II.2Создание и понимание программного кода

Solstice-AI/Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-NEO-CODER-NVFP4 — языковая модель на базе Qwen3.8-27B, созданная DavidAU и подготовленная, квантизированная и упакованная командой Solstice-AI. Модель предназначена для программирования, агентной разработки ПО, отладки репозиториев, решения задач с длинным контекстом и автоматизации действий в настольных и мобильных средах. Заявлена поддержка английского и китайского языков. Модель использует формат NVIDIA NVFP4 и рассчитана прежде всего на ускоренное выполнение на оборудовании NVIDIA Blackwell, включая B200, GB200 и RTX 5090; также заявлена совместимость с RTX 4090. Архитектура описана как гибридная: около 75% слоёв используют линейное внимание Gated Delta Recurrent Network, а около 25% — глобальное Grouped-Query Attention. Заявлены нативный контекст до 262 144 токенов, Multi-Token Prediction с генерацией двух токенов за проход и дополнительная мультимодальность для обработки изображений и видеокадров через компонент mmproj-BF16.gguf. Сильными сторонами по данным README считаются задачи программной инженерии, рассуждения, следование сложным ограничениям и длительные многофайловые сценарии; приведены высокие результаты на SWE-bench Pro, LiveCodeBench v6, QwenSWEBench, OSWorld-Verified, AndroidWorld, IFBench и ARC. Эти результаты заявлены авторами модели и не являются независимой гарантией качества. Ограничения включают зависимость от поддерживаемого NVFP4-стека и специализированного оборудования, а также потенциальные риски, связанные с заявленным удалением ограничивающих отказов в рамках Project Heretic. Лицензия указана как Apache-2.0.

Solstice-AI/Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-NEO-CODER-NVFP4-1M — модель на базе Qwen3.8-27B Cold Fusion, разработанной DavidAU, с последующей квантизацией, расширением контекста и упаковкой Solstice-AI. Модель предназначена для программирования, агентной разработки ПО, отладки репозиториев, многошаговых рабочих процессов, рассуждений и диалогового использования. Также заявлена поддержка визуального понимания изображений, интерфейсов, архитектурных схем и видеокадров через дополнительный модуль mmproj-BF16.gguf. Модель поддерживает английский и китайский языки. Указан контекст до 1 048 576 токенов, полученный расширением RoPE с помощью YaRN; исходный контекст заявлен как 262 тысячи токенов. Архитектура описана как гибридная: 75% слоёв используют линейное внимание Gated Delta Recurrent Network, а 25% — глобальное Grouped-Query Attention. Формат NVFP4 обеспечивает 4-битное микромасштабирование для NVIDIA Blackwell, включая B200, GB200 и RTX 5090. Также заявлена поддержка Multi-Token Prediction для ускорения генерации. Сильными сторонами README называет производительность в задачах программной инженерии, компьютерного управления, следования сложным ограничениям и длинного контекста; приведены результаты внутренних или заявленных разработчиками сравнений, включая SWE-bench Pro 61,7% и ARC-C 735. Эти показатели следует воспринимать с учётом методики оценки и аппаратных требований. Ограничения включают зависимость от совместимого оборудования NVIDIA Blackwell и соответствующего серверного ПО, а также то, что расширенный миллионный контекст и мультимодальность могут требовать специальных компонентов. Лицензия — Apache 2.0.

Qwen3.8-27B-Uncensored-NVFP4 — квантизированная версия модели orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored, созданная preetpatel на базе Qwen3.8-27B от Qwen. Исходная модель представляет собой abliteration/fine-tune без встроенных ограничений, ориентированный авторами на red teaming и исследования. Данный репозиторий изменяет числовой формат весов и не выполняет дополнительное обучение. Модель предназначена для генерации текста, рассуждений, программирования, работы в составе coding-agent, вызова инструментов и обработки изображений. Поддерживаются текстово-графические сценарии, function calling и вывод рассуждений через тег <think>. Заявлены английский и китайский языки. Модель использует гибридную архитектуру с gated-DeltaNet и linear-attention блоками; квантизация NVFP4 по схеме W4A4 применяется к весам и активациям линейных слоёв, а vision tower, lm_head и некоторые слои сохраняются в BF16. Размер весов составляет около 19 ГБ вместо примерно 56 ГБ в BF16. На одной RTX 5090 с 32 ГБ памяти заявлена работа с контекстом до 160 тысяч токенов при использовании vLLM и FP8 KV-cache. К сильным сторонам относятся низкое потребление видеопамяти, поддержка длинного контекста, изображений, структурированных вызовов инструментов и сценариев автономного агента. README сообщает об успешных тестах извлечения данных из контекста длиной до 155 тысяч токенов, параллельной обработке запросов и tool calling. Ограничения включают привязку оптимизаций к GPU Blackwell и совместимому окружению vLLM, а также небольшое дополнительное округление при слиянии некоторых квантизированных слоёв; возможное влияние на точные бенчмарки следует учитывать. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0, унаследованной от базовой модели.

soyrsoyr/Qwen3.8-27B-W4A16-AWQ-GPTQ — квантизированная версия мультимодальной модели Qwen3.8-27B семейства Qwen3.5, разработанной Qwen. Модель предназначена для обработки текста и изображений, генерации ответов, решения задач рассуждения, работы с кодом и использования в сценариях, где важны сниженные требования к памяти и высокая скорость инференса. Она поддерживает запуск через Transformers и vLLM. Модель использует гибридную архитектуру внимания и является VLM с текстовым декодером и vision tower. Веса линейных слоёв текстового декодера квантизированы в INT4 по схеме W4A16 с группой 128, с применением AWQ и GPTQ. Vision tower, гибридные linear-attention mixers и lm_head сохранены в формате bf16; также сохранён базовый MTP-предиктор для speculative decoding. Полный VLM хранится в формате compressed-tensors. Точные сведения о языках и размере контекстного окна в README не указаны, однако приведён пользовательский результат с окном обслуживания до 256K токенов. К сильным сторонам относятся существенное снижение потребления памяти, совместимость с CUDA GPU, поддержка Marlin или compressed-tensors INT4-ядер и небольшая потеря качества относительно bf16-версии. В указанных тестах среднее восстановление результатов составило 99,3% на OpenLLM v1 и 94,9% на генеративном reasoning-наборе; при этом на AIME-25 снижение заметнее. Для работы требуются совместимые CUDA GPU и программный стек vLLM или Transformers с поддержкой соответствующего формата. Лицензия — Apache-2.0.

malvavisc0/Qwen3.8-9B-gptq-int4 — квантизированная версия модели empero-ai/Qwen3.8-9B, разработанная в формате GPTQ Int4. Модель относится к семейству Qwen и представляет собой плотную модель примерно на 9 млрд параметров, дистиллированную из Qwen3.8 2.4T A95B. Квантизация выполнена для текстовых модулей; заявлена гибридная архитектура с 24 слоями GatedDeltaNet и 8 слоями полнотекстового внимания. Нативный контекст составляет до 262 тысяч токенов. В репозитории также присутствует необработанная vision tower, однако подробности о поддерживаемых визуальных сценариях не приведены. Модель предназначена для генерации текста, рассуждений, решения математических задач, программирования и агентских сценариев с вызовом инструментов. Она поддерживает reasoning с блоками <think>, управление интенсивностью рассуждений через chat template и XML-формат вызова инструментов. Предусмотрена интеграция с vLLM и Transformers, а также совместимость с OpenAI API через локальный сервер vLLM. Указан английский язык; сведения о полноценной поддержке других языков отсутствуют. Ключевое преимущество — снижение потребления памяти: размер весов составляет около 8,5 ГБ против примерно 18 ГБ у версии BF16. Для работы рекомендуется не менее 12 ГБ общей памяти, комфортный режим начинается примерно с 16 ГБ, а видеокарты с 24 ГБ позволяют использовать длинный контекст. На CPU модель запускается, но медленно. К ограничениям относятся потери, связанные с Int4-квантизацией, необходимость правильно настраивать длину контекста и размер пакета, а также потенциально длинные рассуждения в блоках <think>, которые может потребоваться удалять перед показом пользователю. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0, унаследованной от исходной модели.

Карточка модели kongyi/Qwen3.8-Flash-Next на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3.8-Flash-Next, поэтому описание составлено по ней. Qwen3.8-Flash-Next — открытая по весам мультимодальная модель семейства Qwen, представленная как первый релиз архитектуры Qwen4-экспериментального семейства. Это причинная языковая модель с визуальным энкодером, предназначенная для диалога, работы с изображениями и агентных сценариев, включая задачи программирования и длительные рабочие процессы. В карточке описаны возможности вызова инструментов и режим рассуждения, включённый по умолчанию. Модель имеет разреженную MoE-архитектуру: 125 млрд параметров, из которых активируются 6 млрд, дополнительно 51 млрд параметров приходится на n-граммные эмбеддинги и 4 млрд — на MTP. Архитектура сочетает Gated DeltaNet и Qwen Sparse Attention, а также использует Gated Residual. Контекстное окно составляет 262 144 токена и может расширяться до 1 000 000 токенов. В карточке приведены оценки на агентных, программных и визуально-языковых бенчмарках, однако таблицы результатов и таблица языков опущены. Разработчик позиционирует модель для API-интеграции и рекомендует этот способ использования. Репозиторий содержит веса Safetensors; лицензия указана как other, поэтому условия использования следует уточнить в материалах разработчика. В предоставленных данных нет списка поддерживаемых языков и конкретных ограничений по качеству или применению.

Qwen3.8-Flash-Next — открытая по весам мультимодальная модель семейства Qwen, представленная как первый релиз архитектуры Qwen4-экспериментального семейства. Это причинная языковая модель с визуальным энкодером, предназначенная для диалога, работы с изображениями и агентных сценариев, включая задачи программирования и длительные рабочие процессы. В карточке описаны возможности вызова инструментов и режим рассуждения, включённый по умолчанию. Модель имеет разреженную MoE-архитектуру: 125 млрд параметров, из которых активируются 6 млрд, дополнительно 51 млрд параметров приходится на n-граммные эмбеддинги и 4 млрд — на MTP. Архитектура сочетает Gated DeltaNet и Qwen Sparse Attention, а также использует Gated Residual. Контекстное окно составляет 262 144 токена и может расширяться до 1 000 000 токенов. В карточке приведены оценки на агентных, программных и визуально-языковых бенчмарках, однако таблицы результатов и таблица языков опущены. Разработчик позиционирует модель для API-интеграции и рекомендует этот способ использования. Репозиторий содержит веса Safetensors; лицензия указана как other, поэтому условия использования следует уточнить в материалах разработчика. В предоставленных данных нет списка поддерживаемых языков и конкретных ограничений по качеству или применению.

Карточка модели SwinliQ-AI-2/Qwen3.8-Flash-Next на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3.8-Flash-Next, поэтому описание составлено по ней. Qwen3.8-Flash-Next — открытая по весам мультимодальная модель семейства Qwen, представленная как первый релиз архитектуры Qwen4-экспериментального семейства. Это причинная языковая модель с визуальным энкодером, предназначенная для диалога, работы с изображениями и агентных сценариев, включая задачи программирования и длительные рабочие процессы. В карточке описаны возможности вызова инструментов и режим рассуждения, включённый по умолчанию. Модель имеет разреженную MoE-архитектуру: 125 млрд параметров, из которых активируются 6 млрд, дополнительно 51 млрд параметров приходится на n-граммные эмбеддинги и 4 млрд — на MTP. Архитектура сочетает Gated DeltaNet и Qwen Sparse Attention, а также использует Gated Residual. Контекстное окно составляет 262 144 токена и может расширяться до 1 000 000 токенов. В карточке приведены оценки на агентных, программных и визуально-языковых бенчмарках, однако таблицы результатов и таблица языков опущены. Разработчик позиционирует модель для API-интеграции и рекомендует этот способ использования. Репозиторий содержит веса Safetensors; лицензия указана как other, поэтому условия использования следует уточнить в материалах разработчика. В предоставленных данных нет списка поддерживаемых языков и конкретных ограничений по качеству или применению.

azampatti/Qwen3.8-Flash-Next-125B-A5B-INT4-AutoRound — гибридная квантованная версия Qwen3.8-Flash-Next, подготовленная автором azampatti на основе чекпойнтов Qwen и Intel. Модель предназначена для генерации текста, программного кода, математических ответов, работы с инструментами и длинным контекстом. Она поддерживает OpenAI-совместимую подачу через специализированную сборку vLLM и рассчитана прежде всего на запуск на одной системе DGX Spark с GB10 и 128 ГБ памяти. Модель использует архитектуру mixture-of-experts: всего 125 млрд параметров, из которых около 4,8 млрд активируются для каждого токена. Число выбираемых маршрутизатором экспертов сокращено с 10 до 5, после чего общий эксперт был дообучен методом self-distillation для восстановления качества. Основные компоненты распределены между форматами int4, fp8 и bf16; применяются GPTQ-Marlin с размером группы 128 и AutoRound. В репозитории также содержится FP8-таблица n-грамм объёмом около 49 ГБ, отображаемая из памяти при работе. Сильными сторонами являются высокая скорость генерации — примерно 64–70 токенов в секунду на DGX Spark, сохранение возможностей инструментального использования и уменьшенные активные вычисления по сравнению с исходной моделью. Ограничение — некоторое снижение общей способности: заявленный показатель составляет около 47–49 против 51,8 у исходной версии, а результаты измерялись собственным тестовым стендом и не являются универсальным лидербордом. Для запуска требуется специализированная сборка vLLM, поскольку стандартная vLLM не поддерживает используемую комбинацию int4 и fp8. Лицензия указана как qwen с типом other; применяются условия лицензии Qwen, ссылка на которую приведена в карточке.

QuantTrio/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-AWQ — 4-битная AWQ-квантизированная версия Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct, разработанной командой Qwen. Это причинная языковая модель для генерации текста и программного кода, включая агентное программирование, использование браузера, понимание репозиториев и вызов функций в совместимых инструментах и платформах. Исходная модель имеет MoE-архитектуру с 30,5 млрд параметров, из которых 3,3 млрд активируются при обработке запроса, 48 слоями, 128 экспертами и 8 активными экспертами. Используется GQA с 32 головами запросов и 4 головами ключей и значений. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена, а с использованием YaRN может быть расширена до 1 млн токенов. Модель работает только в режиме без рассуждений и не генерирует блоки <think></think>. Поддерживаются текстовые сценарии; сведения о конкретном наборе языков в README не приведены. К сильным сторонам относятся высокая эффективность MoE-архитектуры, задачи программирования, агентские сценарии, вызов инструментов и работа с длинным контекстом. Основное ограничение этой версии — существенная потеря качества при 4-битной квантизации, поэтому её следует использовать с осторожностью. Для запуска через vLLM требуется версия 0.10.0 или совместимая, включённый экспертный параллелизм и подходящая GPU-конфигурация; в README приведён сценарий запуска на четырёх GPU с контекстом 32 768 токенов. Распространение указано по лицензии Apache-2.0.

Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF — это набор квантизированных версий языковой модели Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct, разработанной командой Qwen и подготовленной в формате GGUF пользователем или организацией Dhptl с использованием quant-kit. Модель предназначена для текстовой генерации и диалогового взаимодействия, включая локальное использование через llama.cpp, Ollama, LM Studio, Open WebUI и Jan. Основной профиль модели — задачи программирования и работы с текстом, однако конкретные результаты исходной модели следует уточнять в её оригинальной карточке. Модель имеет архитектуру Qwen3 MoE и обозначение 30B-A3B, что указывает на общий размер около 30 миллиардов параметров и примерно 3 миллиарда активных параметров на токен. Доступны варианты квантизации Q2_K, Q3_K, Q4_K, Q5_K, Q6_K и Q8_0 размером примерно от 10,49 до 30,25 ГБ. Рекомендуемым вариантом назван Q4_K_M как компромисс между размером и качеством; более высокие варианты требуют больше оперативной памяти, но ближе к качеству исходной модели. В README указан английский язык, поддержка других языков не описана. К сильным сторонам относятся возможность локального запуска, широкий выбор уровней квантизации и снижение требований к памяти по сравнению с полноточной версией. Ограничения связаны с потерей качества при сильной компрессии, особенно в вариантах Q2 и Q3, а также с отсутствием в README фактических результатов бенчмарков, сведений о размере контекста и подробного описания мультимодальности. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

mlx-community/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-4bit — модель для генерации текста, созданная на основе Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct от Qwen и преобразованная сообществом mlx-community в формат MLX. Модель предназначена прежде всего для задач программирования и обработки инструкций, включая генерацию ответов на текстовые запросы в совместимых приложениях на базе MLX. Модель имеет обозначение 480B-A35B и использует 4-битное квантование, что уменьшает требования к памяти по сравнению с полноразмерной версией. Она поддерживает текстовую модальность и относится к классу instruction-tuned моделей для text generation. README не содержит сведений о конкретной архитектуре, максимальном контексте, поддерживаемых языках, производительности и результатах тестирования. Сильной стороной является адаптация к MLX и возможность запуска через библиотеку mlx-lm с использованием чат-шаблона токенизатора. Ограничения включают высокую заявленную размерность модели и отсутствие в README подробностей о требованиях к оборудованию, качестве на конкретных задачах и языковой поддержке. Распространение осуществляется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-GGUF — это квантованная версия инструкционной модели Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct, разработанной командой Qwen. Модель опубликована в формате GGUF для использования в совместимых приложениях, включая LM Studio, и предназначена прежде всего для генерации текста и работы с программным кодом в диалоговом формате. Квантование выполнено bartowski на основе llama.cpp, релиз b5962. В README указано обозначение исходной модели с общим размером 480B и конфигурацией A35B, однако подробности архитектуры, фактический размер конкретного GGUF-файла, поддерживаемые языки программирования и естественные языки, модальности и длина контекста не приведены. Формат GGUF и поддержка llama.cpp упрощают локальный запуск в совместимом программном обеспечении, но характеристики производительности, требования к памяти, качество ответов и ограничения конкретного уровня квантования в README не описаны. Лицензия модели и условия использования также не указаны; их следует уточнять на странице исходной модели Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct и у распространителя квантованной версии.

mlx-community/Qwen3-Coder-Next-4bit — это 4-битная версия модели Qwen3-Coder-Next, разработанной Qwen и конвертированной сообществом mlx-community в формат MLX с использованием mlx-lm 0.30.5. Модель предназначена для генерации текста и, судя по названию базовой модели, прежде всего для задач, связанных с программированием, включая работу с исходным кодом и техническими запросами. Модель рассчитана на запуск через библиотеку mlx-lm и совместима с экосистемой MLX. Ключевой особенностью является 4-битное представление, которое может снижать требования к памяти по сравнению с полноразмерной версией, но потенциально ограничивать точность. README не содержит сведений о размере модели, архитектуре, поддерживаемых языках и модальностях, длине контекста, результатах тестирования, сильных сторонах или конкретных ограничениях. Лицензия модели — Apache 2.0. Для использования требуется установка mlx-lm; приведённый способ запуска ориентирован на генерацию текста с применением chat template, если он доступен.

NexVeridian/Qwen3-Coder-Next-8bit — это конвертированная в формат MLX 8-битная версия модели Qwen/Qwen3-Coder-Next. Конвертацию выполнил пользователь или организация NexVeridian с использованием библиотеки mlx-lm версии 0.31.3; исходная модель разработана командой Qwen. Модель предназначена для генерации текста, включая сценарии работы с кодом, и может использоваться в приложениях на базе MLX через библиотеку mlx-lm. Модель поддерживает текстовую генерацию и применение chat template, если он доступен в токенизаторе. В README не указаны точные архитектура, количество параметров, размер контекста, поддерживаемые языки и дополнительные модальности. 8-битное представление ориентировано на более эффективное использование памяти и вычислений в совместимой среде MLX, однако конкретные характеристики качества и производительности не приведены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3-Zero-Coder-Reasoning-V2-0.8B-NEO-EX-GGUF — компактная кодовая и рассуждающая модель, разработанная DavidAU на платформе Qwen3. Это GGUF-сборка, созданная на основе объединения двух моделей размером 0,6B; заявлены 42 слоя и 464 тензора. Модель предназначена для генерации текста и кода, использует режимы reasoning и chat и ориентирована прежде всего на английский язык. Модель подходит для написания фрагментов и черновиков кода, мозгового штурма, решения технических задач, многоэтапного программирования и общего problem solving. Она рассчитана на контекст до 40 тысяч токенов; рекомендуется использовать контекст от 8–16 тысяч токенов. Автор заявляет высокую скорость работы — свыше 150 токенов в секунду на подходящем оборудовании и более 50 токенов в секунду на CPU, однако фактическая производительность зависит от аппаратной конфигурации и выбранного кванта. К сильным сторонам относятся небольшие требования к ресурсам, высокая скорость, возможность пошагового рассуждения и улучшенная стабильность по сравнению с первой версией. Доступны варианты с разными уровнями квантизации и модификациями NEO Imatrix; для отдельных сценариев автор рекомендует сравнивать несколько квантов, поскольку более низкие варианты иногда дают более короткие рассуждения и неожиданные рабочие решения, а более высокие могут обеспечивать лучшие результаты на сложных задачах. Ограничения включают возможные повторы кода, чрезмерно длинные блоки рассуждений и необходимость точных подробных инструкций; результаты могут зависеть от настроек sampling и выбранного кванта. Для работы требуется шаблон Jinja или CHATML. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

tel1980/qwen-python-slm — компактная языковая модель для генерации кода в задачах инженерии данных, анализа данных и машинного обучения. Это дообучение Qwen/Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct методом SFT с QLoRA: модель семейства Qwen2 с архитектурой Qwen2ForCausalLM содержит 1,5 млрд параметров и оптимизирована для ответов на технические инструкции на португальском языке с генерацией кода на Python, SQL и PySpark. В карточке заявлены веса FP16 и квантизированный GGUF Q4_K_M; метаданные репозитория указывают формат safetensors. Контекст по метаданным составляет 32 768 токенов, тогда как README сообщает о 1 024 токенах для обучения. Модель предназначена для создания и редактирования скриптов ETL/ELT, запросов SQLite и PostgreSQL, кода PySpark, прототипов ИИ-агентов и конвейеров DataOps/MLOps. README приводит небольшие проверки синтаксиса и исполнения, но предупреждает, что оценка на примерах из обучающих наборов может быть оптимистичной. Модель может выдавать ошибочный или неисполняемый код; SQL не проверялся на реальной базе, а выполнение PySpark требует настроенной среды Spark. Для критичных производственных задач и работы с чувствительными данными требуется проверка человеком. Лицензия — Apache 2.0.

Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-GGUF — это набор квантизированных вариантов инструкционной модели Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct, разработанной командой Qwen. Квантизацию выполнил bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix; модели распространяются в формате GGUF и предназначены для запуска через llama.cpp, LM Studio и другие совместимые проекты. Модель ориентирована на генерацию текста и задачи программирования в диалоговом режиме. README указывает шаблон запросов с ролями system, user и assistant. Доступны варианты квантизации Q2–Q8 с размером файлов примерно от 169 до 510 ГБ; версии с более высокой точностью обеспечивают лучшее качество, но требуют значительно больше оперативной памяти, а низкоразрядные варианты экономят ресурсы за счёт снижения качества. Для большинства сценариев автор рекомендует варианты Q4_K_M, Q5_K_M и Q6_K. Сильная сторона модели — большой размер исходной модели и широкий выбор квантизаций, позволяющий выбирать компромисс между качеством и требованиями к памяти. Ограничения — крайне высокие аппаратные требования даже у компактных вариантов, а также возможное ухудшение качества при использовании низких уровней квантизации. Сведения о поддерживаемых языках, размере контекста, мультимодальности и лицензии в README не указаны.

Qwopus3.5-122B-A10B-Kimi-K2.6-destill-healed-abliterated — мультимодальная модель OpenYourMind на архитектуре Qwen3.5 MoE, дообученная на базе Qwen/Qwen3.5-122B-A10B. В модели 122 млрд параметров, около 10 млрд активных; веса представлены в BF16 и формате safetensors. Она принимает текст и изображения, включая видеокадры, и генерирует текст. Карточка заявляет поддержку диалога, рассуждений, программирования и работы с инструментами. Модель прошла абляцию отказов, несколько этапов SFT и DPO на данных, дистиллированных из Claude Opus и Kimi K2.6; заявленные цели — сохранить рассуждения, улучшить полноту ответов и сократить повторы. Заявления о качестве и результатах бенчмарков приведены автором карточки. Vision tower и MTP head сохранены, поэтому модель совместима по архитектуре с исходной Qwen3.5-122B-A10B. Для загрузки требуются ресурсы для хранения и вычислений, соответствующие весам общим объёмом около 250 ГБ. Лицензия — MIT.

Qwopus3.5-9B-Coder-MTP-GGUF — мультимодальная модель для генерации текста и работы с изображениями, разработанная Jackrong на базе Jackrong/Qwopus3.5-9B-v3.5. Модель ориентирована на программирование, логические и математические задачи, DevOps-сценарии, рассуждения, использование инструментов, function calling и агентские рабочие процессы. Заявлена поддержка английского, китайского, корейского, русского, японского и испанского языков. Модель использует архитектуру Multi-Token Prediction (MTP) с двумя дополнительными draft heads, настроенными через draft=2. Такой подход предназначен для speculative decoding: вспомогательные головы предлагают следующие токены, а основная модель проверяет их, что может повысить скорость генерации. По данным README, в тестах на задачах логики, программирования, DevOps, математики и пограничных сценариях пропускная способность выросла с 4,94 до 6,71 токена в секунду, а точность — с 80,0% до 88,3%. В заявленных тестах по программированию и математике достигнута точность 100%; отдельная оценка tool calling показала 100% recall и 27 успешных выборов из 28 в состязательной фазе. Указанные результаты зависят от конфигурации оборудования, параметров генерации и тестового набора, а часть оценки tool calling носит характер независимого пользовательского теста. В README не указаны размер контекстного окна, точные требования к памяти и совместимые варианты квантования, поэтому эти характеристики требуют дополнительной проверки. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwopus3.6-27B-Coder-AutoRound-W4A16-RTN — квантизированная версия языковой модели Jackrong/Qwopus3.6-27B-Coder. Модель предназначена для генерации текста и, прежде всего, для задач программирования, включая написание исходного кода и алгоритмов. Разработчик базовой модели — Jackrong; квантизация выполнена с помощью инструмента AutoRound от Intel. Модель использует 4-битное симметричное квантование только весов с group_size 128 по схеме W4A16, при которой веса представлены в формате int4, а активации сохраняются в 16-битном формате. Размер квантизированной модели составляет около 18 117 МБ. В README не указаны точное число параметров базовой модели, поддерживаемые языки, размер контекстного окна или дополнительные модальности, поэтому модель следует рассматривать как текстовую. К преимуществам относятся существенно уменьшенный размер по сравнению с полноточной версией и возможность запуска через Transformers и vLLM. Результаты оценки показывают, в частности, accuracy 0,8503 на MMLU и 0,8215 на PIQA, однако качество зависит от задачи, а приведённые метрики не гарантируют корректность ответов в практических сценариях. Модель может выдавать фактически неверные, предвзятые, оскорбительные или непристойные ответы и требует предварительного тестирования безопасности. Лицензия в README не указана: необходимо соблюдать лицензию оригинальной модели Jackrong/Qwopus3.6-27B-Coder. Для использования рекомендуется установить AutoRound; также приведены инструкции для запуска через Transformers и vLLM.

Qwopus-3.6-27B-Coder — это плотная модель с 27 млрд параметров для агентного программирования, созданная Jackrong на основе Qwopus3.6-27B-v2. Модель дообучена для генерации и отладки кода, работы на уровне репозитория, выполнения многошаговых задач разработки, структурированных вызовов инструментов и function calling. Релиз представлен в формате GGUF и ориентирован на использование с llama.cpp и совместимыми средствами инференса. Модель поддерживает текстовые и визуальные сценарии image-text-to-text, а также заявлена как multimodal. Указаны языки English, Chinese, Spanish, Russian и Japanese. Она предназначена для агентных рабочих процессов с многоходовым взаимодействием, инструментами и обратной связью среды; заявлена поддержка native long context, однако точный размер контекстного окна не указан. Обучение использовало наборы данных с реконструированными reasoning-трассами Claude Opus и агентными траекториями. Сильными сторонами являются специализация на сложных задачах программирования, инструментальном взаимодействии и логическом рассуждении; для базовой модели заявлены 87,43% на MMLU-Pro и 75,25% на SWE-bench Verified, а для этого релиза — 67,0% на SWE-bench Verified в режиме off-thinking. Эти результаты приведены авторами и не сопровождаются методикой проверки в представленном README. Ограничения включают отсутствие точных сведений об архитектуре, размере контекста, вариантах квантования и требованиях к памяти, а также неполное описание поведения мультимодальных возможностей. Лицензия — Apache-2.0.

Qwopus3.6-27B-v1-preview — ранняя экспериментальная модель рассуждений от Jackrong, дообученная на базе Qwen/Qwen3.6-27B. Это плотная мультимодальная модель с 27 млрд параметров: причинная языковая модель с визуальным энкодером, поддерживающая чат, следование инструкциям, работу с изображениями и интерфейс вызова инструментов. В карточке базовой модели указано контекстное окно 262 144 токена с возможностью расширения до 1 010 000 токенов. Модель дообучена на смеси наборов данных с примерами рассуждений; автор сообщает примерно о 12 тысячах отобранных обучающих примеров. Она предназначена для структурированных ответов, агентного рассуждения, программирования, фронтенд-разработки и творческих задач с canvas и WebGL. Указанные в метаданных языки карточки: английский, китайский, японский, корейский, испанский и русский. Это предварительный чекпойнт: опубликованная оценка охватывает лишь небольшую серию из 16 запросов, поэтому результаты не следует считать окончательным сравнением качества. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0.

Qwopus3.6-27B-v2-abliterated — мультимодальная модель для диалога и рассуждений, созданная на основе Jackrong/Qwopus3.6-27B-v2. Автор карточки описывает её как версию Qwen3.5 с гибридной архитектурой: линейное внимание GatedDeltaNet сочетается с полным вниманием, а модель поддерживает обработку изображений. Отказные направления ортогонализированы в матрицах записи остаточного потока на 26-м слое без дообучения; модуль зрения не изменён. В карточке приведены результаты HumanEval pass@1 95,1%, GSM8K 86,0% и MMLU-Pro 83,2%, а также снижение частоты отказов с 100% до 8%. Весовой формат — bf16 Safetensors; многотокенный предсказательный модуль включён для спекулятивного декодирования. Для развёртывания доступны отдельные варианты INT4 и GGUF. Лицензия в предоставленных данных не указана.

QwQ-32B-Preview — экспериментальная диалоговая языковая модель команды Qwen, размещённая в репозитории Unsloth как дообученная версия Qwen/QwQ-32B-Preview. Это причинная трансформерная модель семейства Qwen2 с 32 млрд параметров, обученная на этапах предварительного обучения и последующего обучения. Она принимает текст и генерирует текст; контекст составляет 32 768 токенов. Модель предназначена прежде всего для математических рассуждений, программирования и диалоговых ответов. Веса опубликованы в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Сильные стороны модели — аналитические способности и результаты в математике и программировании. Среди ограничений карточка отмечает неожиданное смешение языков, циклические рассуждения с длинными ответами без вывода, а также более слабые обыденные рассуждения и понимание языковых нюансов. При внедрении следует учитывать необходимость дополнительных мер безопасности.

BenevolenceMessiah/QwQ-32B-Preview-Self-instruct-2x-TIES-v1.0 — объединённая модель для генерации текста на основе Qwen/QwQ-32B-Preview. Автор собрал её методом TIES с помощью mergekit, объединив базовую модель с rombodawg/Rombos-LLM-V2.5-Qwen-32b и rombodawg/Rombos-Coder-V2.5-Qwen-32b. Модель относится к архитектуре Qwen2ForCausalLM, содержит 32 млрд параметров и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для диалоговой генерации текста; каталог также отмечает интерфейс вызова инструментов. В качестве сценариев подходят ответы на вопросы, рассуждения и помощь с программированием, унаследованные от указанных базовых моделей. Модель распространяется в формате safetensors для библиотеки Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана; описание README не приводит оценок качества или подробных ограничений применения.

QwQ-SkyT1-32B-Preview — объединённая языковая модель на 32 млрд параметров, созданная методом линейного слияния Qwen/QwQ-32B-Preview и NovaSky-AI/Sky-T1-32B-Preview с помощью mergekit. Она использует плотную архитектуру Qwen2 и предназначена для диалоговой генерации текста; базовые модели рассчитаны в том числе на математические рассуждения и программирование. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов и доступна в формате safetensors для библиотеки Transformers. Весовая точность при слиянии — float16. Подходит для диалоговых помощников, решения математических задач и помощи с программированием. Карточка не сообщает отдельной лицензии, поэтому условия использования следует проверять у авторов базовых моделей и в метаданных репозитория. Это предварительная версия, а её практическое качество для конкретных задач требует оценки.

Карточка модели aidj2025/Qwythos-9B-Claude-Mythos-5-1M на Hugging Face совпадает с карточкой empero-ai/Qwythos-9B-Claude-Mythos-5-1M, поэтому описание составлено по ней. Qwythos-9B-Claude-Mythos-5-1M — диалоговая модель empero-ai на базе Qwen/Qwen3.5-9B, дообученная полным обновлением текстовых весов методом supervised fine-tuning. Это плотная мультимодальная архитектура Qwen3.5 с гибридным стеком Gated DeltaNet и полнослойного внимания; дообучение было текстовым, а зрительная часть унаследована от базовой модели и не настраивалась. Модель предназначена для генерации ответов с рассуждениями, работы с инструментами и длительных агентных сессий. Она поддерживает вызов функций в формате Qwen3.5 и контекст до 1 048 576 токенов благодаря YaRN-масштабированию; в описании сообщается о внутренней проверке на контексте около 137 тысяч токенов. Заявлены сценарии анализа больших репозиториев и документов, а также задач в кибербезопасности и биомедицине. Поддержка изображений унаследована от Qwen3.5, однако зрительная часть не дообучалась и не проверялась. Карточка сообщает об успешном выполнении 7 из 7 тестовых запросов с инструментами, но это небольшой внутренний тест, а не независимая оценка. Модель может ошибаться в точных фактах и идентификаторах; для важных сведений рекомендуется поиск или другие инструменты. При жадной генерации и низкой температуре возможны повторения, а YaRN может немного ухудшать качество на коротком контексте. Лицензия — Apache 2.0.

Карточка модели arabsya87sy7a8/Qwythos-9B-Claude-Mythos-5-1M на Hugging Face совпадает с карточкой empero-ai/Qwythos-9B-Claude-Mythos-5-1M, поэтому описание составлено по ней. Qwythos-9B-Claude-Mythos-5-1M — диалоговая модель empero-ai на базе Qwen/Qwen3.5-9B, дообученная полным обновлением текстовых весов методом supervised fine-tuning. Это плотная мультимодальная архитектура Qwen3.5 с гибридным стеком Gated DeltaNet и полнослойного внимания; дообучение было текстовым, а зрительная часть унаследована от базовой модели и не настраивалась. Модель предназначена для генерации ответов с рассуждениями, работы с инструментами и длительных агентных сессий. Она поддерживает вызов функций в формате Qwen3.5 и контекст до 1 048 576 токенов благодаря YaRN-масштабированию; в описании сообщается о внутренней проверке на контексте около 137 тысяч токенов. Заявлены сценарии анализа больших репозиториев и документов, а также задач в кибербезопасности и биомедицине. Поддержка изображений унаследована от Qwen3.5, однако зрительная часть не дообучалась и не проверялась. Карточка сообщает об успешном выполнении 7 из 7 тестовых запросов с инструментами, но это небольшой внутренний тест, а не независимая оценка. Модель может ошибаться в точных фактах и идентификаторах; для важных сведений рекомендуется поиск или другие инструменты. При жадной генерации и низкой температуре возможны повторения, а YaRN может немного ухудшать качество на коротком контексте. Лицензия — Apache 2.0.

Qwythos-9B-Claude-Mythos-5-1M — диалоговая модель empero-ai на базе Qwen/Qwen3.5-9B, дообученная полным обновлением текстовых весов методом supervised fine-tuning. Это плотная мультимодальная архитектура Qwen3.5 с гибридным стеком Gated DeltaNet и полнослойного внимания; дообучение было текстовым, а зрительная часть унаследована от базовой модели и не настраивалась. Модель предназначена для генерации ответов с рассуждениями, работы с инструментами и длительных агентных сессий. Она поддерживает вызов функций в формате Qwen3.5 и контекст до 1 048 576 токенов благодаря YaRN-масштабированию; в описании сообщается о внутренней проверке на контексте около 137 тысяч токенов. Заявлены сценарии анализа больших репозиториев и документов, а также задач в кибербезопасности и биомедицине. Поддержка изображений унаследована от Qwen3.5, однако зрительная часть не дообучалась и не проверялась. Карточка сообщает об успешном выполнении 7 из 7 тестовых запросов с инструментами, но это небольшой внутренний тест, а не независимая оценка. Модель может ошибаться в точных фактах и идентификаторах; для важных сведений рекомендуется поиск или другие инструменты. При жадной генерации и низкой температуре возможны повторения, а YaRN может немного ухудшать качество на коротком контексте. Лицензия — Apache 2.0.