Характеристики

Лицензия: Apache 2.0
Базовая модель: Qwen3-14B
Библиотека: llama.cpp
Опубликована: 1 июн 2026

Ссылки

Hugging Face

NousCoder-14B-Q4_K_M-layers

exdysa

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Квантованный вариант NousCoder на базе Qwen3-14B для диалоговой генерации кода.

541скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены1 июн 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.

Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Открыть конструктор бенчмарка

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

NousCoder-14B-Q4_K_M-layers — квантованный GGUF-чекпойнт модели для генерации кода, опубликованный пользователем exdysa. Он основан на NousCoder-14B, дообученной на базе Qwen/Qwen3-14B; в метаданных указаны llama.cpp и диалоговый режим.

Модель предназначена для генерации программного кода и ответов в диалоге на запросы, связанные с программированием. Тег языка en и наборы данных для генерации кода указывают на англоязычную ориентацию. Квантование Q4_K_M рассчитано на более компактное хранение и запуск; распределённое разбиение слоёв обозначено в названии и тегах репозитория.

Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка README не содержит подробностей об оценках качества или точных ограничениях; как квантованная модель, результат может отличаться от исходной версии по точности.

Сценарии применения

генерация кода по текстовому запросу
получение помощи по задачам программирования в диалоге
создание решений для задач из наборов по генерации кода

Ограничения

Квантование может снижать точность относительно исходной модели. В README нет подробных результатов оценки качества.

Для каких профессий подходит7

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей II.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей II.3Разработка и данныеРефакторинг, миграция и модернизацияAI помогает улучшать структуру программ и переносить их на новые технологии без потери поведения.20 задач9 764модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

[!IMPORTANT] Original Model Link : https://huggingface.co/NousResearch/NousCoder-14B

name: NousResearch_NousCoder-14B-Q4_K_M-layers
description: > 
 split-layer format for distributed serving via mesh-llm
base_model: Qwen/Qwen3-14B
license: apache-2.0
library_name: llama.cpp
pipeline_tag: text-generation
tasks: text-generation
tags:
- mesh-llm
- Qwen3
- NousResearch
- NousCoder
- split
- distributed
language: en
datasets :
 - livecodebench/code_generation_lite
 - agentica-org/DeepCoder-Preview-Dataset
 - NousResearch/lcb_test
 - NousResearch/RLVR_Coding_Problems
get_started_code: mesh-llm serve --model "exdysa/NousResearch_NousCoder-14B-Q4_K_M-layers" --split

Как запустить

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

GPU в ailist

llama.cpp

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов: 6002df1