80-200GB 显存本地多智能体编码选型：模型与 harness 怎么配
litLikeBic177 · reddit · 2026-10-07
一位需要在本地部署（代码不出内网）的开发者详细列出了搭建 on-prem 多智能体编码系统的硬件与选型问题：1 块 H200 起、可扩到多卡、vLLM 提供 OpenAI 兼容接口，2-3 人并发使用。
核心讨论点：
- 模型能力档位：单卡候选包括 Cohere North Mini Code（30B MoE/3B 激活）、Mistral Small 4（119B MoE/6B 激活）、Nemotron 3.5 等。Vibe Code Bench 结果显示小模型在长端到端构建任务上会崩，只有 Large-4 级（4-8 卡）和闭源模型能撑住。作者想弄清 agentic 仓库级任务的能力跃迁点在 30B→120B 还是必须到 500GB+。
- 异构多智能体：大模型做 planner/reviewer + 小模型做快速 executor 是否真的优于单个中等模型？
- Harness 选择：OpenHands、OpenCode、Cline/Roo/Continue、Codex CLI 本地模式等，哪家对子 agent 路由到不同端点支持最好。
约束条件还有：开放权重、偏好 Apache/MIT 许可、排除中国来源模型。帖子聚合了大量当前本地编码部署生态的选型信息，评论区讨论值得关注。
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