实战教程：用 Qwen3.6 及开源权重模型搭建本地编程智能体
Sebastian Raschka 详细介绍了如何搭建完全本地的编程智能体环境。教程使用 Ollama 在本地部署 Qwen3.6 35B-A3B 和 Cohere North Mini Code 等开源权重模型，并将它们连接到 Qwen-Code、Codex 和 Claude Code 等智能体框架。性能测试表明，Qwen3.6 和 North Mini Code 在 Mac Mini 或 DGX Spark 上的输出速度约为 30–40 token/秒，并在自定义问题集上解决 5 个任务中的 4–5 个。文章还提供了智能体代码库的安全审计清单，并指出在任务成功率相近时，Claude Code 的输入 token 消耗远高于 Codex。配置部分涵盖模型服务、框架设置以及通过 SSH 隧道将模型运行分离到专用机器的方案。