Der Reddit-Nutzer /u/Interesting-Sock3940 testete über 47 mehrstufige Coding-Workflows auf zwei echten Repositories, ob Qwen3.6-27B (Q6_K-Quantisierung, ~22 GB VRAM) auf einer einzelnen RTX 3090 Claude als Reasoning-Layer in seinem Multi-Agent-Orchestrator OpenYabby ersetzen kann. Als Inferenz-Engine kam Ollama zum Einsatz, der Kontext war auf effektiv 32k Token konfiguriert. Bei der Plan-Generierung erreichte das Modell nach einigen Prompt-Anpassungen ~95% schema-valide Ausgaben; Memory-Extraktion im Mem0-Stil mit Qdrant-Backend funktionierte zuverlässig. Der automatische Review-Pass eines zweiten Qwen-Instanz fing rund 60% der Bugs, die Claude erkannte. Kritisch: Die JSON-Tool-Call-Fehlerrate lag bei 12% (falsche Feldnamen, falsche Typen, halluzinierte Signaturen), Claude erreichte ~0,5% auf denselben Tasks. Ab etwa 14k Token akkumuliertem Kontext traten Entscheidungs-Drift und drei Kaskaden-Halluzinationen auf. Der Autor empfiehlt striktes Output-Enforcement (Outlines, lm-format-enforcer oder Grammar-Mode), Plan-Approval-Gating und explizite Re-Plan-Logik als Pflichtarchitektur für lokale Agent-Systeme.