← Материалы разборы Yersham
разбор · телеграм
7.0
из 10
смотреть по главам — взять две-три нужные минуты
оценка машинная и частично зависит от длины ролика — спорите, открывайте оригинал

Локальный вайб-кодинг: Qwen 3.8-27B с MTP и Playwright MCP

Qwen 3.8-27B локально через llama.cpp с MTP ускорением в 1.5 раза и Playwright MCP позволяет делать лендинги за 2 часа без интернета.

Qwen 3.8-27B локально через llama.cpp с MTP ускорением в 1.5 раза и Playwright MCP позволяет делать лендинги за 2 часа без интернета.

что из этого моё

Можно применить для автоматизации создания лендингов и контента: локальная модель с MCP-инструментами способна самостоятельно верстать страницы по референсам, что ускоряет прототипирование. Для оркестрации агентов это пример использования мультимодальной LLM с браузерным управлением для автономной работы над визуальными задачами.

Что забрать
отметь, что берёшь в работу → или отбрось как не своёмоё →
запустить Qwen 3.8-27B через llama.cpp с флагом MTP и тремя токенами, замерив ускорение генерации на своей задаче
подключить Playwright MCP к локальной модели и дать ей доступ к скриншотам для самопроверки вёрстки
запустить модель в фоне для длительной задачи и проверить результат через два часа
расшифровка ролика ↓

Локальный вайб-кодинг уже работает

это продолжение поста про Qwen 3.8-27B

выше я писал о том, что появилась Qwen 3.8-27b. Это очень хорошая модель, сопоставимая по мощности с Claude Opus 4.6 (судя по бенчмаркам), при этом она гораздо меньше и её можно запустить локально прям на вашем ПК и пользоваться бесплатно и без интернета

шо нового?

мне удалось:

• ускорить модель в 1,5 раза • сделать 3 уже прям реально неплохих лендинга • убрать ошибки с вызовами инструментов, которые были раньше

чтобы сделать лендинги, я решил дать модели максимальную свободу — так же, как делал в своём ролике про безумные сайты с помощью GPT 5.6 Sol. Можете посмотреть его тут

я дал модели доступ к Playwright MCP, чтобы она могла управлять браузером

открыл в нём Pinterest, чтобы она могла брать оттуда референсы, и попросил её делать скриншоты браузера и перепроверять свою работу - модель мультимодальная, поэтому она умеет видеть изображения

в итоге Qwen 3.8-27B проработала 2 часа, пока я ездил в офис т банка. и выдала вот такой реузультат

(как будто похоже на то, что выдавал sol и fable 5 в этих же тестах. Возможно, потому что берут одинаковые референсы с пинтереста)

дальше

я убрал ошибки с вызовом инструментов, которые были, когда я запускал модель через ollama. В этот раз я запустил модель через llama.cpp (это просто альтернативный способ запускать локальные модели)

подключил её к Pi Coding Agent. И всё работало норм, ошибок с созданием файлов или чтением не было

Как я ускорил Qwen 3.8-27b?

через MTP — Multi-Token Prediction (предсказание нескольких токенов). Это ускоритель от тех разрабов, что сделали саму модель

если очень коротко, MTP заранее угадывает несколько следующих токенов — я выставил три

модель быстро проверяет их и, если MTP угадал, выдаёт сразу несколько токенов вместо одного. Если не угадал, модель отбрасывает предсказание и продолжает генерировать в обычном режиме

шо думаю?

локальный вайб-кодинг уже хорош

Полностью переключаться на него я пока не собираюсь и не думаю, что сделаю это скоро. Но буду продолжать тестить

если тут будет 500 реакций, пойду пилить гайд по локальному вайб кодингу (бесплатно и без интернета)

дальше в дело
Собрать это в маршрут
все маршруты →
не хочешь разбираться сам
Сделаю это под задачу
форматы и цены →
ещё разборы