⚡ SIMPLETI AI LABS · OFFICIAL RELEASE OCTOBER 2026
Ein Fine-Tune von Qwen3.8-27B, der auf Anfragen zur Codeänderung mit SEARCH/REPLACE-Patches statt mit ganzen Dateien antwortet. Forschungsversion: Bisher wurde nur ein Live-Lauf in BF16 mit 120 Aufgaben gemessen.
One Command to Run Anywhere
Native plug-and-play compatibility with Ollama, Aider CLI, Cursor, Continue.dev, and OpenCode.
Gemessene Ergebnisse
Das sind die einzigen bisher gemessenen Ergebnisse: ein Live-Lauf des vollständigen BF16-Modells mit 120 Aufgaben auf einer NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell GPU. Frühere Zahlen, die nicht aus einem Live-Lauf stammten, wurden zurückgezogen.
| Kategorie | Aufgaben | Unit-Tests bestanden | Patches angewendet |
|---|---|---|---|
| Chirurgischer Diff und AST-Präzision | 30 | 17 / 30 | 20 / 30 |
| Funktionale Korrektheit und Grenzfälle | 30 | 6 / 30 | 27 / 30 |
| Geister-APIs und Fallen durch veralteten Code | 30 | 27 / 30 | 30 / 30 |
| Adversarial und außerhalb der Verteilung | 30 | 6 / 30 | 27 / 30 |
| Gesamt | 120 | 56 / 120 | 104 / 120 |
Nicht bewertet: SWE-bench, Aider, der Vergleich mit anderen Modellen oder mit dem Basismodell sowie die von Ollama bereitgestellte Q4_K_M-Version. Die obigen Ergebnisse gelten für die BF16-Gewichte.
Proprietary Architecture & Engineering Discipline
Engineering, das Ganzdatei-Halluzinationen verhindert und maximale Präzision in jedem Patch hält.
Antwortet mit SEARCH/REPLACE-Blöcken, die nur die Zeilen ändern, die sich ändern müssen, statt die ganze Datei neu zu schreiben.
Im Live-Lauf in BF16 lag die Ausgabe im Schnitt bei 69.9 Tokens pro Aufgabe (maximal 103).
Forschungsversion: kleiner, schablonenbasierter Trainingsdatensatz, noch kein Vergleich mit dem Basismodell und keine öffentlichen Benchmarks.
Tuned out-of-the-box for Aider, Cursor, Continue.dev, OpenCode, and Ollama with deterministic stop tokens and ChatML compatibility.