6GB显卡就能跑！Tiel-Coder-35B-A3B 多模态 AI 编程模型本地部署教程｜代码能力实测｜MTP加速｜性能实测｜接入 Hermes Agent

大家好，我是超哥。今天给大家分享 Tiel-Coder-35B-A3B 多模态 AI 编程模型的本地部署教程。这个模型最大的特点就是低显存也能运行，6GB 显卡同样可以部署，同时拥有 262K 超长上下文，并支持 MTP 加速，可以进一步提升推理速度。模型部署到自己的电脑上之后，不需要 API Token，也不需要联网，就可以直接本地运行。我还会带大家将它接入 Hermes Agent，实现工具调用、网页操作等 Agent功能。我们直接开始教程。

博主电脑环境

显卡：NVIDIA RTX 4080 SUPER（16GB）

CPU：AMD R9 7900X 12-Core Processor（12核）

内存：64GB（3600 MHz）

一、Tiel-Coder-35B-A3B 大模型下载

Hugging Face下载地址：https://huggingface.co/peculiar-ragdoll/Tiel-Coder-35B-A3B-GGUF-MTP

夸克网盘下载地址：https://pan.quark.cn/s/3c5038896f9e?pwd=1tA7

迅雷网盘下载地址：https://pan.xunlei.com/s/VP2ww64XPkDYXwGdEVMfJv9jA1?pwd=9mb6

电脑配置模型选择推荐（内存大的可以往下再提一格）：

二、下载并配置 llama.cpp

1、下载并安装 llama.cpp

Github 下载地址：https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases

夸克网盘下载地址：https://pan.quark.cn/s/5b91f8d47cac?pwd=SZP6

迅雷网盘下载地址：https://pan.xunlei.com/s/VP2wioNgUT8yOkE4wLQxqKJCA1?pwd=r2ig

注意：显卡用户别忘了下载下图主程序后面的DLLs文件，下载后把里面的内容解压到llama.ccp主程序的根目录里，不然无法使用显卡运行模型。

2、Tiel-Coder-35B-A3B 接入 llama.cpp

把下载到的大模型放到 llama.ccp 程序的根目录下的 models 目录里（需自行创建目录）

3、配置启动脚本

llama.ccp 程序的根目录创建启动脚本，命名成：启动.bat

@echo off
title Tiel-Coder-35B-A3B-MTP - llama.cpp

cd /d "%~dp0"

echo.
echo ========================================
echo       XChaoGe.Com
echo       llama.cpp Local AI Server
echo ========================================
echo.
echo       Tiel-Coder-35B-A3B-MTP
echo       Q4_K_XL + Vision + MTP
echo.

llama-server.exe ^
  -m "models\模型名" ^
  --mmproj "models\mmproj-BF16.gguf" ^
  --host 127.0.0.1 ^
  --port 8085 ^
  -c 65536 ^
  --fit on ^
  -fa auto ^
  --jinja ^
  --parallel 1 ^
  --alias Tiel-Coder-35B-A3B-MTP ^
  --temp 0.6 ^
  --top-p 0.95 ^
  --top-k 20 ^
  --repeat-penalty 1.05 ^
  --cache-type-k q8_0 ^
  --cache-type-v q8_0 ^
  --spec-type draft-mtp ^
  --spec-draft-n-max 2 ^
  --spec-draft-p-min 0.0 ^
  -n 32768

pause

访问控制面板 URL：

http://127.0.0.1:8085

参数说明：

三、接入 Hermes Agent

Hermes Agent 下载地址：https://hermes-agent.nousresearch.com/

夸克网盘下载地址：https://pan.quark.cn/s/fd2e158b2d8b?pwd=RtRG

OpenAI api 参数：

API 秘钥: 随便填一个

Base URL：http://127.0.0.1:8085/v1