II.2Создание и понимание программного кода

FabGemma-12B — дообученная модель naazimsnh02 на базе Google Gemma 4 12B Instruct. Это плотная трансформерная модель для генерации текста, настроенная на многошаговое планирование задач, агентное программирование и отладку. Для обучения применялся supervised fine-tuning на трассах работы кодовых агентов; LoRA-адаптация затронула около 2,15% параметров и была объединена с основными весами. Репозиторий содержит веса safetensors, модель работает через Transformers и сохраняет контекстное окно базовой модели до 256 тысяч токенов. Модель предназначена для помощи в разработке: анализа ошибок, планирования действий при работе с кодом и использования инструментов в агентных сценариях. Карточка сообщает о тестировании на 100 отложенных трассах, но эти результаты не гарантируют качество в других задачах. По данным README, дообучение ориентировано преимущественно на английские сценарии; возможности обработки изображений и аудио не адаптировались, а общефактические ответы могут быть слабее ответов по инженерным задачам. Выводы с кодом следует проверять перед запуском. Модель обозначена разработчиком как экспериментальная. Лицензия указана как Gemma; перед использованием следует учитывать её условия и проверить применимость условий лицензии датасета AGPL-3.0 к конкретному сценарию.

FahadPrimeX-b27 — языковая модель для генерации текста и кода, опубликованная FahadPrimeX. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen3.5 с 22,3 млрд параметров и контекстом до 262 144 токенов; веса доступны в формате Safetensors и BF16. В README модель описана как дистилляция на 5 181 проверенном примере ответов с Three.js, HTML, CSS и JavaScript. Модель предназначена прежде всего для генерации кода и диалоговых ответов, в частности для создания страниц и игровых сцен на Three.js и HTML/CSS/JavaScript. В метаданных указаны языки арабский, английский и китайский; README советует для лучшей генерации игровых страниц начинать ответ с HTML-префикса. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. README отмечает, что доступны более новые варианты V3 и V2-GGUF, причём V2-GGUF назван вариантом с лучшим качеством; это может быть важно при выборе версии.

FairyR1-14B-Preview — языковая модель с рассуждениями, разработанная PKU-DS-LAB на основе DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B. Это плотная модель семейства Qwen2 с 14 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогов; в обучении особое внимание уделено математике и программированию. Указанная в метаданных длина контекста — 131 072 токена. Модель создана с помощью дообучения отдельных математического и кодового экспертов на дистиллированных цепочках рассуждений с последующим объединением их весов. В README приведены результаты на AIME 2024 и 2025, LiveCodeBench и GPQA-Diamond; они отражают тестирование авторов и не гарантируют аналогичного качества на других задачах. Поддерживаются английский и китайский языки. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

FairyR1-32B — плотная языковая модель с архитектурой Qwen2, разработанная командой PKU-DS-LAB на базе DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B. Модель содержит 32 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Она предназначена для генерации текста с рассуждениями, прежде всего для решения математических задач и написания программного кода. Разработчики обучили отдельные варианты модели для математики и программирования на отфильтрованных цепочках рассуждений, а затем объединили их с помощью ArceeFusion. В README заявлены результаты на AIME 2024/2025 и LiveCodeBench, однако они относятся к выбранным бенчмаркам и не гарантируют аналогичного качества в других областях. Карточка называет английский и китайский языки. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

FalCoder — модель генерации кода на основе Falcon-7B, дообученная mrm8488 методом QLoRA с библиотекой PEFT на наборе CodeAlpaca_20K из 20 тысяч примеров инструкций по программированию. Она предназначена для генерации кода и ответов на инструкции о разработке программ. Модель относится к плотной авторегрессионной архитектуре RefinedWebModel и содержит около 10,9 млрд параметров; опубликована в формате PyTorch под лицензией Apache-2.0. FalCoder подходит для генерации фрагментов кода и помощи в решении задач программирования по текстовому запросу. Карточка не приводит результаты оценки качества и не описывает поддержку конкретных языков программирования или длину контекста; обучение на ограниченном наборе инструкций может сказываться на охвате задач и надёжности ответов.

Falcon3-1B-Instruct — компактная инструктивная языковая модель семейства Falcon3, разработанная Technology Innovation Institute. Она дообучена на базе tiiuae/Falcon3-1B-Base и предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям. Модель имеет плотную архитектуру Transformer с причинным декодером и 1,4 млрд параметров. В ней 18 блоков декодера, Grouped Query Attention, SwiGLU и RMSNorm; контекстное окно — до 8192 токенов. Модель принимает и генерирует текст на английском, французском, испанском и португальском языках. Модель обучалась на данных для STEM, диалогов, программирования, безопасности и вызова функций. В карточке заявлены сильные результаты в рассуждениях, понимании языка, следовании инструкциям, математике и задачах с кодом. Лицензия — TII Falcon-LLM License 2.0; перед использованием следует учитывать её условия.

Falcon3-Mamba-7B-Base — базовая предварительно обученная языковая модель семейства Falcon3, разработанная Technology Innovation Institute. Это плотный авторегрессионный декодер на основе Mamba1: 64 блока, ширина 4096, размер состояния 16 и словарь на 65 тысяч токенов. Модель продолжает предварительное обучение Falcon-Mamba-7B на дополнительных данных из веба, кода, STEM и других высококачественных источников. Модель предназначена для генерации текста и служит основой для сценариев рассуждения, понимания языка, следования инструкциям, работы с кодом и математикой. Контекстное окно достигает 32 тысяч токенов; обучение велось преимущественно на английских данных. В репозитории представлены веса Safetensors для Transformers. Разработчик сообщает о сильных результатах на задачах рассуждения, понимания языка, кода и математики по сравнению с моделями SSM схожего размера на момент выпуска. Это базовая модель, поэтому качество следования инструкциям в прикладном чате может уступать специализированным instruct-версиям. Лицензия — TII Falcon-LLM License 2.0.

FastApply-7B-v1.0 — языковая модель Kortix для быстрого применения изменений к коду. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2, дообученная на базе unsloth/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-bnb-4bit; она содержит 7,1 млрд параметров и принимает текстовые инструкции и фрагменты кода, чтобы выдавать обновлённое содержимое файла. Контекст модели — до 32 768 токенов. Модель предназначена для AI-редакторов кода и инструментов, которым нужно быстро объединять предложенные изменения с существующим файлом, сохраняя его структуру, комментарии и отступы. Разработчик заявляет о скорости около 150 токенов в секунду на быстрых провайдерах, но README не приводит методику измерения или результаты независимой оценки точности. Модель рассчитана на задачи редактирования кода; её не следует считать универсальным помощником для произвольных задач программирования. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Для вывода предусмотрен специальный формат запроса, требующий вернуть только обновлённый код в заданных тегах.

Fireball-Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-Agent-0.003-128K-code-ds-auto-GGUF — это GGUF-квантизация инструкционной языковой модели Fireball-Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-Agent-0.003-128K-code-ds-auto, разработанной EpistemeAI. Квантизацию выполнил bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для генерации текста, работы с инструкциями и задач, связанных с программным кодом; запуск возможен, в частности, через LM Studio. В README указан английский язык и лицензия Apache-2.0. Модель основана на архитектуре Meta Llama 3.1 с размером 8B параметров и заявленным контекстом 128K токенов. Репозиторий содержит варианты от исходных весов F16 размером 16,07 ГБ до квантизаций Q8_0, Q6_K_L, Q6_K, Q5_K_L и других, что позволяет выбирать баланс между качеством и требованиями к памяти. Варианты Q6_K и Q6_K_L отмечены как рекомендуемые и обеспечивающие очень высокое качество. Поддерживается только текстовая модальность. Сильными сторонами являются большой контекст, инструкционная настройка, специализация исходной модели на агентских и кодовых сценариях, а также широкий выбор GGUF-квантизаций для локального запуска. Ограничения включают зависимость качества и требований к ресурсам от выбранного уровня квантизации; приведённые результаты бенчмарков показывают неоднородную производительность на задачах рассуждения, математики и общих знаний. README не содержит подробностей о методике обучения и дополнительных языках.

FlashModel-Qwen3.5-9B — текстовая причинная языковая модель, дообученная flashback2k на базе Qwen/Qwen3.5-9B методом LoRA с последующим объединением весов. Модель содержит около 7,2 млрд параметров, использует архитектуру Qwen3_5ForCausalLM и формат Safetensors; заявленная длина контекста — 262 144 токена. В отличие от мультимодальной базовой модели, этот вариант предназначен только для работы с текстом и не содержит компонента зрения. Модель ориентирована на рассуждения, решение математических задач, генерацию кода, следование инструкциям и вызов инструментов в диалоговых сценариях. Обучение включало англоязычные примеры из наборов Nemotron по математике, соревновательному программированию, агентным задачам, инструкциям и науке; для получения обучающих ответов использовались несколько открытых моделей-учителей. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0. Сравнительных бенчмарков пока нет, поэтому качество относительно исходной Qwen3.5-9B не установлено. Обучающие данные были англоязычными, и на запросах на других языках модель может рассуждать по-английски; примеры по математике и коду длиннее 16 тысяч токенов исключались из обучения. Эффект специальных тегов бюджета рассуждений не измерен.

FuseAI/FuseChat-Qwen-2.5-7B-Instruct — разговорная языковая модель FuseAI на архитектуре Qwen2 с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Это целевая модель семейства FuseChat-3.0, обученная методом неявного слияния: сначала её дообучили на лучших ответах сильных языковых моделей, затем применили Direct Preference Optimization (DPO) к парам предпочтительных и менее предпочтительных ответов. В качестве источников использовались Gemma-2-27B-It, Mistral-Large-Instruct-2407, Qwen-2.5-72B-Instruct и Llama-3.1-70B-Instruct. Модель предназначена для диалога, следования инструкциям, решения математических задач и помощи с кодом; обучение также включало китайскоязычные данные. Подходит для локального запуска в формате Safetensors, а метаданные отмечают интерфейс вызова инструментов. README сообщает об улучшениях на ряде бенчмарков, однако приведённые там конкретные приросты относятся к версии с целевой моделью Llama-3.1-8B и не подтверждают такие же результаты для этой версии. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели FuseAI/FuseO1-DeepSeekR1-Qwen2.5-Instruct-32B-Preview на Hugging Face совпадает с карточкой FuseAI/FuseO1-DeepSeekR1-QwQ-SkyT1-32B-Preview, поэтому описание составлено по ней. FuseO1-DeepSeekR1-QwQ-SkyT1-32B-Preview — экспериментальная объединённая языковая модель команды FuseAI. Она создана с помощью слияния трёх моделей для рассуждений: DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B, Qwen/QwQ-32B-Preview и NovaSky-AI/Sky-T1-32B-Preview. Модель основана на плотной архитектуре Qwen2 с 32 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогов с пошаговыми рассуждениями. Основные сценарии — решение математических задач, рассуждения о программном коде и научные вопросы. В README для версии указаны результаты AIME24: 74,0 Pass@1 и 86,7 Cons@32 при описанной авторами схеме оценки. Модель принимает текст и генерирует текст; метаданные указывают контекстное окно 131 072 токена и интерфейс для вызова инструментов. Языки в карточке явно не перечислены. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Это предварительная версия, а опубликованные сравнительные показатели относятся к конкретным настройкам и методике оценки; они не гарантируют аналогичных результатов в других задачах или конфигурациях.

Карточка модели FuseAI/FuseO1-DeepSeekR1-QwQ-32B-Preview на Hugging Face совпадает с карточкой FuseAI/FuseO1-DeepSeekR1-QwQ-SkyT1-32B-Preview, поэтому описание составлено по ней. FuseO1-DeepSeekR1-QwQ-SkyT1-32B-Preview — экспериментальная объединённая языковая модель команды FuseAI. Она создана с помощью слияния трёх моделей для рассуждений: DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B, Qwen/QwQ-32B-Preview и NovaSky-AI/Sky-T1-32B-Preview. Модель основана на плотной архитектуре Qwen2 с 32 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогов с пошаговыми рассуждениями. Основные сценарии — решение математических задач, рассуждения о программном коде и научные вопросы. В README для версии указаны результаты AIME24: 74,0 Pass@1 и 86,7 Cons@32 при описанной авторами схеме оценки. Модель принимает текст и генерирует текст; метаданные указывают контекстное окно 131 072 токена и интерфейс для вызова инструментов. Языки в карточке явно не перечислены. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Это предварительная версия, а опубликованные сравнительные показатели относятся к конкретным настройкам и методике оценки; они не гарантируют аналогичных результатов в других задачах или конфигурациях.

FuseO1-DeepSeekR1-QwQ-SkyT1-32B-Preview — экспериментальная объединённая языковая модель команды FuseAI. Она создана с помощью слияния трёх моделей для рассуждений: DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B, Qwen/QwQ-32B-Preview и NovaSky-AI/Sky-T1-32B-Preview. Модель основана на плотной архитектуре Qwen2 с 32 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогов с пошаговыми рассуждениями. Основные сценарии — решение математических задач, рассуждения о программном коде и научные вопросы. В README для версии указаны результаты AIME24: 74,0 Pass@1 и 86,7 Cons@32 при описанной авторами схеме оценки. Модель принимает текст и генерирует текст; метаданные указывают контекстное окно 131 072 токена и интерфейс для вызова инструментов. Языки в карточке явно не перечислены. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Это предварительная версия, а опубликованные сравнительные показатели относятся к конкретным настройкам и методике оценки; они не гарантируют аналогичных результатов в других задачах или конфигурациях.

Карточка модели FuseAI/FuseO1-DeepSeekR1-QwQ-SkyT1-Flash-32B-Preview на Hugging Face совпадает с карточкой FuseAI/FuseO1-DeepSeekR1-QwQ-SkyT1-32B-Preview, поэтому описание составлено по ней. FuseO1-DeepSeekR1-QwQ-SkyT1-32B-Preview — экспериментальная объединённая языковая модель команды FuseAI. Она создана с помощью слияния трёх моделей для рассуждений: DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B, Qwen/QwQ-32B-Preview и NovaSky-AI/Sky-T1-32B-Preview. Модель основана на плотной архитектуре Qwen2 с 32 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогов с пошаговыми рассуждениями. Основные сценарии — решение математических задач, рассуждения о программном коде и научные вопросы. В README для версии указаны результаты AIME24: 74,0 Pass@1 и 86,7 Cons@32 при описанной авторами схеме оценки. Модель принимает текст и генерирует текст; метаданные указывают контекстное окно 131 072 токена и интерфейс для вызова инструментов. Языки в карточке явно не перечислены. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Это предварительная версия, а опубликованные сравнительные показатели относятся к конкретным настройкам и методике оценки; они не гарантируют аналогичных результатов в других задачах или конфигурациях.

Fwizzer-R1-3B-RU-v2 — русско- и англоязычная генеративная языковая модель команды Fwizzer, дообученная на базе Ministral-3B для пошагового рассуждения. Она предназначена для математических задач, алгоритмического и обычного программирования, а также сложных текстовых вопросов. По карточке, модель формирует цепочку рассуждений и затем выдаёт ответ; заявлены адаптация языка ответа к языку запроса и возможность локального запуска, в том числе с квантованными GGUF-весами. Модель использует плотную архитектуру семейства Mistral 3; в карточке указано около 3 млрд параметров. Доступны файлы safetensors и GGUF, а метаданные подтверждают поддержку чата и кода. Лицензия — Apache-2.0. Заявленные показатели и требования к ресурсам приведены автором карточки и здесь независимо не проверялись.

Это экспериментальная производная модель на базе Gemma 4 12B Coder Fable5 Composer 2.5, опубликованная независимым автором llmfan46. Модель предназначена прежде всего для генерации кода на Python: README описывает дообучение на проверяемых примерах, где решения проходили тесты, и акцент на рассуждении перед выдачей кода. Метаданные указывают архитектуру Gemma4UnifiedForConditionalGeneration, поддержку чата и кода, формат safetensors и задачу text-generation. Репозиторий представляет uncensored/heretic-вариант исходной модели, полученный через abliteration: в приведённом тесте отказов число отказов снизилось со 100 из 100 у исходной модели до 9 из 100. MMLU в карточке показал 75,15% для этой версии против 75,72% у исходной; это результаты автора, а не независимая оценка. README также описывает запуск малых квантованных вариантов из отдельного репозитория GGUF, но текущий репозиторий содержит safetensors. Лицензия — Apache 2.0. Язык модели в метаданных не указан; карточка ориентирует её на код, а не на конкретный естественный язык.

Это 4-битная MXFP4-квантизация инструкционной модели Google Gemma 4 12B-it, подготовленная FreedomAISVR в формате GGUF. В основе лежит плотный декодерный трансформер Gemma4ForCausalLM с 12,08 млрд параметров; README указывает размер файла 6,3 ГБ и целевую платформу — видеокарты NVIDIA Blackwell, включая RTX 50-й серии. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям: она подходит для ответов на вопросы, рассуждений и задач по коду. Базовая Gemma 4 поддерживает мультимодальное понимание, однако в этой карточке репозитория заявлена задача text-generation и возможность чата; другие входные модальности для данной сборки не подтверждены. README сообщает о контексте до 256 тыс. токенов и приводит результаты скорости на RTX 5060 Ti 16 ГБ. Квантизация уменьшает требования к памяти и ориентирована на запуск локально с llama.cpp на совместимом оборудовании; качество и скорость могут зависеть от реализации и аппаратуры. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Sведения о поддерживаемых естественных языках в карточке ограничены английским языковым тегом.

Это мультимодальная инструкционная модель Gemma 4 на 12 млрд параметров, созданная tepirale с помощью слияния моделей методом DARE TIES. В качестве основы использована google/gemma-4-12B-it; в слияние также вошли модели tepirale для агентных сценариев и генерации кода. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors и предназначен для использования с библиотекой Transformers. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст. Её можно применять для диалога по изображениям, анализа визуального содержимого и задач с кодом или агентным поведением. Базовая Gemma 4 поддерживает также видео и аудио, однако карточка этой объединённой модели подтверждает только обработку изображений. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Shaleen123 разработал Gemma 4 12B SQL — дообученную для преобразования вопросов на естественном языке в SQL модель на базе google/gemma-4-12B-it. Она принимает схему базы данных в формате DDL и вопрос, а затем генерирует запрос; предназначена для интерфейсов запросов к реляционным данным, BI-инструментов, черновиков SQL для аналитиков и разработчиков, а также исследований и тестирования text-to-SQL. Модель использует плотную архитектуру Gemma4Unified, работает через Transformers и распространяется в формате safetensors. В метаданных указан английский язык; размер контекста не приведён. Карточка рекомендует проверять сгенерированные запросы человеком и явно задавать диалект SQL. Модель может выдумывать таблицы и столбцы, ошибаться при неоднозначных вопросах и сложных запросах, а также создавать дорогостоящий или разрушительный SQL. Оценочные результаты не приведены. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

coder3101/gemma-4-19b-a4b-it-REAP-heretic — разговорная модель на архитектуре Gemma 4, опубликованная автором репозитория coder3101. Это производная от 0xSero/gemma-4-19b-a4b-it-REAP: модель с разреженной экспертной архитектурой MoE, в которой после pruning осталось 90 экспертов на слой и около 4 млрд активных параметров на токен при общем размере примерно 19 млрд параметров. В README также описана abliteration, снижающая частоту отказов в приведённой автором проверке с 94 до 6 из 100 запросов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста, рассуждений и задач программирования; поддерживает текстовые и визуальные входы, режим thinking и контекст до 262 144 токенов. По приведённым тестам она сохраняет результаты на простых математических задачах и кодировании, но pruning заметно снижает точность на некоторых знанияёмких темах. Метаданные указывают лицензию Gemma; перед использованием следует учитывать её условия.

Gemma 4 21B-A4B-it REAP Heretic — разговорная модель на базе Gemma 4, представленная в репозитории coder3101. Это доработанный вариант 20-процентно прореженной экспертной модели 0xSero/gemma-4-21b-a4b-it-REAP: в MoE-архитектуре оставлено 103 эксперта на слой вместо 128, а на каждый токен по-прежнему активируются 8 экспертов. Веса опубликованы в формате safetensors; модель поддерживает диалоговую генерацию текста и, согласно карточке, входные изображения. Вариант Heretic применяет абляцию отказов: в приведённом сравнении число отказов на тестовом наборе снизилось со 100 из 100 у исходной модели до 14 из 100. При этом небольшие тесты показывают, что качество зависит от задачи: например, результат по математике начального уровня снизился с 92% до 90%, а по философии — с 92% до 88%; наборы по 50 примеров на задачу и 14 промптов для сравнения генерации не дают широкой оценки качества. Для исходного варианта REAP указано окно контекста 262 144 токена, но README не уточняет, сохраняется ли этот предел в данной сборке Heretic. Модель предназначена для диалогов, рассуждений и генерации кода; особенно подходит для сценариев, где требуется меньше отказов. Лицензия — Gemma; условия её использования следует сверять с лицензией семейства Gemma.

TeichAI Gemma 4 26B A4B IT Claude Opus Distill v2 — мультимодальная диалоговая модель, дообученная на базе unsloth/gemma-4-26B-A4B-it с помощью Unsloth. Для дообучения использовались наборы с траекториями рассуждений Claude Opus; версия v2, по карточке модели, меняет параметры обучения и исправляет некоторые циклические или обрывающиеся ответы. Модель предназначена для генерации кода, отладки, планирования архитектуры программ, научного анализа, многошаговых исследовательских запросов и повседневных задач, требующих последовательных рассуждений. Архитектура Gemma 4 поддерживает диалог и обработку изображений; README также описывает обработку видео кадрами. Метаданные указывают формат safetensors и лицензию Apache-2.0. Карточка заявляет о применении модели в Cline, Codex и Cursor для создания веб-приложений и скриптов, однако сравнительные бенчмарки пока не приведены. Возможности базовой Gemma 4 не следует автоматически считать проверенными именно для этой дообученной версии; заявленные качества рассуждений основаны на описании автора.

Карточка модели nfsff/Gemma-4-31B-JANG_4M-CRACK на Hugging Face совпадает с карточкой ZHENDANG/Gemma-4-31B-JANG_4M-CRACK, поэтому описание составлено по ней. ZHENDANG/Gemma-4-31B-JANG_4M-CRACK — мультимодальная модель семейства Gemma 4 от dealignai, созданная на основе google/gemma-4-31b-it. Это доработанная методом abliteration версия плотной архитектуры Gemma 4 с 31 млрд параметров, гибридным скользящим и глобальным вниманием и сохранённым визуальным энкодером. Модель предназначена для диалогов, рассуждений, программирования и ответов на запросы по тексту и изображениям; поддерживает режим thinking. В README авторы сообщают о высокой доле ответов на вредоносные запросы в их тесте HarmBench и о прохождении проверок по кибербезопасности и пентестингу. Эти результаты отражают заявленные авторами тесты и не гарантируют качество в других сценариях. Для запуска рекомендован vMLX на компьютерах Apple Silicon с не менее чем 32 ГБ объединённой памяти; указано, что стандартные mlx_lm и mlx_vlm на момент подготовки карточки модель не поддерживают. Модель распространяется по лицензии Gemma; авторы указывают исследовательское назначение и ответственность пользователя за соблюдение законов.

coder3101/gemma-4-E2B-it-heretic — производная модель на базе Google Gemma 4 E2B IT, представленная в формате safetensors и доступная через Transformers. Это плотная мультимодальная модель семейства Gemma 4 для диалогов, рассуждений, генерации и редактирования кода, анализа изображений и аудио, а также сценариев с вызовом инструментов. README описывает для семейства Gemma 4 гибридное внимание, смешивающее локальные окна и глобальные слои, поддержку изображений, видео и аудио для вариантов E2B/E4B, а также контекст до 128 тысяч токенов для E2B/E4B; эти характеристики приведены для семейства и не подтверждены отдельно для этой производной версии. Метка heretic и теги uncensored/decensored/abliterated указывают на модификацию базовой модели, но карточка не поясняет способ и последствия этой модификации. README заявляет поддержку более 35 языков на уровне семейства. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Возможны фактические ошибки, смещения, трудности с тонкими языковыми нюансами и сложными открытыми задачами; мультимодальные способности и характеристики контекста конкретной версии следует проверять отдельно.

llmfan46/gemma-4-E2B-it-ultra-uncensored-heretic — мультимодальная производная Gemma 4 E2B IT от независимого автора llmfan46. По README, изменён компонент attn.o_proj; модель основана на google/gemma-4-E2B-it и предназначена для диалогов, рассуждений, генерации и исправления кода, а также анализа изображений и аудио. Метаданные указывают архитектуру Gemma4ForConditionalGeneration, плотную модель и формат safetensors; библиотека для работы — Transformers. Модель принимает текст и изображения, а для варианта E2B также поддерживает распознавание речи и перевод речи в текст. README базовой Gemma 4 сообщает о контекстном окне до 128K токенов для E2B и E4B, видеоанализе по последовательности кадров, вызове инструментов и поддержке более 35 языков; карточка этой производной не подтверждает отдельно все эти возможности. Лицензия — Apache-2.0. В названии и тегах модель обозначена как uncensored, decensored и abliterated. README в основном описывает базовое семейство и не приводит отдельных оценок качества или точных характеристик этого варианта. Возможны фактические ошибки, затруднения с неоднозначными формулировками и пробелы, связанные с обучающими данными.

Gemma 4 E4B Agentic Opus Reasoning GeminiCLI GGUF — это квантованная GGUF-версия модели на базе Gemma 4 E4B, разработанная RavenX AI. Веса объединяют результаты SFT-дообучения с паттернами рассуждений Opus 4.6, Claude Code и Gemini CLI; LoRA-адаптер слит непосредственно с моделью, поэтому отдельный адаптер и дополнительная конфигурация не требуются. Модель предназначена для диалоговых сценариев, программирования, агентных рабочих процессов и использования инструментов или функций. Она поддерживает форматы рассуждений с тегами <think>, структурированные ответы в стиле Claude и tool calling. В README также заявлена поддержка vision и мультимодальности, однако подробности о поддерживаемых типах входных данных не приведены. Указан английский язык. Модель совместима с Ollama, LM Studio и llama.cpp, а также может работать через OpenAI-совместимые локальные API. Доступны варианты квантования Q4_K_M, Q5_K_M, Q8_0 и F16 размером примерно от 2,7 до 8,3 ГБ; Q4_K_M рекомендован как баланс качества и скорости. Сильными сторонами являются встроенное агентное поведение, рассуждения и поддержка вызова инструментов без отдельного адаптера. Ограничения включают отсутствие опубликованных количественных бенчмарков, неполное описание архитектуры и контекстного окна, а также возможные потери качества из-за квантования. Модель распространяется по лицензии Gemma.

GLM-4.5-GGUF — это GGUF-версия фундаментальной языковой модели GLM-4.5, разработанной Z.ai. Модель предназначена для создания интеллектуальных агентов и объединяет возможности рассуждения, программирования и взаимодействия с инструментами. Она поддерживает генерацию текста и рассчитана прежде всего на англоязычные и китайскоязычные сценарии. GLM-4.5 — гибридная reasoning-модель с двумя режимами работы: thinking mode для сложных рассуждений и использования инструментов и non-thinking mode для быстрых ответов. В модели 355 млрд общих параметров, из которых активно используется 32 млрд; архитектура построена с применением mixture-of-experts. Контекстное окно, дополнительные модальности и точные характеристики GGUF-квантизации в README не указаны. К сильным сторонам относятся сочетание рассуждений, программирования и агентных функций, а также возможность коммерческого использования и доработки. Ограничения включают высокие требования к вычислительным ресурсам исходной модели и отсутствие в предоставленных данных подробностей о конкретной GGUF-квантизации и совместимости с оборудованием. Модель распространяется под лицензией MIT.

Эта модель — дообученная версия Qwen/Qwen3-32B, созданная на датасете open-athena/GLM-4.6-stackexchange-overflow-sandboxes-32eps-65k-reasoning. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen3 с 29,7 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста в диалоговом формате; базовая модель поддерживает многоязычный диалог, рассуждения, программирование и работу с инструментами. Для этой версии заявлен контекст до 40 960 токенов. Модель может быть полезна для генерации ответов и рассуждений по материалам Stack Exchange и Stack Overflow, а также для задач, представленных обучающим датасетом. Подробности о методике обучения, оценке качества и специальных ограничениях в карточке отсутствуют. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверять с лицензией репозитория и базовой модели.

GLM-4.7-Flash — языковая модель для генерации текста, разработанная организацией Z.ai. Это MoE-модель класса 30B-A3B, предназначенная для лёгкого локального развёртывания с балансом между качеством и эффективностью. Представленная версия распространяется в формате GGUF и создана с использованием llama.cpp. Модель ориентирована на рассуждение, программирование, агентские сценарии, работу с инструментами и многошаговые диалоги. В README указана поддержка английского и китайского языков. Среди заявленных результатов — высокие показатели в AIME 25, GPQA, HLE, SWE-bench Verified, τ²-Bench и BrowseComp, однако эти результаты относятся к исходной модели и зависят от настроек оценки. Для локального запуска также заявлена совместимость с vLLM, SGLang и transformers. GGUF-версии используют квантизацию, в которой отдельные важные слои переводятся на более высокую точность для улучшения качества при заданном размере файла; компромиссом является увеличение объёма модели. В README не указаны размер контекста, полный перечень модальностей, требования к оборудованию и конкретные параметры отдельных квантов. Лицензия модели — MIT.