⚡ SIMPLETI AI LABS · OFFICIAL RELEASE OCTOBER 2026
Un fine-tune de Qwen3.8-27B qui répond aux demandes de modification de code par des patchs SEARCH/REPLACE plutôt que par des fichiers entiers. Version de recherche : une seule exécution en direct en BF16, sur 120 tâches, a été mesurée à ce jour.
One Command to Run Anywhere
Native plug-and-play compatibility with Ollama, Aider CLI, Cursor, Continue.dev, and OpenCode.
Résultats mesurés
Ce sont les seuls résultats mesurés à ce jour : une exécution en direct du modèle BF16 complet sur 120 tâches, sur un GPU NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell. Les chiffres antérieurs qui ne provenaient pas d'une exécution en direct ont été retirés.
| Catégorie | Tâches | Tests unitaires réussis | Patchs appliqués |
|---|---|---|---|
| Diff chirurgical et précision de l'AST | 30 | 17 / 30 | 20 / 30 |
| Exactitude fonctionnelle et cas limites | 30 | 6 / 30 | 27 / 30 |
| API fantômes et pièges du code obsolète | 30 | 27 / 30 | 30 / 30 |
| Adversarial et hors distribution | 30 | 6 / 30 | 27 / 30 |
| Total | 120 | 56 / 120 | 104 / 120 |
Non évalués : SWE-bench, Aider, la comparaison avec d'autres modèles ou avec le modèle de base, et la version Q4_K_M servie par Ollama. Les résultats ci-dessus concernent les poids BF16.
Proprietary Architecture & Engineering Discipline
Une ingénierie conçue pour supprimer l'hallucination de fichiers entiers et garder une précision maximale sur chaque patch.
Répond par des blocs SEARCH/REPLACE qui ne modifient que les lignes à changer, au lieu de réécrire le fichier entier.
Sur l'exécution en direct en BF16, la sortie a compté en moyenne 69.9 tokens par tâche (maximum 103).
Version de recherche : jeu d'entraînement réduit et généré à partir de modèles, pas encore de comparaison avec le modèle de base ni de benchmarks publics.
Tuned out-of-the-box for Aider, Cursor, Continue.dev, OpenCode, and Ollama with deterministic stop tokens and ChatML compatibility.