JetBrains kjører Junie lokalt på Qwen 3.6, ikke på den nyere 3.8

Den nyere modellen tapte. JetBrains testet Qwen3.8 mot den eldre Qwen3.6 før lanseringen av Junie Local 24. august, og landet på 3.6. Begrunnelsen er praktisk: Qwen 3.8 må ha resonnering påslått for å fungere pålitelig, og med resonnering på kjører oppgavene omtrent fire ganger tregere. På dagens Mac-maskiner vinner den eldre modellen.

Junie Local starter med kommandoen /local inne i Junie. Da lastes Qwen3.6-27B i 4-bit ned, rundt 20 GB, den lokale serveren starter, og agenten bytter motor. Ingen JSON-profil å skrive, ingen kjøretid å installere først, ingen endepunkt å peke på. Plan-modus, guidelines, skills og egne kommandoer oppfører seg akkurat som før.

Prisen er maskinvare. JetBrains krever en M5-Mac med 64 GB RAM, og valget av nettopp M5 handler om prefill, altså fasen der agenten leser prosjektfiler for å forstå konteksten før den skriver kode. M5-brikkens Neural Accelerator har 8-bits aritmetiske instruksjoner som M4 mangler, og de ga rundt 40 prosent høyere prefill-gjennomstrømning.

«Alle måler genereringshastighet. For en kodeagent er det feil tall å jage, fordi mesteparten av tiden går med til prefill» — Dmitry Savelev, JetBrains

På JetBrains' eget, private testsett skåret Qwen3.6-27B på linje med Sonnet 4.5 satt til 10 000 tokens resonneringsgrense, mens GPT-5 på medium innsats lå litt høyere. Den lokale modellen kjører med resonnering helt av, fordi interne tester viste at den ga svært lite kvalitetsløft og kostet to til tre ganger så mange tokens. JetBrains er selv tydelige på at forskjellen merkes på kompleks arkitektonisk resonnering, ikke på hverdagsarbeid.

Hva bør du gjøre?

1. Har du en M5-Mac med 64 GB RAM: kjør /local i Junie og gi den en oppgave du har utsatt, som en flerfilsrefaktorering eller et testhull du har ignorert i to kvartaler.
2. Jobber du under taushetsplikt eller kundeavtaler: merk at ingen leverandør er involvert i det hele tatt når vektene først ligger på disk, og at oppsettet fungerer uten nett.
3. Sitter du på annen maskinvare: JetBrains har allerede prototyper for DGX Spark og RTX 5090, og ser på kort med 24 GB.