/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
1,5 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
16 авг 2026

NexusCoder

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Компактная модель Qwen для диалоговой генерации, анализа и исправления кода с интеграцией в агентный фреймворк Nexus Coder.

90скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены20 авг 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

AdminReal/NexusCoder — модель для генерации кода в диалоговом формате, созданная на основе Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct и связанная с агентным фреймворком Nexus Coder. Веса представляют собой инструкционно дообученную плотную модель Qwen2 с 1,5 млрд параметров; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Для загрузки весов используется Transformers и формат safetensors.

Модель предназначена для генерации, анализа и исправления кода, а проект Nexus Coder добавляет инструменты и навыки для агентных сценариев. README описывает более 60 навыков и более 80 инструментов в фреймворке, но это возможности программной обвязки, а не отдельные модальности модели. Репозиторий также содержит экспериментальные конфигурации архитектур, не относящиеся к размещённым весам. Для весов указана лицензия Apache 2.0, для исходного кода фреймворка и конфигураций — NAL-1.0.

Сценарии применения

  • генерация фрагментов кода по запросу
  • анализ и объяснение кода в диалоге
  • поиск и исправление ошибок в коде
  • помощь при разработке через агентные инструменты Nexus Coder

Ограничения

Модель компактная, с 1,5 млрд параметров; качество для сложных задач может быть ограничено. Возможности инструментов и навыков зависят от фреймворка Nexus Coder и не являются самостоятельными возможностями весов.

Для каких профессий подходит8

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

🧠 Nexus Coder

AI Code & Security Engine — Qwen2.5-Coder based

A deployable coding model: Qwen2.5-Coder-1.5B weights + Nexus Coder agent engine (skills & tools)

📖 Introduction

Nexus Coder is a working AI model combining:

  • Model weights: Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct (Apache 2.0) — a strong 1.5B coding model.
  • Agent engine: the Nexus Coder framework (nexus/) — 60+ skills and 80+ tools with automatic registration, agent planner/router/memory/safety, data pipeline, and training utilities.

🚀 Quick Usage

The model is a standard Qwen2ForCausalLM. Load it with transformers:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "AdminReal/NexusCoder"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)

messages = [{"role": "system", "content": "You are Nexus Coder, a helpful coding assistant."},
            {"role": "user", "content": "Write a Python function to compute fibonacci."}]
text = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt")
out = model.generate(**inputs, max_new_tokens=512)
print(tokenizer.decode(out[0][inputs["input_ids"].shape[1]:], skip_special_tokens=True))

CLI chat demo (from source):

python scripts/chat.py --model AdminReal/NexusCoder

📁 Repository Contents

PartWhat it isLicense
model.safetensors, config.json, tokenizer.*Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct weightsApache 2.0
nexus/Agent engine source (skills, tools, agent, data, optim)NAL-1.0
configs/Experimental architecture designs (tiny → 423b) — not the hosted modelNAL-1.0
docs/, scripts/, tests/Documentation, CLI scripts, testsNAL-1.0

The configs/nexus_coder_*.yaml files describe a from-scratch MoE research architecture and are independent from the Qwen2-based weights hosted in this repo.

⚖️ Licenses

  • Model weights: Apache 2.0 (from Qwen/Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct). See LICENSE.
  • Source code (nexus engine): NexusCoder Attribution License v1.0 (NAL-1.0). Attribution required to Hieu Louis (github.com/mhieuhonda).

👤 Author

Hieu Louis · 2026

  • GitHub: @mhieuhonda
  • Project: NexusCoder

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
df57a6d

0 моделей