Qwen3.8-27B: PI Agent schlägt OpenCode in lokalem Coding-Test
Der Reddit-Nutzer /u/Healthy-Nebula-3603 aus r/LocalLLaMA führte einen direkten Vergleich zwischen PI Agent und OpenCode durch, wobei er das Modell Qwen3.8-27B-Q4_K_M.gguf auf einer RTX 3090 einsetzte. Ausgangspunkt war ein älterer Post über eine animierte Hüpfball-Simulation, der als Testgrundlage für Coding-Aufgaben diente. Als Backend nutzt er llama-server mit einer INI-Konfiguration, die beiden Tools über eine lokale API bereitgestellt wird – mit einem Kontext von 100.000 Tokens, Flash-Attention und 99 GPU-Layern. Ein zentraler Befund: OpenCode beginnt die Kontextkompression bereits bei 67k Token (wenn Output-Kontext bei 32k liegt), während PI Agent erst bei 90k komprimiert – selbst bei einem konfigurierten Output-Kontext von 64k oder mehr. OpenCode hat zudem ein hartes Limit von 32k Output-Tokens, das PI Agent nicht kennt. Besonders hervorzuheben ist der Einsatz des Vision-Moduls (mmproj-BF16-Qwen3.8-27B-UD-Q4_K_XL.gguf), das der Nutzer bewusst in den RAM statt auf die GPU auslagert, um VRAM zu sparen – die Verzögerung von 3 Sekunden statt 0,3 Sekunden bei Screenshot-Verarbeitung wird als vernachlässigbar eingestuft. Das Vision-Modul erlaubt dem Modell, den visuellen Output des generierten Codes zur Qualitätsbewertung heranzuziehen, was den Agenten-Loop deutlich verbessert.
- Modell-Datei: Qwen3.8-27B-Q4_K_M.gguf, betrieben mit n-gpu-layers=99 und ctx-size=100.000 auf einer RTX 3090
- Vision-Modul mmproj-BF16-Qwen3.8-27B-UD-Q4_K_XL.gguf wird in den RAM ausgelagert (3 s/Screenshot statt 0,3 s auf GPU)
- llama-server wird mit --direct-io und --models-preset gestartet und stellt eine API für beide Clients bereit
- Sampling-Parameter: temperature=1.0, top-p=0.95, top-k=20, min-p=0.0, reasoning-format=deepseek, reasoning=on
- PI Agent ist laut Nutzer auch schneller und friert nicht ein – beides Kritikpunkte, die er OpenCode anlastet
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- Vision-Modul mmproj-BF16-Qwen3.8-27B-UD-Q4_K_XL.gguf wird in den RAM ausgelagert (3 s/Screenshot statt 0,3 s auf GPU)
- llama-server wird mit --direct-io und --models-preset gestartet und stellt eine API für beide Clients bereit
- Sampling-Parameter: temperature=1.0, top-p=0.95, top-k=20, min-p=0.0, reasoning-format=deepseek, reasoning=on
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