/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Размер весов
19,3 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_5 · dense
Базовая модель
Qwen3.5-9B
Библиотека
transformers
Опубликована
15 сен 2026

Zenith-9B-CodeCore-Merge

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Экспериментальная объединённая модель Qwen на 9 млрд параметров для генерации кода, многошагового рассуждения и агентных задач разработки.

772скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены17 сен 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

Zenith-9B-CodeCore-Merge — экспериментальная объединённая модель на 9 млрд параметров от prithivMLmods, построенная на основе Qwen3.5-9B и объединяющая её с OxCoder-9B, Qwopus3.5-9B-Coder и Ornith-1.5-9B. Модель использует архитектуру Qwen3.5 и предназначена для генерации и понимания кода, многошагового решения задач и следования инструкциям в агентных сценариях.

Модель рассчитана на сложные задачи разработки ПО: написание и изменение кода, отладку, анализ кода и длительные автономные рабочие процессы с использованием инструментов. В метаданных указаны диалоговые и интерфейсные возможности вызова инструментов; основной язык карточки — английский. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Автор предупреждает, что модель экспериментальная и может выдавать артефакты; для GGUF не сохранены заголовки Multi-Token Prediction, поэтому в этом формате генерация выполняется по одному токену за шаг.

Сценарии применения

  • генерация кода по описанию задачи
  • поиск и исправление ошибок в коде
  • анализ и изменение существующего кода
  • решение многошаговых задач разработки ПО
  • создание агентных рабочих процессов с вызовом инструментов

Ограничения

Модель экспериментальная и может выдавать артефакты. Вариант GGUF не сохраняет заголовки Multi-Token Prediction и генерирует по одному токену за шаг.

Для каких профессий подходит9

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

Zenith-9B-CodeCore-Merge

Zenith-9B-CodeCore-Merge is a merged 9B-parameter coding and reasoning model designed for long-horizon coding tasks, agentic coding, and agentic reasoning. It is built by merging Qwen3.5-9B as the base model with OxCoder-9B, Qwopus3.5-9B-Coder, and Ornith-1.5-9B, combining their capabilities for code generation, multi-step problem solving, instruction following, and autonomous coding workflows. The model is intended for complex software-engineering tasks that require sustained reasoning across multiple steps, code understanding, modification, debugging, and tool-oriented agentic workflows. This model is experimental and may generate artifacts.

  • GGUF: Zenith-9B-CodeCore-Merge-GGUF. Note: The Multi-Token Prediction (MTP) heads are not preserved in this format. The model runs as a standard single-token-per-step autoregressive decoder.

Merge Recipe

hf download OrionLLM/OxCoder-9B \
  --local-dir ./models/OxCoder-9B

hf download Jackrong/Qwopus3.5-9B-Coder \
  --local-dir ./models/Qwopus3.5-9B-Coder

hf download ornith-ai/Ornith-1.5-9B \
  --local-dir ./models/Ornith-1.5-9B

hf download Qwen/Qwen3.5-9B \
  --local-dir ./models/Qwen3.5-9B
python omnimergekit.py \
  --base      models/Qwen3.5-9B --task-base ./models/Qwen3.5-9B \
  --source    models/OxCoder-9B \
  --source    models/Qwopus3.5-9B-Coder \
  --source    models/Ornith-1.5-9B \
  --weights   0.55,0.30,0.15 \
  --method omnimerge_v2 --density 0.53 --darex-q 0.75 --seed 42 \
  --no-auto-mlp-skip --skip-patterns visual.,mtp. \
  --output prithivMLmods/Zenith-9B-CodeCore-Merge

omnimergekit

Tools for model merging, expert pruning, differential competence-map extraction, and GGUF quantization — https://github.com/mann1x/omnimergekit

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3_5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
71ccd4e

0 моделей