64500165/omnicoder-2-9b-Q4-K-M

64500165/ omnicoder-2-9b-Q4-K-M:latest

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第二代 OmniCoder，基于 Qwen3.5-9B 微调。仅对助手 token 进行训练（与 v1 不同）：不再出现重复循环，在长时间的智能体会话中能够稳定进行工具调用。原文链接：https://hf.co/Tesslate/OmniCoder-2-9B

tools thinking

ollama run 64500165/omnicoder-2-9b-Q4-K-M

curl http://localhost:11434/api/chat \
  -d '{
    "model": "64500165/omnicoder-2-9b-Q4-K-M",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

from ollama import chat

response = chat(
    model='64500165/omnicoder-2-9b-Q4-K-M',
    messages=[{'role': 'user', 'content': 'Hello!'}],
)
print(response.message.content)

import ollama from 'ollama'

const response = await ollama.chat({
  model: '64500165/omnicoder-2-9b-Q4-K-M',
  messages: [{role: 'user', content: 'Hello!'}],
})
console.log(response.message.content)

Details

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a73b1afbd71f · 5.7GB ·

model

archqwen35

parameters8.95B

quantizationQ4_K_M

5.7GB

system

你是OmniCoder2号（OmniCoder 2），一位经过智能软件工程轨迹训练的专业编程助�

353B

params

{ "num_ctx": 65536, "repeat_penalty": 1, "stop": [ "<|im_start|>", "<|im

134B

template

{{- $lastUserIdx := -1 -}} {{- range $idx, $msg := .Messages -}} {{- if eq $msg.Role "user" }}{{ $la

1.5kB

Readme

基于 42.5 万条智能体编程轨迹对 Qwen3.5-9B 进行的微调：这些轨迹包括终端智能体运行、SWE-bench 补丁以及工具调用序列。本模型专为 IDE 编程智能体（如 OpenCode、Cline、Roo Code）以及终端流水线设计，并非用于通用聊天。

v2 版本仅对助手 token 进行训练。v1 版本则训练了包括模板样板代码在内的所有 token，这导致了重复循环以及在长时间会话中工具调用不稳定的问题。v2 版本还在每一轮对话中保留了“思考”块，使得模型能够在一个多步骤会话的全程进行推理，而不仅仅是在最终答案时才进行思考。

支持本地化模型的openclaw，能调用工具及任务执行。

在I5-12400f cpu + 32G内存 + gtx1050ti-4G上正常运行openclaw。

第二代 OmniCoder，基于 Qwen3.5-9B 微调。仅对助手 token 进行训练（与 v1 不同）：不再出现重复循环，在长时间的智能体会话中能够稳定进行工具调用。 原文链接：https://hf.co/Tesslate/OmniCoder-2-9B

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第二代 OmniCoder，基于 Qwen3.5-9B 微调。仅对助手 token 进行训练（与 v1 不同）：不再出现重复循环，在长时间的智能体会话中能够稳定进行工具调用。原文链接：https://hf.co/Tesslate/OmniCoder-2-9B