II.2Создание и понимание программного кода

Qemma-redux — компактная языковая модель на 1 млрд параметров от Convergent Intelligence LLC: Research Division, предназначенная для диалогов и генерации текста. Это дополнительное слияние Qemma-sft и Qwen3-0.6B с масштабированием RoPE; в README описана гибридная архитектура на основе Gemma 3 с MLP и корпусом Gemma и механизмом внимания и выходной головой в стиле Qwen. Используются токенизатор и шаблон чата Gemma 3, контекст — 32 768 токенов. Модель дообучена на следование инструкциям и пошаговые рассуждения. Она подходит для диалогов, помощи с кодом, анализа и дальнейшего SFT или RLHF. В карточке указана лицензия OSL-3.0. Модель может галлюцинировать; её ответы не следует использовать для критически важных медицинских, юридических или финансовых решений.

Quatfit Mini — мультимодальная модель на 8 млрд параметров от Quatfit AI Research, дообученная на архитектуре Google Gemma 4. Она принимает текст, изображения и аудио, а также поддерживает контекст до 131 072 токенов. В репозитории опубликованы веса FP32 в формате safetensors; для инференса на менее мощном оборудовании доступны преобразование в BF16/FP16 и отдельные сборки GGUF. Разработчик заявляет оптимизации для ускорения инференса, в том числе speculative decoding, и сценариев с вызовом инструментов. Модель предназначена для визуальных вопросов и ответов, OCR, понимания диаграмм и аудио, программирования, длинного контекста и агентных рабочих процессов. Карточка перечисляет поддержку английского, хинди, гуджарати, маратхи, телугу, французского, японского и китайского языков. Для медицинской диагностики, юридических рекомендаций и решений с высоким риском модель не предназначена; также обозначены ограничения для крупных программных проектов и соревновательного программирования. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen2-2B-RepleteCoder-DHM — объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная сообществом mergekit-community методом Model Stock с помощью mergekit. В основу слияния вошла Qwen2-2B-RepleteCoder-Upscaled; также объединены варианты Dolphin, RepleteCoder и Hercules, а также Qwen2-Math-2B-Instruct. Модель содержит 1,9 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста в диалоговом формате, помощь с программированием и математические запросы. Модель принимает текст и генерирует текст. Для запуска используются библиотека Transformers и файлы Safetensors; заявленная длина контекста — до 131 072 токенов. Карточка не уточняет языковую специализацию. Лицензия в предоставленных данных не указана. Качество и поведение объединённой модели могут зависеть от задачи; карточка не приводит результатов оценки.

Qwen2.5-14B — базовая языковая модель серии Qwen2.5, разработанной командой Qwen. Это предварительно обученная плотная авторегрессионная модель на архитектуре Transformer с RoPE, SwiGLU, RMSNorm и смещениями в проекциях QKV; в ней 14 млрд параметров, 48 слоёв, 40 голов Q и 8 голов KV. Модель принимает текст и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для дообучения и дальнейшей адаптации под генерацию текста, включая диалоги, следование инструкциям, программирование, математику и структурированные данные. Серия поддерживает более 29 языков, включая русский, английский, китайский, французский, испанский, немецкий и японский. В карточке этой базовой версии отмечены английский язык и интерфейс для вызова инструментов. Сильные стороны серии — работа с длинным контекстом, улучшенное следование инструкциям, генерация длинных текстов и структурированных результатов, в том числе JSON. Это базовая версия, поэтому авторы не рекомендуют использовать её для диалогов без дополнительного постобучения. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

QuantFactory/Qwen2.5-14B-GGUF — это квантизированная версия базовой языковой модели Qwen2.5-14B, созданная QuantFactory с использованием llama.cpp. Исходную модель разработала команда Qwen. Модель предназначена для генерации текста, продолжения текста и последующего дообучения, включая supervised fine-tuning, RLHF и continued pretraining. Разработчики не рекомендуют использовать базовую версию непосредственно для диалогов без дополнительного обучения. Модель относится к каузальным языковым моделям и содержит 14,7 млрд параметров, из которых 13,1 млрд не относятся к embedding-слою. Архитектура использует transformers, RoPE, SwiGLU, RMSNorm и смещения в attention QKV; предусмотрены 48 слоёв и Grouped-Query Attention с 40 головами Q и 8 головами KV. Контекстное окно составляет до 131 072 токенов, поддерживается генерация длинных текстов. Заявлена поддержка более 29 языков, включая английский, китайский, русский, французский, испанский, немецкий, итальянский, японский, корейский, арабский и другие. К сильным сторонам относятся улучшенные знания, возможности в программировании и математике, следование инструкциям, работа со структурированными данными и генерация структурированных ответов, включая JSON, а также поддержка длинного контекста. К ограничениям относятся базовый, а не instruction-tuned характер модели и необходимость использования совместимого программного окружения; для работы рекомендуется актуальная версия transformers, поскольку версии ниже 4.37.0 могут вызывать ошибку совместимости. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

unsloth/Qwen2.5-7B — базовая предобученная языковая модель Qwen2.5, представленная в репозитории Unsloth и основанная на Qwen/Qwen2.5-7B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с архитектурой Qwen2ForCausalLM и 7,1 млрд параметров; веса доступны в формате safetensors. Модель предназначена для генерации и продолжения текста, а также для дальнейшего дообучения под конкретные задачи. Модель поддерживает более 29 языков, включая китайский, английский, русский, французский, испанский, немецкий, японский и арабский. Контекст составляет 131 072 токена. Среди описанных возможностей семейства — генерация длинного текста, работа с кодом, математическими задачами, таблицами и структурированными ответами, включая JSON. Это базовая модель без инструкционной настройки, поэтому в карточке не рекомендуется использовать её напрямую для диалогов; для чат-сценариев её следует дообучить. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

DreamFast/Qwen-2.5-7b-apostate — разговорная языковая модель на базе Qwen2.5-7B-Instruct, изменённая сообществом с помощью Apostate. Веса представлены в формате safetensors с точностью bfloat16; модель содержит около 7,1 млрд параметров и использует плотную архитектуру Qwen2. Контекстная длина этой версии — 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, в том числе ответов на инструкции, кода и структурированных данных. Её ключевое отличие — ослабленное поведение отказа: по описанию авторов, направление отказа удалено ортогональной проекцией в большинстве слоёв. README сообщает о высокой доле выполнения запросов из HarmBench и сохранении результатов на ряде тестов базовой модели; эти показатели получены в оценке авторов и не гарантируют такое же поведение в других сценариях. Поддерживаются английский и, согласно описанию семейства Qwen2.5, многоязычные сценарии, включая русский. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Она может выдавать ответы на вредоносные запросы, поэтому требует контроля применения и выходных данных.

bunnycore/Qwen-2.5-7B-Stock-Deep-Bespoke — языковая модель на 7,1 млрд параметров, созданная методом Model Stock с помощью mergekit. В качестве базовой использована deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B; в слияние также вошли Bespoke-Stratos-7B, Qwen2.5-7B-Instruct-abliterated-v3 с LoRA-адаптером bunnycore/Qwen-2.5-7b-rp-lora и Qwen2.5-7B-nerd-uncensored-v1.0. Модель использует архитектуру Qwen2ForCausalLM, работает с текстом и предназначена для диалогов и генерации текста. Контекстное окно составляет до 131 072 токенов. Базовая модель ориентирована на многошаговые рассуждения, включая математику и программирование; объединённые модели также указывают на сценарии ролевого и менее ограниченного диалога. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors, библиотека — Transformers. Лицензионные условия в предоставленных данных не указаны.

bbidpa/Qwen2.5-Coder-0.5B-Flutter-direct — дообученная модель на базе Qwen2.5-Coder-0.5B для генерации целого файла Flutter/Dart по описанию на естественном языке. Она предназначена для одношагового создания кода интерфейсов и приложений Flutter: пользователь задаёт цель, а модель формирует файл целиком. Модель использует плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM, содержит 493,7 млн параметров, работает через библиотеку Transformers и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Дообучение выполнено на 5 млн токенов примеров «цель → полный файл» из набора bbidpa/flutter-full-examples-v1. Модель ориентирована на прямую генерацию, а не на последовательное внесение небольших изменений в существующий код. Лицензия — MIT. Модель специализируется на Flutter и Dart, поэтому её не следует считать универсальным генератором кода или заменой полноценной разработки и проверки приложения. Качество результата для конкретной задачи README не оценивает; сгенерированный код может требовать исправлений и тестирования.

bbidpa/Qwen2.5-Coder-0.5B-Flutter-steps — языковая модель, дообученная на базе Qwen/Qwen2.5-Coder-0.5B для пошагового создания и редактирования файлов Flutter/Dart. Вместо генерации всего файла за один проход она получает цель, текущий код и историю предыдущих действий, затем выдаёт небольшой diff с поиском и заменой; цикл повторяется до сигнала завершения. Модель основана на плотной архитектуре Qwen2ForCausalLM, содержит 493,7 млн параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она обучена на 50 млн токенов примеров последовательных шагов из bbidpa/flutter-diff-steps-v1 и предназначена для итеративного написания и изменения кода Flutter/Dart. Для загрузки используется библиотека Transformers; веса представлены в формате safetensors. Подходит для генерации кода небольшими изменениями с учётом промежуточного состояния файла и истории правок. Модель специализирована на Flutter/Dart и не предназначена для универсальной генерации файлов; качество зависит от корректного формата промпта и применения возвращаемых diff. Лицензия — MIT.

kepom/Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-abliterated — версия Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct, обработанная методом abliteration для снижения отказов на запросы. Модель основана на Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct и предназначена для генерации кода и диалогового взаимодействия. Она имеет плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM, содержит 1,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов; для работы с ней можно использовать Transformers. В README приведены результаты повторной оценки на IF_Eval, MMLU Pro и TruthfulQA: показатели отличаются от исходной модели и меняются в зависимости от теста. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Снижение отказов может ослаблять защитное поведение модели; результаты тестов не гарантируют качество для конкретных задач.

Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-Q8_0-GGUF — это преобразованная в формат GGUF версия инструкционной модели Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct. Модель опубликована ggml-org и создана на основе модели Qwen, разработанной командой Qwen. Квантование Q8_0 выполнено с использованием llama.cpp через сервис GGUF-my-repo. Модель предназначена для генерации текста и работы с программным кодом в диалоговых и других сценариях, поддерживаемых llama.cpp. В README указаны языки с поддержкой английского языка, а также теги, связанные с кодом, чатом и семейством Qwen Coder. Известен размер базовой модели — 1,5 млрд параметров; формат GGUF оптимизирован для локального запуска через llama.cpp. В качестве примера указан контекст длиной 2048 токенов, однако это значение относится к рекомендуемой команде запуска, а не обязательно к максимальному контексту модели. К сильным сторонам относятся небольшой размер, инструкционная настройка, специализация на задачах программирования и удобство локального использования на совместимом оборудовании. Ограничения включают неизвестные из этого README качество на конкретных языках программирования, бенчмарках и задачах, а также отсутствие информации о мультимодальности; по имеющимся данным модель является текстовой. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

BenevolenceMessiah/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-abliterated-Q4_K_M-GGUF — это квантизированная версия в формате GGUF модели huihui-ai/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-abliterated, основанной на Qwen2.5-Coder-32B-Instruct. Репозиторий подготовлен BenevolenceMessiah с использованием llama.cpp и сервиса GGUF-my-repo от ggml.ai. Модель предназначена для генерации текста и прежде всего для работы с программным кодом в диалоговом формате. Модель имеет 32 миллиарда параметров, поддерживает текстовую модальность и, согласно метаданным карточки, английский язык. Используется квантизация Q4_K_M, рассчитанная на запуск через llama.cpp на совместимом CPU или GPU. README показывает применение в командной строке и через сервер llama.cpp; в примере сервер запускается с контекстом 2048 токенов, однако максимальный размер контекста в карточке не указан. К сильным сторонам относятся специализация на задачах программирования, instruct-формат и удобство локального запуска в GGUF через llama.cpp. К ограничениям относятся неизвестные из README точные характеристики исходной модели, фактическая производительность и качество на разных языках и задачах, а также возможная потеря точности из-за квантизации. Модель обозначена как abliterated и uncensored, поэтому её поведение в части защитных ограничений может отличаться от исходной версии. Указана лицензия Apache-2.0.

Jongbin-kr/qwen2.5-coder-7b-verireason-grpo-official-full-ft — дообученная модель генерации текста на базе Jongbin-kr/qwen2.5-coder-7b-verireason_sft-reasoning_official-full-ft. Разработчик карточки указывает, что обучение выполнялось с использованием TRL; архитектура — плотная Qwen2, размер — 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации ответов в диалоговом формате. Базовая модель описана в каталоге как Qwen2.5-Coder-7B-Instruct, настроенная для диалога, рассуждений и программирования. Контекст составляет до 32 768 токенов; репозиторий содержит веса в формате safetensors и рассчитан на использование через Transformers. Карточка не приводит результатов оценки качества или подробных ограничений; возможности программирования и рассуждений следуют из описания базовой модели. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Qwen2.5-Coder-7B-VN-Master-Polymath — дообученная чат-модель автора khoin68 на базе Qwen2.5-Coder-7B-Instruct. Это полноразмерная версия в формате 16-битных весов Safetensors с архитектурой Qwen2 и 7,1 млрд параметров; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации и анализа кода, работы в роли ReAct-агента с инструментами, а также для ответов на вопросы о Вьетнаме. Среди заявленных сценариев — разработка на C++20/23 и Python, создание веб-приложений на React, Vite и Tailwind, поиск и исправление уязвимостей по CWE, ответы о провинциях, истории и законодательстве Вьетнама, а также написание стихов в форме луат бат. В карточке указаны вьетнамский и английский языки, интерфейс для вызова инструментов и лицензия Apache-2.0. Описание обучения на более чем 150 000 примерах и перечисленные возможности приведены автором; независимые оценки качества не представлены.

Agnuxo/Qwen2-7B-v2-Instruct_CODE_Python-Spanish_English_GGUF_16bit — локальная чат-модель для генерации кода, опубликованная Франсиско Ангуло де Лафуэнте. Она основана на плотной архитектуре Qwen2 и содержит 7 млрд параметров; в репозитории представлены веса в формате GGUF F16. Модель предназначена для генерации и помощи с кодом на Python, а README также заявляет навыки работы с JavaScript, TypeScript, Rust, Go и C++, а также научными вычислениями и ML-библиотеками. Модель принимает текстовые запросы и выдаёт текст, подходит для локального запуска через Ollama и для диалогового взаимодействия. В метаданных указаны английский и испанский языки; длина контекста в предоставленных данных не приведена. Лицензия — Apache-2.0. README содержит заявления об интеграции с агентскими инструментами и экосистемой P2PCLAW, но не даёт независимых оценок качества генерации кода.

Это готовая к использованию модель Qwen3 с 1,7 млрд параметров, созданная в проекте RL-Forgetting-Experiments-3 на основе Qwen/Qwen3-1.7B-Base. Она дообучена методом supervised fine-tuning на данных для программирования; указаны упорядоченная последовательность обучения и шаг оптимизатора 102. Модель построена на плотной архитектуре Qwen3ForCausalLM и предназначена для генерации текста, в том числе кода и ответов в диалоговом формате. Она принимает текст и выдаёт текст, а максимальный контекст составляет 32 768 токенов. Модель подходит для генерации фрагментов кода, решения задач программирования и диалоговой помощи при разработке. Карточка не приводит оценок качества или подробностей о языках программирования и лицензии, поэтому выводы о точности и условиях коммерческого использования сделать нельзя.

YOYO-AI/Qwen3-30B-A3B-YOYO-V4 — объединённая текстовая модель YOYO-AI на архитектуре Qwen3 MoE для генерации текста и диалогов. По метаданным, она объединяет Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507, Qwen/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 и Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct. В README описан метод слияния cla-gm: для параметров моделей вычисляется устойчивый центр с использованием среднего, покоординатной медианы и итеративного алгоритма Вайсфельда. Модель принимает текст и выдаёт текст; заявлены интерфейс вызова инструментов и контекст до 262 144 токенов. В карточке также указано значение контекста 1 010 000 токенов, но оно не согласуется с метаданными. Языковые теги карточки — английский и китайский. Размер по метаданным — 2,6 млрд параметров; формат файлов — safetensors, точность в README — bfloat16. Лицензия — Apache-2.0. Модель предназначена для диалогов, следования инструкциям, рассуждений, задач с кодом и вызова инструментов в рамках генерации текста. Отдельных оценок качества, подробных языковых результатов и ограничений применения карточка не приводит.

Карточка модели p-e-w/Qwen3-4B-Instruct-2507-heretic на Hugging Face совпадает с карточкой Tolu49ja/Qwen3-4B-Instruct-2507-heretic, поэтому описание составлено по ней. Tolu49ja/Qwen3-4B-Instruct-2507-heretic — производная чат-модель семейства Qwen3, созданная на основе Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507 методом abliteration, направленным на снижение частоты отказов. В приведённом сравнении доля отказов снизилась с 99 до 21 из 100 запросов; KL-дивергенция относительно исходной модели составляет 0,43. Репозиторий содержит веса safetensors для Transformers, лицензия — Apache-2.0. Модель предназначена для генерации ответов по инструкциям, рассуждений, работы с математическими и научными вопросами, кодом и инструментами, а также для задач на длинном контексте. Это плотная причинная языковая модель с 3,7 млрд параметров и контекстом до 262 144 токенов; README указывает, что она работает в режиме без пошагового рассуждения. Заявлена поддержка нескольких языков, но конкретные языки не перечислены. Меньшая частота отказов может быть полезна для запросов, которые исходная модель отклоняет, однако приведённая оценка основана на тесте из 100 запросов и не характеризует все сценарии. Как и другие языковые модели, она может ошибаться, а ответы требуют проверки; применение в чувствительных областях требует дополнительной оценки.

MMOPD/Qwen3-4B-OT3-2ep — плотная языковая модель семейства Qwen3, дообученная командой проекта MMOPD на наборе OpenThoughts3-1.2M. Это чекпойнт после двух эпох обучения на трассах рассуждений по математике, программированию и науке; в проекте его также используют как основу для специализированных моделей и экспериментов с дистилляцией. Модель содержит 3,7 млрд параметров, работает с текстом и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации ответов с пошаговым рассуждением, в том числе при решении математических задач, написании кода и ответах на научные вопросы. Она использует шаблон чата Qwen3 и формат thinking; для работы с ним README рекомендует включать `enable_thinking=True` и использовать сэмплирование. В карточке приведены результаты тестов на общих и доменных бенчмарках, включая медицинские и финансовые наборы, но это не означает специализацию модели в этих областях. Лицензия — Apache-2.0.

Unsloth/Qwen3-4B-Thinking-2507 — плотная причинная языковая модель семейства Qwen3, представленная как версия модели Qwen3-4B-Thinking-2507. Она предназначена для генерации текста в диалоге и решения сложных задач с рассуждениями, включая математику, логику, естественные науки, программирование и академические вопросы. Модель также поддерживает следование инструкциям и использование инструментов. Модель содержит 3,7 млрд параметров и принимает контекст до 262 144 токенов. Она работает только в режиме рассуждений; карточка сообщает об улучшениях качества рассуждений и общих возможностей, но не приводит независимой оценки качества именно этой публикации Unsloth. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Лицензия — Apache-2.0.

TeichAI/Qwen3-4B-Thinking-MiniMax-M2.1-Coder — плотная языковая модель Qwen3 с 3,7 млрд параметров, дообученная на более чем 1300 примерах агентного программирования, созданных MiniMax M2.1. Большинство примеров посвящено извлечению навыков проектирования интерфейсов и пользовательского опыта для разных технологических стеков. Модель предназначена для диалоговой генерации кода и помощи в создании веб-интерфейсов, например посадочных страниц. Метаданные указывают контекстное окно 262 144 токена и английский язык; модель поддерживает интерфейс вызова инструментов. В README приведён пример запуска через vLLM с настройками рассуждений, выбора инструментов и 4-битной квантизации, однако это пример конфигурации, а не формат весов репозитория. Модель дообучена на датасете TeichAI/MiniMax-M2.1-Code-SFT с использованием Unsloth и TRL. Автор отмечает, что результат демонстрации требует доработки: страница получилась неровной и нуждается в полировке. Информация о лицензии в предоставленных источниках отсутствует.

Qwen3.5-28B — производная модель 0xSero на архитектуре Qwen3.5 MoE, созданная из Qwen/Qwen3.5-35B-A3B методом REAP (Router-weighted Expert Activation Pruning). Из 256 экспертов сохранены 205, то есть удалено около 20%; модель содержит 28 млрд параметров и распространяется в формате BF16. Лицензия — Apache-2.0. Модель предназначена для диалоговой генерации текста, рассуждений и задач программирования. В карточке приведены результаты на HumanEval, MMLU и WikiText-2; по сравнению с исходной моделью после pruning показатели на этих тестах снизились. Основное заявленное преимущество — меньший объём памяти: около 53 ГБ вместо 71 ГБ у исходной BF16-модели. Измерения пропускной способности показывают, что ускорение зависит от размера пакета и может отсутствовать.

Lego-X разработала эту модель как дообученную методом онлайн-обучения с подкреплением версию Qwen3.5-35B-A3B для агента программирования. Обучение проходило в неизменённой среде Claude Code на 2 699 задачах с реальными ошибками в репозиториях; награду определяли тесты самих проектов. Это модель семейства Qwen3.5 с разреженной MoE-архитектурой: 35 млрд параметров всего, 8 из 256 экспертов активируются на шаге. Используются Transformers и формат safetensors; лицензия — Apache-2.0. Модель предназначена для решения задач в репозитории с доступом к оболочке и инструментам редактирования файлов. В README сообщается результат 68,2% на SWE-bench Verified против 62,4% у исходной модели в Claude Code при одинаковом протоколе оценки. Для работы авторы рекомендуют контекст до 200K токенов и бюджет до 200 ходов; пример запуска задаёт max_model_len 262144 и требует парсер вызовов инструментов qwen3_coder. Модель оптимизирована под среду Claude Code и Python-задачи по исправлению ошибок; в других агентных средах результаты могут отличаться. Короткий контекстный или пошаговый бюджет может обрывать траекторию решения. Мультиязычное, общеязыковое и безопасное поведение унаследовано от базовой модели и специально не настраивалось; агент выполняет команды и изменяет файлы, поэтому README рекомендует запускать его в контейнере.

Qwen3.5-35B-A3B-GGUF — это GGUF-квантизированная версия модели Qwen3.5-35B-A3B, разработанная ByteShape с использованием ShapeLearn. ShapeLearn подбирает оптимальный тип данных для каждого тензора, стремясь сохранить качество при малой разрядности. Модель распространяется в вариантах для GPU и CPU с различными компромиссами между размером, скоростью и качеством; размер доступных вариантов в приведённой таблице составляет от 9,41 до 17,9 ГБ при 2,17–4,12 бит на вес. Модель предназначена для текстовых и визуально-текстовых задач, включая диалоговое применение, программирование, агентные сценарии, function calling и обработку изображений. Она поддерживает vision-возможности при запуске через llama.cpp с автоматической загрузкой vision projector. Для работы рекомендуются llama.cpp или LM Studio; на момент публикации Ollama не поддерживает эту модель на базе Llama.cpp GGUF. В README не указаны языки и размер контекстного окна. К сильным сторонам относятся доступность нескольких уровней квантизации, оптимизация под разные аппаратные платформы и заявленная ориентация на сохранение качества при низкой разрядности. Ограничения включают зависимость характеристик от выбранного варианта квантизации и оборудования, а также отсутствие в README подробных численных результатов benchmark-тестов для конкретных файлов. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

snsnc/qwen3.5-4B-super-coder-MLX-4bit — 4-битная версия модели для генерации текста и кода в формате MLX. Модель подготовлена на основе unsloth/Qwen3.5-4B с объединённым LoRA-адаптером jica98/qwen3.5-4B-super-coder; дополнительное обучение не проводилось. Разработчик адаптации — пользователь или организация с идентификатором snsnc, а исходные компоненты предоставлены unsloth и jica98. Модель предназначена прежде всего для задач программирования, включая генерацию исполняемого кода, например реализации асинхронного ограничителя запросов. Она поддерживает текстовый ввод и вывод; сведения о языках программирования и естественных языках, размере контекста и точной архитектуре в README не указаны. Использует архитектуру Qwen3_5ForConditionalGeneration и 4-битное квантование, что должно уменьшать требования к памяти при запуске в MLX, однако может ограничивать качество по сравнению с полноразмерной версией. В шаблоне чата предусмотрен режим рассуждений, который можно отключить. Для запуска используется библиотека mlx-lm и платформа MLX. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README не содержит данных о результатах тестирования, качестве на конкретных наборах, аппаратных требованиях или ограничениях применения, поэтому её эффективность для отдельных задач следует проверять отдельно.

Qwen3.5-88B-YMQ-GGUF — квантованная GGUF-сборка модели 0xSero/Qwen3.5-88B, подготовленная независимым разработчиком ZeroDigest. Это разговорная модель для генерации текста; в карточке заявлены архитектура Mixture-of-Experts с компонентами Transformer и Mamba/SSM и смешанная квантизация с разной точностью для attention, общих и фоновых экспертов. Файл варианта M занимает около 37 ГБ; README рекомендует запуск через llama.cpp и приводит конфигурацию с контекстом 131072 токена. Сборка предназначена для диалогов, разработки кода и работы через API-инструменты вроде RooCode и Aider. README описывает настройку распределения битности по значимости слоёв и экспертов для экономии памяти при сохранении качества маршрутизации, однако приведённые значения perplexity и KL-divergence ещё не заполнены, поэтому заявленное качество не подтверждено опубликованными оценками. Метаданные указывают лицензию Apache-2.0.

Qwen3.5-9B-Claude-Deckard-Agent-Coder-Heretic-qx86-hi-mlx — языковая модель, опубликованная nightmedia. Это merge-модель на базе семейства Qwen3.5-9B, созданная методом NuSLERP с использованием компонентов Qwen3.5-9B-Agent от armand0e и Qwopus3.5-9B-Coder от Jackrong, а также нескольких промежуточных моделей nightmedia и DavidAU. В описании также указана интеграция с MLX и квантизация qx86-hi. Модель предназначена для программирования, агентских сценариев, рассуждений, генерации и продолжения текстов, включая художественную прозу, ролевые диалоги и различные жанры письма. Поддерживаются английский и китайский языки. Заявленный размер — 9 млрд параметров; точная длина контекста и полный перечень поддерживаемых модальностей не указаны. В шаблоне чата предусмотрено переключение режимов рассуждения с помощью тегов <|think_on|> и <|think_off|>, а также управление сохранением рассуждений через <|think_remember|> и <|think_forget|>. Для варианта qx86-hi приведены perplexity 4,155, пиковое потребление памяти около 15,47 ГБ и скорость около 672 токенов в секунду; эти показатели зависят от оборудования и реализации. К сильным сторонам относятся сочетание агентских и кодовых навыков, поддержка глубокого рассуждения и творческой генерации, а также относительно умеренные требования к памяти благодаря квантизации. Ограничения включают отсутствие подробных независимых оценок качества, неизвестную длину контекста и потенциально менее предсказуемое поведение merge- и uncensored-модели. Лицензия указана как Apache-2.0.

Jackrong/Qwen3.5-9B-Gemini-3.1-Pro-Reasoning-Distill — плотная текстовая модель на архитектуре Qwen3.5 с 9 млрд параметров, разработанная Jackrong путём дообучения Qwen/Qwen3.5-9B. Она предназначена для диалогов и сложных задач, где нужны последовательные рассуждения: разбиение задачи на части, планирование, анализ ограничений и обобщение. Обучение с учителем использует дистиллированные трассы рассуждений Gemini 3.1, Gemini 3.0 Pro и Qwen3.5-27B; модель рассчитана на генерацию текста и поддерживает интерфейс вызова инструментов. В корпусах обучения представлены математика, программирование и системы, безопасность, физика, право, медицина, финансы и другие области. Метаданные карточки указывают языки английский, китайский и корейский. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Модель может галлюцинировать факты и ссылки, а её склонность к подробному структурированному анализу иногда приводит к избыточным ответам на простые запросы. Дистилляция может повлиять на обобщение и вызвать частичное забывание знаний базовой модели; для конкретного сценария требуется оценка качества и настройка формата запросов.

cyankiwi/Qwen3.6-27B-AWQ-BF16-INT8 — квантизированный вариант Qwen3.6-27B, разработанный сообществом cyankiwi на основе модели Qwen/Qwen3.6-27B от команды Qwen. Модель предназначена для работы с текстом и изображениями, включая агентное программирование, работу с интерфейсами и репозиториями, итеративную разработку и задачи, требующие сохранения контекста рассуждений. Это каузальная языковая модель с vision encoder и 27 миллиардами параметров. Архитектура включает 64 слоя, комбинацию Gated DeltaNet и Gated Attention, а также multi-step training с MTP. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена и может расширяться до 1 010 000 токенов. Заявлена поддержка английского, китайского, хинди, арабского, русского, японского, корейского, нидерландского, французского и испанского языков. Размер файлов модели указан как 36,85 ГБ. Сильными сторонами являются мультимодальность, большой контекст, ориентация на coding agent-сценарии и совместимость с Transformers, vLLM, SGLang и KTransformers. README не содержит подробных сведений о типичных ограничениях качества, требованиях к оборудованию или влиянии квантизации на результаты, поэтому эти характеристики нельзя оценить по имеющимся данным. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.