_K_M --spec-type draft-mtp --jinja -ngl 99 -c 65536`. Она загружает 4-битную версию с контекстом 65 536 токенов и включает MTP, который предсказывает несколько токенов за шаг. Файл занимает 16,5 ГБ и рекомендован для GPU с 24 ГБ памяти или Mac с 32 ГБ и выше.
В отдельном замере автора Tess на BenchLocal обе модели прошли одинаковое число сценариев, а Tess потратила на первые попытки на 25% меньше токенов.
* Meta Platforms Inc. признана в РФ экстремистской организацией, её деятельность запрещена; Facebook и Instagram заблокированы. Meta AI и другие продукты компании — продукты этой организации.
Первоисточник