/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct
Библиотека
llama.cpp
Опубликована
8 июл 2026

MidnightCoder-30B

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

Локальная GGUF-сборка Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct для генерации кода и помощи в задачах разработки программного обеспечения.

135скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены17 сен 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

MidnightCoder-30B — GGUF-сборка модели Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct, подготовленная проектом Midnight Coder для локального запуска в llama.cpp, Ollama и других совместимых средах. Она предназначена для работы в помощниках по программированию и агентных сценариях, а также для обычных задач разработки ПО. Базовая модель разработана командой Qwen (Alibaba); эта сборка не является официальным выпуском Qwen или Alibaba.

Модель помогает следовать спецификациям и инженерному процессу: планировать изменения, писать и проверять код, разбирать большие кодовые базы, отлаживать и рефакторить программы, проектировать API и SQL, создавать тесты и документацию. В метаданных указаны архитектурное семейство Qwen3-Coder и задача генерации текста; README рекомендует контексты 8K–32K для проектов разного размера, но нативную длину контекста не приводит.

Репозиторий распространяет модель в формате GGUF. Требования к памяти зависят от квантизации, размера контекста, точности KV-кэша и настроек среды запуска; понижение квантизации уменьшает расход памяти и может снижать качество. Ответы могут содержать ошибки, поэтому сгенерированный код следует проверять, особенно в задачах безопасности. Лицензия репозитория — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • написание кода по технической спецификации
  • отладка и рефакторинг программ
  • анализ больших кодовых баз
  • проектирование API и SQL-запросов
  • генерация тестов и технической документации
  • помощь локальному агенту программирования

Ограничения

Сгенерированный код может содержать ошибки и требует проверки; код для задач безопасности следует проверять особенно тщательно. Требования к памяти зависят от квантизации и параметров запуска, а снижение квантизации может ухудшить качество.

Для каких профессий подходит10

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

🌙 MidnightCoder-30B-GGUF

A GGUF distribution of Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct optimized for the Midnight Coder software engineering agent.

MidnightCoder-30B-GGUF is designed for developers who want to run a powerful coding model locally using llama.cpp, Ollama, LM Studio, or any GGUF-compatible inference engine.

This distribution is optimized for the Midnight Coder agent but is fully compatible with any coding agent or workflow. It excels at structured, specification-driven software engineering while remaining suitable for general-purpose coding tasks.

Run directly with Ollama

You can download and run MidnightCoder-30B directly from Ollama:

ollama run midnightcoderagent/MidnightCoder-30B

Or pull it first:

ollama pull midnightcoderagent/MidnightCoder-30B

🔗 Midnight Coder Agent


Features

  • 🚀 Optimized for software engineering
  • 📝 Specification-driven development
  • 🤖 Designed for AI coding agents
  • 🔧 Compatible with llama.cpp
  • 🦙 Compatible with Ollama
  • 💻 Local-first development
  • 📚 Strong support for large codebases
  • 🔍 Refactoring and debugging assistance
  • 🧪 Test generation support
  • 📖 Documentation generation

Base Model

This model is based on:

Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct

All credit for the pretrained model belongs to the Qwen Team (Alibaba).

This repository distributes the model in GGUF format for local inference.


About Midnight Coder

Midnight Coder is an open-source AI coding assistant focused on structured software engineering.

Instead of behaving like a generic chatbot, Midnight Coder follows an engineering workflow centered around planning, specifications, implementation, and verification.

Typical workflow:

  1. Understand the task
  2. Create a technical specification
  3. Define implementation scope
  4. Implement changes
  5. Verify results
  6. Report completed work

This workflow helps produce predictable, maintainable, and review-friendly code.


Intended Use

MidnightCoder-30B-GGUF is suitable for:

  • Software Engineering
  • Backend Development
  • Frontend Development
  • API Design
  • SQL
  • Docker
  • DevOps
  • Linux
  • Code Review
  • Refactoring
  • Documentation
  • Debugging
  • Architecture Discussions

Compatible Software

The model can be used with:

  • llama.cpp
  • Ollama
  • LM Studio
  • Open WebUI
  • Jan
  • KoboldCpp
  • Text Generation WebUI
  • Any GGUF-compatible runtime

Recommended Context

Recommended context sizes:

ContextRecommended Usage
8KSmall projects
16KGeneral development
32KLarge repositories
64K+Complex multi-file projects (hardware permitting)

Example (llama.cpp)

llama-cli \
-m MidnightCoder-30B-Q4_K_M.gguf \
-c 32768

Example (Ollama)

Create a Modelfile:

FROM MidnightCoder-30B-Q4_K_M.gguf

SYSTEM """
<Midnight Coder system prompt>
"""

Build:

ollama create midnightcoder -f Modelfile

Run:

ollama run midnightcoder

Performance Notes

The required memory depends on:

  • Quantization
  • Context size
  • KV cache precision
  • Runtime configuration

Lower quantizations reduce memory usage while higher quantizations generally preserve more model quality.


Limitations

Like any language model:

  • Responses may contain inaccuracies.
  • Generated code should always be reviewed.
  • Security-sensitive code requires human validation.
  • Production deployments should include proper testing.

License

This repository distributes a GGUF version of the original model.

Please refer to the original Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct license for licensing terms regarding the base model.


Acknowledgements

Special thanks to:

  • Alibaba Qwen Team
  • Hugging Face
  • llama.cpp
  • Ollama

for making local AI development accessible to the community.


Midnight Coder

Midnight Coder is an open-source project dedicated to building high-quality AI tools for software developers.

Links

GitHub

https://github.com/midnightcoderagent/Midnight-Coder

Organization

https://huggingface.co/MidnightCoder


Disclaimer

This repository is an independent GGUF distribution based on Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct.

It is not an official release from the Qwen Team or Alibaba.

All trademarks and original model rights belong to their respective owners.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

llama.cpp

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов
547d5a6

0 моделей