II.2Создание и понимание программного кода

sagard21 разработал эту модель на базе Salesforce/codet5-large для упрощения понимания кода: она создаёт построчные объяснения фрагментов исходного кода. Модель дообучена на небольшой выборке фрагментов Python и опубликована в форматах PyTorch и safetensors. Это модель семейства T5 с архитектурой T5ForConditionalGeneration и 385,2 млн параметров. Она предназначена для суммаризации кода; заявленная длина контекста составляет 512 токенов. Карточка приводит метрики проверки: Loss 2,156, ROUGE-1 29,375, ROUGE-2 18,128 и ROUGE-L 25,445. Лицензия — MIT. Обучение на небольшой выборке Python ограничивает обобщение на другие языки программирования и типы кода; приведённые метрики сами по себе не гарантируют качество объяснений на произвольных входных данных.

Qwable-9B-Claude-Fable-5-heretic — текстовая донастройка Qwen/Qwen3.5-9B, опубликованная richardyoung. Исходная модель Qwable-9B-Claude-Fable-5 разработана Empero; эта версия обработана методом abliteration с помощью Heretic v1.4.0 для снижения частоты отказов. Модель имеет плотную архитектуру Qwen3.5 и около 9 млрд параметров; обучение текста было полно-параметрическим и использовало трассы рассуждений, программирования и агентных задач от Claude Fable 5 и GPT-5.5. Базовая модель мультимодальна, однако зрительная башня осталась замороженной, а зрительные возможности этой версии не дообучались и не оценивались. Модель предназначена прежде всего для диалоговой помощи в программировании, многошаговых задачах с терминалом и агентных сценариях, а также для рассуждений и объяснений. Обучающие данные и карточка ориентированы преимущественно на английский язык. В приведённом сравнении доля отказов снизилась с 97 из 100 у исходной модели до 50 из 100; это не заменяет полноценную оценку безопасности и качества. Ответы могут содержать отдельный блок рассуждений, который при показе пользователям может потребовать обработки. Репозиторий содержит веса Safetensors и использует библиотеку Transformers. Заявленная лицензия — Apache-2.0, унаследованная от базовых весов; автор исходной модели отдельно отмечает оговорки о происхождении обучающих данных. Полные бенчмарки программирования, агентных возможностей и безопасности для исходной донастройки ещё не опубликованы.

Qweble-Sol 4B — дообученная ukuwzi модель на базе Qwen3.5-4B, настроенная для системного администрирования, программирования, отладки и DevOps. Это плотная модель примерно на 4,21 млрд параметров; данная версия представлена в 4-битном формате MLX для локального запуска через mlx-lm на устройствах Apple Silicon. Модель сохраняет диалоговые и рассуждающие возможности базовой Qwen3.5-4B. Она предназначена для помощи с администрированием Linux и macOS, shell-скриптами, кодом, Docker, сетями, настройкой серверов, автоматизацией и CI/CD, а также для общих технических вопросов. Карточка указывает английский язык; отдельная длина контекста не приведена. Версия компактна и рассчитана на экономичный локальный запуск, однако 4-битная квантизация и размер модели могут снижать точность относительно более крупных или высокоточных вариантов. Модель может ошибаться в командах, параметрах и коде, поэтому результаты следует проверять. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0. Это независимое дообучение и упаковка ukuwzi, а не официальный релиз Alibaba или команды Qwen.

Qwen-14B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen, разработанная Alibaba Cloud. Она построена на архитектуре Transformer и содержит 21,8 млрд параметров по метаданным; в карточке описаны RoPE, SwiGLU, RMSNorm и словарь более чем из 150 тысяч токенов. Модель обучена на более чем 3 трлн токенов из веб-текстов, книг, кода, математических и других материалов; заявленная длина контекста — 8192 токена. Модель предназначена для генерации текста и может служить основой для диалоговых систем, а также для задач на знания, рассуждения, перевод, математику и программирование. Наиболее подробно описана поддержка китайского и английского языков; словарь также ориентирован на ряд других языков, включая русский. Репозиторий содержит исходную предварительно обученную модель, а не вариант Qwen-14B-Chat. В README заявлены конкурентные результаты на ряде китайских и англоязычных тестов, однако это оценки разработчика, а качество зависит от задачи и способа применения. Для запуска требуются PyTorch и Transformers; модель крупная и требует значительных вычислительных ресурсов. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Qwen2.5.1-Coder-1.5B-Instruct-GGUF — это GGUF-квантизованная версия инструкционной модели Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct, подготовленная bartowski с использованием llama.cpp и imatrix-квантизации. Модель предназначена для генерации и обработки программного кода, диалогового взаимодействия и выполнения инструкций, связанных с задачами разработки. В README явно указан английский язык; поддержка других языков не заявлена. Модель относится к текстовым моделям и не предназначена для работы с изображениями или другими мультимодальными данными. Размер исходной модели — 1,5 млрд параметров. Доступны варианты квантования от F16 до IQ3_M с размером файлов примерно от 0,78 до 3,09 ГБ, что позволяет запускать модель на устройствах с ограниченными ресурсами. Более сильные стороны высокоточных вариантов — сохранение качества при локальном запуске и совместимость с llama.cpp и LM Studio; варианты с меньшим числом бит требуют меньше оперативной памяти, но могут заметнее терять в качестве. Контекст модели в README не указан, поэтому его характеристики нельзя подтвердить. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

unsloth/Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct — это дообученная Unsloth версия компактной инструктивной модели Qwen2.5-Coder с архитектурой Qwen2ForCausalLM. Она содержит 494 млн параметров, использует плотную архитектуру и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий модели указывает формат safetensors и библиотеку Transformers; лицензия — Apache-2.0. Модель предназначена для генерации и исправления кода, объяснения программных фрагментов и диалоговых сценариев помощи разработчикам. Её также можно использовать как основу для простых кодовых агентов через интерфейс вызова инструментов. Метаданные указывают английский язык; модель принимает текст и генерирует текст. Компактный размер облегчает развёртывание по сравнению с крупными кодовыми моделями, но может ограничивать качество на сложных задачах программирования и длинных многошаговых запросах. README описывает семейство Qwen2.5-Coder, однако приведённые в нём детали обучения и архитектуры относятся к базовой серии и не подтверждают отдельные результаты оценки именно этой инструктивной версии.

QuantFactory/Qwen2.5-Coder-1.5B-GGUF — квантизированная версия модели Qwen2.5-Coder-1.5B, подготовленная QuantFactory с использованием llama.cpp. Базовая модель разработана командой Qwen. Это авторегрессионная языковая модель для генерации, анализа и исправления программного кода, а также для задач рассуждений, математики и общих текстовых сценариев. Модель относится к типу causal language model и предназначена прежде всего для программирования; базовая версия не рекомендуется для обычного диалогового использования без дополнительного дообучения. Модель содержит 1,54 млрд параметров, из которых 1,31 млрд не относятся к эмбеддингам, и включает 28 слоёв. Архитектура использует RoPE, SwiGLU, RMSNorm, смещения в QKV-внимании, связанные эмбеддинги слов и GQA с 12 головами для Q и 2 для KV. Заявлена поддержка контекста до 131 072 токенов; для входов свыше 32 768 токенов требуется настройка YaRN. В карточке указан английский язык, модальность — текст, формат применения — text generation. К сильным сторонам относятся специализация на генерации, рассуждении и исправлении кода, компактный размер и возможность локального запуска в квантизированном формате GGUF. При этом небольшое число параметров может ограничивать качество по сравнению с более крупными моделями, а статическое масштабирование YaRN способно ухудшать производительность на коротких текстах. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-MLX-8bit — это компактная инструкционная языковая модель для генерации текста и работы с исходным кодом. Базовую модель разработала команда Qwen, а MLX-квантизацию в формате 8-bit подготовил bartowski на основе инструментов mlx-examples. Модель предназначена для запуска на компьютерах Mac с Apple Silicon. Модель ориентирована на программирование, взаимодействие в формате чата и использование в code agents. Она обучалась с применением до 5,5 триллиона токенов, включая исходный код, данные для выравнивания текста и кода и синтетические данные. Поддерживается контекст до 32 тысяч токенов; в README явно указан английский язык. Архитектура и точное число параметров в карточке не описаны, однако из названия следует размер класса 1,5B. К сильным сторонам относятся специализация на коде, инструкционный режим, поддержка длинного контекста и оптимизация MLX для Apple Silicon. Ограничения связаны с компактным размером модели, возможными ошибками или неточностями при генерации кода и отсутствием заявленной поддержки других языков в предоставленных данных. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-abliterated-GGUF — это GGUF-квантизированная версия инструкционной модели Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-abliterated, опубликованная пользователем bartowski и основанная на модели huihui-ai. Квантизация выполнена с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для генерации текста и прежде всего для задач программирования, работы с кодом и диалогового взаимодействия. В README указан английский язык; сведения о поддерживаемых языках, длине контекста и точной архитектуре не приведены. Доступны варианты от полноточного F16 размером 65,54 ГБ до квантизаций Q8_0, Q6, Q5, Q4, Q3 и IQ4 объёмом примерно от 17,7 до 34,8 ГБ. Варианты Q6_K_L, Q6_K, Q5 и Q4 отмечены как рекомендуемые благодаря сочетанию качества и размера; Q4_K_M обозначен как вариант стандартного размера для большинства сценариев. Отдельные варианты Q4_0 оптимизированы для ARM и требуют соответствующей аппаратной поддержки, поэтому их совместимость с Mac и Windows ограничена. Модель может использоваться локально через llama.cpp и LM Studio при наличии значительных ресурсов оперативной или видеопамяти. Более сильные квантизации сохраняют высокое качество, но требуют больше памяти, тогда как компактные варианты экономичнее, однако могут заметно уступать по качеству. README не содержит независимых оценок производительности, сведений о мультимодальности, ограничениях безопасности или подробностей обучения. Указана лицензия Apache-2.0.

smorce/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-karakuri-thinking-slerp — слитая модель на основе karakuri-ai/karakuri-lm-32b-thinking-2501-exp и Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct. Автор объединил их методом SLERP с помощью LazyMergekit, чтобы добавить навыки программирования к японской reasoning-модели. Это плотная авторегрессионная архитектура Qwen2, рассчитанная на генерацию текста и чат; размер составляет 32 млрд параметров, контекст — 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации, анализа и исправления кода с возможностью рассуждений на японском языке. Метаданные также указывают английский и интерфейс вызова инструментов. Слияние наследует языковые и кодовые возможности базовых моделей, однако README не приводит результатов оценки именно этой сборки. Репозиторий распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

LiteRT-LM-вариант модели Qwen/Qwen2.5-Coder-3B-Instruct, распространяемый сообществом LiteRT и предназначенный для генерации текста на устройствах. Модель ориентирована прежде всего на задачи программирования и другие сценарии, где требуется локальная генерация текста с использованием LiteRT-LM, включая интеграцию в мобильные и периферийные приложения. В метаданных указан английский язык. Модель имеет размер 3B параметров и поставляется в виде квантованного артефакта Qwen2.5_Coder_3B_It.litertlm объёмом 3,4 ГБ с рецептом dynamic_wi8_afp32. Архитектура и максимальная длина контекста в README не указаны. Заявлена оптимизация для работы на устройстве; приведены результаты для CPU и GPU на Apple M4 Max и Samsung Galaxy S26. На Galaxy S26 GPU-режим показывает более высокую скорость предварительной обработки и генерации, а также существенно меньшее пиковое потребление памяти по сравнению с CPU. Сильными сторонами являются локальная работа без обязательной отправки запросов на сервер, поддержка аппаратного ускорения и готовность к интеграции через LiteRT-LM. Ограничения включают неизвестную длину контекста, отсутствие подробных сведений о поддерживаемых языках и зависимость производительности и потребления памяти от конкретного устройства и backend. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

ApolloRaines/Qwen2.5-Coder-3B-Instruct-Jbliterated — дообученная инструктивная языковая модель на архитектуре Qwen2 с 3,1 млрд параметров, созданная на основе Qwen/Qwen2.5-Coder-3B-Instruct. Она предназначена для генерации текста и кода по запросам, а также для диалогового взаимодействия. Модель принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов; в карточке указаны английский и китайский языки. Автор сообщает, что изменены все слои трансформера, базовый формат весов — bfloat16, а выпуск является демонстрационной версией с намеренно ограниченной силой возможностей. Карточка также описывает запуск на маломощной видеокарте с переносом слоёв между GPU, оперативной памятью и диском; это характеристика заявленного способа запуска, а не отдельная возможность самой модели. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen2.5-Coder-3B-Instruct-MLX-8bit — 8-битная MLX-квантизация инструкционно дообученной модели Qwen2.5-Coder-3B-Instruct. Исходную модель разработала команда Qwen, а данную квантизированную версию подготовил bartowski на основе инструментов mlx-examples; модель распространяется в каталоге lmstudio-community. Модель предназначена для генерации и обработки программного кода, использования в чат-сценариях и code agent системах. Она поддерживает контекст до 32 тысяч токенов и рассчитана на запуск на компьютерах Mac с Apple Silicon. В обучении использовалось до 5,5 триллиона токенов, включая исходный код, текстово-кодовые связи и синтетические данные. В README явно указан английский язык; сведения о поддержке других языков и точной архитектуре не приведены. К сильным сторонам относятся специализация на задачах программирования, ориентация на агентные сценарии, большой контекст и возможность локального запуска на совместимых устройствах. Ограничения включают небольшой по современным меркам размер в 3 миллиарда параметров, зависимость от Apple Silicon и риски неточных, небезопасных или неподходящих ответов, характерные для генеративных моделей. Лицензия указана как qwen-research; подробные условия доступны по ссылке на лицензию исходной модели Qwen2.5-Coder-3B-Instruct.

Это дообученная модель Jongbin-kr на основе Jongbin-kr/qwen2.5-coder-7b-verireason-official-settings-reasoning-jongbin. Модель семейства Qwen2 с плотной архитектурой Qwen2ForCausalLM содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста в диалоговом формате. В карточке приведён пример генерации ответа на вопрос пользователя. Модель можно применять для диалоговых ответов и задач генерации текста; в названии и базовой модели заявлена специализация на коде и рассуждениях. Используется библиотека Transformers, веса представлены в формате safetensors, заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Языки и лицензия в предоставленных данных не обозначены.

netcat420 создал эту объединённую модель на основе двух вариантов Qwen2.5-Coder-7B-Instruct: Qwen2.5-Coder-Scholar-7B-Abliterated-MFANN и huihui-ai/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-abliterated. Веса объединены методом SLERP с помощью mergekit; модель представляет собой плотную авторегрессионную архитектуру Qwen2 на 7,1 млрд параметров и распространяется в формате safetensors для Transformers. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом режиме, включая задачи, связанные с кодом. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов и имеет интерфейс для вызова инструментов. В карточке не приведены сведения о языковом охвате и результаты сравнительных оценок качества. Лицензия в доступных данных не указана. Поскольку модель объединяет варианты с пометкой abliterated, поведение защитных ограничений может отличаться от исходных моделей; применимость для конкретных сценариев следует оценивать отдельно.

Qwen2.5-CoderX-7B-v0.5-i1-GGUF — это набор квантованных файлов в формате GGUF для модели oscar128372/Qwen2.5-CoderX-7B-v0.5. Квантизацию выполнил mradermacher. Модель основана на семействе Qwen2.5 и имеет размер 7 миллиардов параметров. Модель предназначена для генерации текста и кода, следования инструкциям, проектирования алгоритмов и задач, связанных с Python и физическим моделированием. В описании указана поддержка английского языка. Доступны варианты квантизации от крайне компактных IQ1 до более качественного Q6_K размером примерно от 2,0 до 6,4 ГБ, что позволяет выбирать между требованиями к памяти, скоростью и качеством. Сильной стороной являются разнообразные GGUF-варианты, включая imatrix-квантизации, совместимые с экосистемой локального запуска GGUF. Ограничения зависят от выбранного варианта: низкобитные версии могут заметно терять в качестве, а некоторые прямо помечены как имеющие очень низкое качество. Размер контекста, мультимодальность, результаты оценивания и подробности архитектуры в README не указаны. Лицензия модели — Apache-2.0.

Seum0/qwen2.5-luau-coder-1.5b — дообученная языковая модель Seum0 на базе unsloth/qwen2.5-coder-1.5b-instruct-bnb-4bit. Это плотная Qwen2-модель с архитектурой Qwen2ForCausalLM и 1,5 млрд параметров; она предназначена для генерации текста в диалоговом режиме и задач программирования на Luau. Модель обучалась с использованием Unsloth и библиотеки TRL от Hugging Face; максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель подходит для генерации и редактирования кода Luau, помощи с написанием скриптов и ответов на вопросы по этому языку. Карточка указывает английский язык. Модель принимает текст и выдаёт текст; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Лицензия — Apache-2.0.

6block/Qwen3-14B-GGUF — набор GGUF-квантизированных версий языковой модели Qwen3-14B, разработанной Qwen. Квантизацию выполнил 6block с использованием llama.cpp и метода imatrix; исходная модель доступна как Qwen/Qwen3-14B. Модель предназначена для генерации текста и программного кода, включая двуязычные сценарии на английском и китайском языках, и может применяться локально через llama.cpp, LM Studio, Ollama и совместимые проекты. Доступны варианты квантизации от Q8_0 до Q2_K размером примерно от 15,70 до 5,75 ГБ. Для калибровки использовался датасет с английскими, китайскими и программными текстами, что должно помогать сохранять способности к работе с китайским языком и кодом в моделях с низкой разрядностью. Более высокие варианты обычно обеспечивают лучшее качество, а низкоразрядные требуют меньше памяти, но сильнее ограничены потерями качества; I-кванты могут быть эффективнее по качеству на размер, но медленнее K-квантов на CPU. Архитектура, длина контекста и точный набор поддерживаемых языков в карточке не указаны. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Для запуска требуется подходящее локальное программное обеспечение и объём RAM или VRAM, соответствующий выбранному файлу; конкретные требования зависят от варианта квантизации.

Карточка модели Juanpa2414/Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 — большая языковая модель семейства Qwen3 от команды Qwen, построенная на архитектуре причинной MoE-модели. В ней 235 млрд параметров всего, из которых активируются 22 млрд; модель имеет 94 слоя и использует 8 из 128 экспертов на шаг. Она работает только в режиме рассуждения и рассчитана на генерацию текста и диалоговое взаимодействие, включая использование инструментов. Модель предназначена для сложных задач логического рассуждения, математики, науки, программирования, следования инструкциям и работы с длинными текстовыми контекстами. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена. По сравнению с предыдущей версией Qwen3-235B-A22B-Thinking в карточке заявлены улучшения качества рассуждений и общих возможностей; независимые результаты в предоставленных данных не подтверждены. Модель принимает текст и генерирует текст. Она выпущена под лицензией Apache-2.0. Режим рассуждения увеличивает длину ответов и может быть избыточен для простых запросов; предоставленные данные не описывают конкретные ограничения качества или перечень поддерживаемых языков.

Это общественная конверсия модели Qwen/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 в формат GGUF, подготовленная Geoff Munn для локального запуска через llama.cpp и совместимые приложения. Модель относится к семейству Qwen3 и предназначена для диалогов, генерации текста и задач, требующих рассуждений: решения математических задач, программирования, логического анализа и работы с инструментами. Режим рассуждений можно переключать командами /think и /no_think. В карточке указано 30 млрд параметров и поддержка множества языков; метаданные перечисляют английский, китайский, испанский, французский, немецкий, русский, арабский, японский, корейский и хинди. Репозиторий содержит GGUF-варианты разной степени квантования; README рекомендует более точные варианты для сложных задач и отмечает высокие требования к памяти. Конверсия не связана с разработчиками Qwen. Лицензия — Apache-2.0.

QuantTrio/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507-AWQ — это AWQ-квантизированная версия причинной языковой модели Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507, разработанной командой Qwen и подготовленной QuantTrio. Модель предназначена для генерации текста с акцентом на углублённое рассуждение, включая решение математических и научных задач, программирование, логический анализ, следование инструкциям, использование инструментов и работу в агентских сценариях. Поддерживается только режим thinking; шаблон чата автоматически добавляет маркер <think>. Архитектура модели основана на Mixture-of-Experts: всего 30,5 млрд параметров, из которых при обработке активируются 3,3 млрд; предусмотрены 48 слоёв, 128 экспертов и 8 активируемых экспертов, а также GQA с 32 головами запросов и 4 головами ключей и значений. Исходная модель поддерживает нативный контекст до 262 144 токенов, однако в приведённой конфигурации vLLM задан максимальный размер контекста 32 768 токенов. Файлы квантизированной версии занимают около 16 ГБ. К сильным сторонам относятся улучшенные способности к рассуждению, математике, программированию, работе с инструментами и обработке длинного контекста, а квантизация снижает требования к памяти при развёртывании. Ограничения включают поддержку только thinking-режима, необходимость запуска с параметром --enable-expert-parallel и рекомендуемую зависимость vLLM версии 0.10.0; в README приведена конфигурация для одной узловой системы с четырьмя GPU. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

TeichAI разработала эту диалоговую MoE-модель на основе Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507, дообучив её на наборе примеров рассуждений Claude Sonnet 4.5 с высоким уровнем reasoning. Модель предназначена для генерации текста, сложных рассуждений, программирования и научных задач; поддерживает интерфейс вызова инструментов. В метаданных указан размер 2,6 млрд параметров и контекст до 262 144 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Карточка указывает английский язык; отдельные сведения о других поддерживаемых языках не приведены. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Дообучение на синтетических примерах рассуждений может влиять на стиль и точность ответов; карточка не приводит независимых оценок качества. Применимость к задачам за пределами программирования и науки отдельно не описана.

Qwen3-32B-R2EGYM-256-3epochs — плотная языковая модель на 29,7 млрд параметров, созданная командой LAION дообучением Qwen/Qwen3-32B методом обучения с подкреплением. Обучение проводилось с асинхронным PPO в SkyRL на задачах программирования и рассуждений из бенчмарка R2EGYM; использовалось 256 задач и агент Terminus-2, работающий в терминальной среде с песочницей Docker. Контекст модели — 40 960 токенов. Модель предназначена для генерации кода, решения задач программирования и многошагового рассуждения в диалоговом формате. Авторы позиционируют её как замену Qwen3-32B с улучшенными возможностями в программировании и рассуждениях. Карточка указывает лицензию Apache-2.0. Результаты могут зависеть от задачи и условий запуска; обучение на ограниченном наборе из 256 задач не гарантирует улучшения на других задачах.

ZeroXClem-Qwen3-4B-NexusPrime — языковая модель, созданная командой ZeroXClem с помощью слияния нескольких дообученных моделей Qwen3-4B методом Model Stock в MergeKit. Это плотная авторегрессионная модель на 3,7 млрд параметров для генерации текста, диалога и технических задач; заявленное максимальное окно контекста — 40 960 токенов. Она объединяет направления программирования и пошаговых рассуждений, поэтому предназначена для генерации и объяснения кода, решения математических и логических задач, структурированных ответов и технической документации. В README заявлена многоязычная поддержка, включая более 20 языков у одного из компонентов слияния; метаданные карточки указывают английский язык. Модель опубликована в формате safetensors и работает с библиотекой Transformers; README рекомендует стандартный шаблон чата Qwen3. Лицензия — Apache-2.0. Карточка заявляет широкие возможности, однако не приводит независимых оценок качества; модель описана как неконтролируемая и может выдавать нежелательный контент, поэтому для чувствительных сценариев требуется проверка результатов.

Shining Valiant 3 — дообученная Valiant Labs модель для научных задач, проектирования систем ИИ и рассуждений общего назначения, созданная на базе Qwen3-4B. Это плотная причинная языковая модель с 3,7 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста, диалоги, следование инструкциям, написание кода и пошаговое решение сложных задач. Для диалогов разработчик рекомендует включать режим рассуждений; модель использует формат запросов Qwen 3 и поддерживает контекст длиной до 40 960 токенов. Модель обучали на данных научных рассуждений, сгенерированных DeepSeek R1 0528, а также на сложных примерах рассуждений об ИИ. Она предназначена для локального запуска на настольных компьютерах и мобильных устройствах, а также для быстрой серверной инференции. Доступна в формате Safetensors и распространяется по лицензии Apache 2.0. Карточка описывает специализацию на рассуждениях и решение задач, но не приводит результатов сравнительных оценок качества.

Qwen3-4B-Thinking-2507-Qwen3.8-Max-Distillation-Detrax — компактная дистиллированная языковая модель в формате GGUF, опубликованная пользователем или организацией Detrax. Она основана на Qwen3-4B-Thinking-2507 и обучалась с использованием набора данных r0b0tlab/qwen3.8-max-distillation-50k. В README не указаны точные сведения о разработчике дистилляции, языковом охвате и исходной архитектуре, кроме принадлежности к семейству Qwen и наличия 4 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста, многошагового рассуждения, написания и отладки кода, решения математических задач, структурированного логического вывода и точного соблюдения инструкций и ограничений. Заявлены улучшения по сравнению с базовой моделью в математическом рассуждении, генерации кода, логическом выводе, релевантности и сходстве ответов; наиболее заметные результаты отмечены для алгоритмических и требующих строгого соблюдения ограничений задач. Модель поставляется в вариантах F16, Q8_0, Q6_K и Q4_K_M размером примерно от 2,3 до 7,5 ГБ. Она совместима с llama.cpp, LM Studio, Jan, koboldcpp и другими средами, поддерживающими GGUF. Рекомендуемая длина контекста составляет 8192 токена. Сильными сторонами являются компактность, эффективность на технических задачах и возможность запуска на CPU или с GPU offloading. Ограничения включают меньший размер по сравнению с крупными моделями, зависимость качества от выбранного уровня квантования и отсутствие в README подробных данных о поддерживаемых языках, мультимодальности и независимой оценке качества. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled — модель, разработанная Jackrong на базе Qwen/Qwen3.5-27B. Она дообучена методом SFT с применением LoRA на наборах данных с примерами рассуждений, включая материалы, заявленные как дистиллированные из взаимодействий с Claude-4.6 Opus. Модель ориентирована на задачи, требующие пошагового анализа, планирования, программирования и работы в средах coding agents, включая Claude Code и OpenCode. Модель относится к плотной архитектуре размером 27B параметров. В карточке указаны поддержка английского и китайского языков, а также совместимость с Transformers, llama.cpp и форматом GGUF. Метаданные описывают её как image-text-to-text и мультимодальную, однако в описании итоговая версия явно названа text-only, поэтому возможности обработки изображений следует считать не подтверждёнными. Заявлена поддержка роли developer в шаблоне диалога и сохранённого thinking mode с выводом рассуждений в тегах <think>. К сильным сторонам относятся структурированное рассуждение, улучшенная автономность и стабильность при работе инструментального агента, а также снижение избыточных повторов в рассуждениях на простых запросах. Согласно карточке, модель способна продолжать автономную работу более девяти минут без вмешательства пользователя, но приведённые результаты основаны на общественных тестах, а не на независимой систематической оценке. Размер 27B может предъявлять существенные требования к памяти и вычислительным ресурсам, особенно без квантования. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

brayniac/Qwen3.5-35B-A3B-heretic — вариант модели Qwen3.5-35B-A3B, подготовленный методом abliteration для снижения частоты отказов. В приведённом сравнении частота отказов составляет 5 из 100 против 92 из 100 у исходной модели; KL-дивергенция относительно исходной модели — 0,0825. Это не гарантирует ответа на любой запрос и не означает отсутствия ограничений безопасности. Модель предназначена для диалогов, рассуждений, программирования, работы с изображениями и сценариев с вызовом инструментов. Это мультимодальная причинная языковая модель с визуальным энкодером и гибридной архитектурой: Gated Delta Networks сочетаются с разреженной смесью экспертов (MoE). Всего в ней 35 млрд параметров, из которых активируются около 3 млрд; нативный контекст — 262 144 токена, с возможностью расширения до 1 010 000. Семейство заявляет поддержку 201 языка и диалекта. Веса опубликованы в формате safetensors и совместимы с Transformers и рядом движков инференса. Лицензия — Apache-2.0. Результат abliteration получен с изменением поведения исходной модели, поэтому качество и надёжность ответов следует оценивать для конкретного применения; приведённая таблица отказов не заменяет широкую проверку.

Smoffyy/Qwen3.5-4B-Instruct-Revised-GGUF — переработанная GGUF-квантизация модели Qwen3.5-4B, разработанной командой Qwen. Автор варианта Smoffyy конвертировал исходные веса в формат GGUF с помощью llama.cpp и заменил официальный шаблон чата на собственный исправленный шаблон. Модель предназначена для диалогов, рассуждений, программирования, агентских сценариев и визуального понимания; это мультимодальная causal language model с vision encoder. Для работы с изображениями требуется отдельный файл mmproj-f16.gguf. Модель содержит около 4 млрд параметров, 32 слоя и использует гибридную архитектуру Gated DeltaNet, Gated Attention и sparse Mixture-of-Experts. Заявлена поддержка 201 языка и диалекта. Вариант сохраняет возможности исходной модели, но исправляет проблемы шаблона чата, включая управление режимом рассуждений, пустые блоки рассуждений и поддержку роли developer. По умолчанию включён режим без рассуждений; его можно переключать специальными токенами в системном запросе. В README приведён пример использования q4_k_m с контекстом 64k, требующий около 7 ГБ VRAM; рекомендуемые требования к видеопамяти зависят от уровня квантизации. К ограничениям относятся потеря части качества по сравнению с полноразмерными весами при использовании более сильной квантизации, а также необходимость скачивать дополнительный мультимодальный проектор для обработки изображений. Модель и производные работы распространяются по лицензии Apache 2.0.

coder3101/Qwen3.5-9B-heretic — созданная на основе Qwen/Qwen3.5-9B версия с изменённым поведением отказов, подготовленная автором репозитория методом abliteration. Это мультимодальная модель на 9 млрд параметров с архитектурой Qwen3.5: языковая модель объединена с обработкой изображений, а гибридная архитектура включает Gated Delta Networks и механизм внимания. Модель предназначена для диалога, рассуждений, программирования и анализа изображений; также поддерживает интерфейс вызова инструментов. По сравнению с исходной моделью в приведённом README тесте отказов стало меньше: 10 из 100 против 86 из 100 у оригинала. Модель принимает текст и изображения и формирует текстовые ответы. README указывает нативный контекст 262 144 токена с возможностью расширения до 1 010 000 токенов и поддержку 201 языка и диалекта базовой модели. Весовые файлы представлены в формате safetensors; заявлена совместимость с Transformers, vLLM, SGLang и KTransformers. Лицензия — Apache-2.0. Показатель снижения отказов описывает приведённый тест и не гарантирует поведение на всех запросах; модель может отвечать на запросы, от которых исходная версия отказывалась.