II.2Создание и понимание программного кода

Qwen3.8-27B-IU4-Kairic-Edge — производительная квантованная версия Qwen3.8-27B, разработанная Kairic.ai для локального запуска на графических процессорах AMD Strix Halo с архитектурой gfx1151, включая Radeon 8060S. Модель предназначена для генерации текста и программного кода, а также для сценариев локального инференса с ускоренной обработкой промптов и многотокенной верификацией. Модель использует 27B-параметрическую языковую архитектуру Qwen3.8 и формат GGUF, а её вычислительный маршрут сочетает 4-битные активации и веса с нативными AMD IU4 matrix-инструкциями. Концепция Dual View объединяет авторитетное представление GGUF с тремя специализированными файлами-компаньонами Prompt Forge для отдельных фаз вычислений. Заявлена поддержка контекста размером до 256K токенов, prompt caching и native MTP4; сведения о языках в README не указаны. К сильным сторонам относятся высокая скорость генерации, ускоренная обработка промптов, существенное сокращение времени повторной обработки кэшируемых префиксов и результаты на тестах HumanEval. На воспроизведённой задаче структурированной генерации коэффициент принятия черновых токенов составил 99,73%, однако производительность зависит от совместимого оборудования и поддерживаемых форм вычислений. Для работы требуется специальная сборка Kairic Edge v1.2; стандартный llama.cpp не поддерживает необходимые sidecar-файлы и параметр --kairic-edge. Лицензия модели — Apache-2.0.

ChrisandErin86/Qwen3.8-27B-OBLITERATED — текстовая авторегрессионная модель генерации на базе Qwen/Qwen3.8-27B, модифицированная с применением метода abliteration для удаления или ослабления поведения, связанного с отказами и защитными ответами. В README также упоминаются подходы complementary abliteration blending, итеративное уточнение и целевая обработка корпусов. Модель ориентирована на диалоговые сценарии, генерацию текста и кода, включая задачи, в которых исходная модель могла отказываться отвечать; отдельно заявлена пригодность для агентных систем и исследований AI safety. Разработчик базовой модели — Qwen, автор производной модели указан как ChrisandErin86. Из известных характеристик указаны архитектура Qwen3, размер 27B параметров, текстовая модальность и поддержка форматов GGUF, Safetensors и MLX. Заявлена совместимость с thinking mode и чат-шаблоном; точный размер контекста и перечень поддерживаемых языков в предоставленном фрагменте README не указаны. Для инференса рекомендуются температура 0, repetition_penalty 1.15, не менее 2048 новых токенов и отсутствие системного промпта; для агентных сценариев предложены более короткие ответы и периодическое суммирование контекста. Сильная сторона модели — сниженное количество отказов при сохранении большей части возможностей исходной Qwen3.8-27B: в README приведён результат MMLU 82,3% против 84,5% у базовой модели, а также заявлены успешные результаты на тестах генерации кода и некоторых расширенных практических задачах. Ограничениями являются небольшая потеря качества относительно базовой модели, риск циклической генерации без настройки repetition_penalty и потенциальные риски применения менее ограниченной модели. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3.8-27B-OBLITERATED — текстовая генеративная модель из репозитория kcplummer, созданная на основе Qwen/Qwen3.8-27B. Это модификация Qwen3.8, в которой методом abliteration удалено поведение отказа от ответов на ограниченные запросы. В README описана версия V3 с итеративным уточнением, целевой обработкой направлений отказа и смешиванием результатов нескольких процедур. Модель предназначена для генерации текста, программного кода, исследовательских и red-team-сценариев, а также агентных задач, включая кибербезопасность и тестирование безопасности ИИ. Модель имеет архитектуру Qwen3, около 27 млрд параметров и поддерживает текстовый ввод и вывод. Указана совместимость с режимом рассуждений, однако для V3 рекомендуется его отключать ради более прямых ответов. В README приведён показатель MMLU 82,3% для версии V3 против 84,5% у исходной модели; также заявлены рабочая генерация кода в 20 из 20 проверенных заданий и сохранение способности отвечать в расширенных сценариях. Рекомендуемые параметры — temperature 0, repetition_penalty 1,15 и не менее 2048 новых токенов, но конкретный размер контекста и список поддерживаемых языков не указаны. Главное преимущество модели — существенно сниженная склонность к жёстким отказам и формальным «лекциям о безопасности», при сохранении большей части исходных возможностей. Ограничения включают небольшое снижение результата MMLU относительно базовой модели, риск циклической генерации без repetition_penalty и потенциально повышенные риски при использовании для вредоносных или опасных задач из-за отсутствия стандартных защитных отказов. В README указана лицензия Apache-2.0; доступны варианты в форматах GGUF, Safetensors и MLX.

OBLITERATUS/Qwen3.8-27B-OBLITERATED — текстовая генеративная модель, разработанная OBLITERATUS на базе Qwen/Qwen3.8-27B. Модель предназначена для диалогов, генерации текста и кода, агентных сценариев, а также исследований безопасности ИИ и red-team-тестирования. Основной заявленный профиль — ответы на запросы, которые исходная модель может отклонять, включая кибербезопасность и программирование. Модель использует архитектуру Qwen3 с 27 млрд параметров и поддерживает режимы с рассуждением и без него. Доступны форматы GGUF, Safetensors и MLX; заявлена совместимость с текстовым pipeline для генерации текста. В README не указаны точное максимальное контекстное окно и полный перечень поддерживаемых языков. Для версии V3 приводится результат 82,3% на MMLU в режиме 0-shot, что на 2,1 процентного пункта ниже базовой модели; также заявлены рабочие ответы во всех 20 проверенных задачах генерации кода. К сильным сторонам относятся снижение частоты отказов и защитных отговорок, близкая к базовой общая производительность и пригодность для генерации кода. Ограничениями являются некоторое ухудшение результата MMLU, склонность к зацикливанию без repetition_penalty и возможная чувствительность к настройкам генерации. В README рекомендуются temperature 0, repetition_penalty 1.15 и не менее 2048 новых токенов; для агентных сценариев предлагаются более низкая длина ответа и периодическое сокращение контекста. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Huntfat/Qwen3.8-27B-OBLITERATED-huntfat — текстовая генеративная модель на базе Qwen/Qwen3.8-27B, опубликованная пользователем Huntfat. Это модификация Qwen3.8-27B, созданная с применением метода abliteration: из весов удалялись направления, связанные с отказами и уклончивыми ответами. В README указано, что версия V3 дополнительно использует итеративное уточнение и целевую обработку корпуса данных. Модель предназначена для генерации текста, программного кода и ответов на запросы, включая сценарии, в которых исходная модель могла отказывать или заменять содержательный ответ предупреждениями. Заявлены совместимость с режимом рассуждений, применение в агентских и длинноконтекстных сценариях, а также варианты распространения в форматах GGUF, Safetensors и MLX. Точные размер контекста, перечень поддерживаемых языков и мультимодальные возможности в представленном README не указаны. По заявленным данным, V3 сохраняет большую часть возможностей исходной модели: результат MMLU составляет 82,3% против 84,5% у базовой версии, при этом автор сообщает о 20 успешных из 20 проверок задач генерации кода и о снижении склонности к отказам. Ограничениями являются умеренная потеря качества относительно базовой модели, возможные циклы при генерации без repetition_penalty и чувствительность к настройкам декодирования. Рекомендуются temperature 0, repetition_penalty 1,15 и не менее 2048 новых токенов; для агентских сценариев допускаются temperature 0,1–0,3 и ограничение длины ответа. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Solstice-AI/Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NM-DAU-AWQ-1M — это квантизированный вариант AWQ INT4 модели DavidAU Qwen3.8-27B Cold Fusion, подготовленный и упакованный Solstice-AI. Модель предназначена для генерации текста, рассуждений, программирования, агентных задач, отладки репозиториев и работы с длинными документами. В README заявлена поддержка английского и китайского языков, а также текстовой и пространственно-временной 3D-визуальной мультимодальности. Модель имеет размер 27 млрд параметров и использует гибридную архитектуру: блоки Gated Delta Recurrent Network с линейным вниманием и блоки Grouped-Query Attention. Формат AWQ INT4 уменьшает заявленный объём с примерно 54 ГБ в BF16 до около 18 ГБ. Контекст расширен с 262 144 до 1 048 576 токенов посредством YaRN RoPE scaling. Также заявлены аппаратная поддержка Multi-Token Prediction и ускорение генерации до 1,72–2,20 раза при использовании совместимой инфраструктуры, включая vLLM и Anvil Runtime. Сильными сторонами README называет задачи программной инженерии, решение задач, управление компьютером и мобильными ОС, следование сложным ограничениям и длинные многофайловые рабочие процессы; приведены высокие результаты на SWE-bench Pro, LiveCodeBench, QwenSWEBench, OSWorld-Verified, AndroidWorld, IFBench и ARC. Эти результаты представлены авторами модели и не подтверждены независимой проверкой в предоставленных данных. Возможными ограничениями являются требования к значительным аппаратным ресурсам для работы с контекстом в миллион токенов, потери качества или точности из-за INT4-квантизации и отсутствие подробностей о фактической совместимости мультимодальных возможностей. Указана лицензия Apache-2.0.

Solstice-AI/Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NM-DAU-mlx-oQ6e-1M — релиз Solstice-AI на базе модели DavidAU Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion. Solstice-AI отвечает за downstream-квантизацию, масштабирование контекста YaRN до 1 048 576 токенов и упаковку для Apple MLX. Модель ориентирована на английский и китайский языки; в метаданных указана задача image-text-to-text, однако подробности о поддерживаемых визуальных входах не приведены. Модель предназначена для рассуждений, программирования, агентной разработки ПО, отладки репозиториев, выполнения многошаговых рабочих процессов и задач управления операционными системами. Заявлены архитектура Qwen 3.8 с гибридным вниманием, включающая Gated Delta Recurrent Network и Grouped-Query Attention, механизм Multi-Token Prediction, а также объединение весов Cold Fusion GAIN. Формат — смешанная квантизация Apple MLX oQ6e; заявлено размещение примерно в 23,7 ГБ оперативной памяти и ускорение на Apple Silicon через Metal и Anvil Runtime. К сильным сторонам относятся заявленные большой контекст до 1 миллиона токенов, поддержка локального запуска на совместимых компьютерах Apple Silicon и высокие результаты на наборах SWE-bench Pro, LiveCodeBench, QwenSWEBench, OSWorld, AndroidWorld, IFBench и ARC. Эти показатели и сравнения с Claude Opus 4.6 приведены авторами README, но методика и независимое подтверждение не описаны. Ограничения включают зависимость производительности от MLX, Apple Silicon и доступной памяти, возможные потери качества из-за квантизации, а также отсутствие подробных данных о тренировочном наборе, мультимодальных возможностях и безопасности. Указанная лицензия — Apache-2.0.

Solstice-AI/Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NM-DAU-mlx-oQ8e — выпуск модели Qwen3.8-27B Cold Fusion для Apple Silicon. Исходную модель и слияние весов GAIN разработал DavidAU, а Solstice-AI выполнила квантование и упаковку в формат Apple MLX oQ8e mixed precision. Модель предназначена для рассуждений, программирования, агентной разработки ПО, отладки репозиториев, выполнения многошаговых задач и управления компьютерными средами. В метаданных также указан сценарий image-text-to-text, однако подробности о поддерживаемых визуальных возможностях не приведены. Заявлены английский и китайский языки. Модель содержит 27 млрд параметров и рассчитана на контекст до 262 144 токенов. Архитектура описана как гибридная: 75% слоёв используют линейное внимание Gated Delta Recurrent Network, а 25% — Grouped-Query Attention. Также заявлена поддержка Multi-Token Prediction для ускорения генерации на Apple Silicon. Среди сильных сторон README называет высокие результаты в SWE-bench Pro, LiveCodeBench, QwenSWEBench, OSWorld, AndroidWorld, IFBench и тестах ARC; приведённые сравнения с Claude Opus 4.6 Max являются утверждениями авторов README и зависят от методики оценки. Ограничения включают привязку оптимального использования к Apple Silicon, MLX и Metal, а также отсутствие независимой проверки заявленных результатов и неполное описание мультимодальных возможностей. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3.8-27B-Uncensored-Aggressive-i1-IQ4_XS-Smaller-GGUF — это предназначенная для llama.cpp смешанно-квантованная версия модели philbert440/Qwen3.8-27B-Uncensored-Aggressive, опубликованная пользователем aldenw. Модель ориентирована на генерацию текста, включая диалоги, объяснение технических концепций и написание кода. Исходное семейство является мультимодальным, однако в этом репозитории доступен только текстовый вариант без совместимого vision mmproj. Модель содержит 27 млрд параметров, 64 трансформерных блока и поддерживает нативный контекст до 262 144 токенов. Основной GGUF-файл размером 13,34 ГБ использует гибридную схему квантования: FFN-проекции сжаты до IQ3_S, основной набор весов представлен в IQ4_XS, отдельные тензоры внимания — в Q5_K, а output.weight — в Q6_K. Для ускорения методом speculative decoding доступна отдельная MTP-модель Q4_0 размером 1,68 ГБ. К сильным сторонам относятся экономия памяти по сравнению с полноразмерной моделью, сохранение повышенной точности для отдельных важных тензоров и возможность самостоятельного использования основной модели без MTP-компонента. Ограничения связаны с требованиями к памяти: оба файла занимают около 15,02 ГБ без учёта runtime-буферов и KV-кэша, поэтому на видеокартах класса 16 ГБ может потребоваться частичный offload, уменьшение контекста или отказ от MTP. Прирост скорости speculative decoding не гарантирован и зависит от оборудования, контекста и acceptance rate. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3.8-27B-Uncensored-Cyber — GGUF — это квантизированная версия модели philbert440/Qwen3.8-27B-Uncensored-Cyber, опубликованная paubau. Репозиторий содержит только GGUF-квантизацию и калибровочную матрицу imatrix, построенную на реальном трафике агентного программирования; дообучение, слияние моделей и изменение поведения не выполнялись. Модель ориентирована на агентные сценарии, связанные с написанием кода, вызовом инструментов и задачами в области кибербезопасности, включая offensive security. Это de-refusal-модель без стандартных ограничений на отказы, унаследованных от базовой модели. Модель имеет размер 27B параметров и распространяется в формате GGUF с квантизацией IQ4_XS. Доступны вариант без MTP-тензоров размером около 14,96 ГиБ и вариант с совместимой MTP speculative-decoding head размером около 15,38 ГиБ; последний требует поддержки со стороны используемого runtime. В базовой модели сохранены vision tower и MTP-голова, поэтому поддерживаются мультимодальный путь и ускоренное декодирование при совместимом загрузчике. Заявлен контекст до 262K токенов. Калибровка специально учитывает tool-call JSON, специальные токены шаблона чата, длинные точные литералы, пути, имена пакетов, хэши и смешанный китайско-английский текст, что должно быть полезно для агентного кодинга и точного воспроизведения строк. Ограничения модели связаны с потерями, неизбежными при квантизации, причём веса были получены повторной квантизацией из Q8_0, а не напрямую из BF16. Показатели сравнения в README имеют узкую область применимости и основаны на агентном корпусе. Для обычной загрузки рекомендуется файл без MTP, если поддержка MTP не проверена. Модель лицензирована по Apache-2.0; исходный корпус калибровки не опубликован и содержит приватные данные рабочих сессий.

nvythong/Qwen3.8-35B-A3B-Distill-mlx-fp16 — конвертированная в формат MLX модель Empero на базе Qwen3.8-35B-A3B-Distill. Репозиторий создан 29 сентября 2026 года; модель предназначена для диалоговой генерации текста. Базовая модель имеет MoE-архитектуру семейства Qwen3.5 и поддерживает чат, рассуждения, математику, программирование и вызов инструментов. В README указано преобразование с помощью mlx-lm 0.31.2; метаданные указывают формат safetensors и лицензию Apache-2.0. Модель ориентирована на английский язык. Сведений о длине контекста и точном числе параметров этой версии нет.

IsValorum Qwen3.8-35B-A3B-Distill-MTP-APEX-I-MiniPlus-V2.1-Abliterated-GGUF — это GGUF-квантизированная версия модели empero-ai/Qwen3.8-35B-A3B-Distill, предназначенная для генерации текста, рассуждений, программирования и локального запуска через llama.cpp и совместимые инструменты. Модель относится к разреженной архитектуре Mixture-of-Experts и содержит 40 слоёв и 256 микроэкспертов. Заявлена поддержка контекста до 256K токенов, а также английского, китайского, испанского, французского, немецкого, португальского, итальянского, русского, японского, корейского, вьетнамского, тайского и арабского языков. Это аблитерированная версия без стандартных ограничителей отказа, ориентированная на сценарии, где требуется минимизация отказов при задачах по безопасности систем, пентестингу и анализу соответствия требованиям. Вариант APEX-I-MiniPlus V2.1 использует настраиваемое покомпонентное квантование: маршрутизаторы gate_inp сохранены в F32, выходная голова — в Q6_K, attention gates — в Q8_0, а основные экспертные тензоры — преимущественно в IQ3_XXS. Размер модели составляет примерно 13,74 GiB, заявлены отсутствие существенных задержек AVX2 и поддержка ускоренного speculative execution с отдельной Q8_0 MTP-компонентой. К сильным сторонам относятся компактный размер для MoE-модели, сохранение маршрутизации экспертов в F32, высокая заявленная близость к качеству Q5–Q6-квантов и широкий языковой охват. Ограничение унаследовано от исходной BF16 Distill-модели: при очень длинных ответах возможны повторения, в том числе после блока рассуждений; это не связывается с квантованием. Релиз распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3.8 4B Distilled — созданная сообществом модель генерации текста от Ma7ee7, полученная дообучением Qwen/Qwen3-4B-Thinking-2507 на примерах ответов и рассуждений, сгенерированных моделью qwen3.8-max-preview. Это плотная decoder-only языковая модель архитектуры Qwen3 примерно с 3,7 млрд параметров; она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает чатовый формат и интерфейс вызова инструментов. Заявленная длина контекста — 262 144 токена. Модель предназначена для математических и логических задач, программирования, научных вопросов, следования инструкциям, длинных ответов и локальных разговорных ассистентов. Обучающая смесь преимущественно англоязычная; дистилляция переносит некоторые поведенческие шаблоны учителя, но модель не наследует его архитектуру или полный набор возможностей. Доступна по лицензии Apache-2.0. Это компактная модель для экспериментов и практических задач рассуждения, но её ответы могут содержать фактические, математические и программные ошибки, а видимые цепочки рассуждений не гарантируют правильность. Примеры использования инструментов составляют небольшую часть обучения, поэтому результаты в важных сценариях следует проверять.

Qwen3-8B-Base — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen3, разработанная командой Qwen. Это базовая модель на этапе предобучения, рассчитанная на дальнейшую адаптацию и генерацию текста. В карточке указаны 36 слоёв, 32 головы внимания для Q и 8 для KV; метаданные каталога оценивают размер в 7,6 млрд параметров, а README приводит 8,2 млрд параметров всего и 6,95 млрд без эмбеддингов. Контекст — 32 768 токенов. Модель предназначена для продолжения текста и служит основой для создания специализированных моделей и диалоговых систем. Семейство Qwen3 обучалось на корпусе из 36 трлн токенов на 119 языках; README отмечает отдельное внимание к программированию, STEM, рассуждениям, книгам и многоязычным данным. Модель использует архитектуру Qwen3 для причинного моделирования языка и распространяется в формате safetensors для Transformers. Лицензия — Apache-2.0. Карточка советует использовать актуальную версию Transformers: версии ниже 4.51.0 не распознают архитектуру qwen3. Поскольку это базовая, а не инструктивно настроенная версия, для диалогового применения и следования инструкциям может понадобиться дополнительная настройка.

Qwen3.8-Flash-Next-oQ4e-100K-MTP — это нативно квантованная версия Qwen3.8-Flash-Next, разработанная jedisct1 для среды oMLX и OpenAI-совместимого API на базе MLX. Модель предназначена для coding agents, других агентных сценариев, работы с текстом и изображениями, а также tool calling через совместимые клиенты. Она сохраняет vision tower Qwen4, MTP-голову и нативную архитектурную настройку контекста 262 144 токена, однако для конфигурации с 128 ГиБ памяти рекомендован безопасный общий лимит контекста 100 000 токенов. Основной формат весов — аффинное квантование oQ4e с размером группы 64; крупная PLE-таблица использует 4-битное квантование с размером группы 32. Часть компонентов оставлена в BF16 для сохранения качества вывода и эффективности MTP, а отдельные маршрутизируемые проекции — в Q8. Размер весов составляет примерно 108,8 млрд байт в 22 файлах safetensors. Модель поддерживает визуальный ввод, а README подтверждает успешное распознавание изображений и проверку вызова инструментов, но точный набор поддерживаемых языков не указан. Сильными сторонами являются очень длинный контекст, поддержка изображений и инструментов, совместимость с OpenAI API, prompt caching через SSD и оптимизация для локального запуска на Mac с 128 ГиБ памяти. Ограничения — необходимость oMLX, SSD-offload для полного контекста, значительные требования к памяти и рекомендация отключать MTP для coding agents: при включении MTP в тестах один из десяти защитных сценариев tool calling не был пройден. Модель распространяется по лицензии qwen-community-1.0; это лицензия с обозначением other, а её полный текст находится в файле LICENSE.

Qwen3.8-Flash-Next REAP-288 (MLX, 4-bit) — оптимизированная сборка базовой модели Qwen/Qwen3.8-Flash-Next, опубликованная пользователем sh0wie. Модель предназначена прежде всего для локального запуска на компьютерах Mac с 128 ГБ памяти и агентских сценариев в стиле Claude Code, включая генерацию и рефакторинг кода. Сборка использует библиотеку mlx-vlm и лицензию qwen-community-license-1.0. Это MoE-модель класса 180B параметров: около 125B приходится на основную модель и 51B — на таблицу n-gram-эмбеддингов. Архитектура включает 48 слоёв, чередующих Gated DeltaNet и разреженное внимание Qwen; в каждом MoE-слое используются 288 из 512 экспертов с маршрутизацией top-10. Весы мультимодальной vision tower сохранены, поэтому заявлена поддержка изображений, однако оценивалось только качество работы с текстом. Контекст и полный набор поддерживаемых языков в README не указаны. По сравнению с базовой 512-экспертной 4-битной сборкой размер на диске снижен с 98 до 68 ГБ, а результат HumanEval pass@1 составляет 91,5% против 93,9%. На Mac модель занимает около 68 ГБ оперативной памяти, либо около 39 ГБ при потоковой загрузке n-gram-таблицы с NVMe. Скорость декодирования зависит от среды и составляет примерно 28 токенов/с в стандартном mlx-vlm и 37–65 токенов/с в pmlx. Поддерживается speculative decoding с MTP, но его преимущество зависит от оборудования; на M4 прирост может отсутствовать. Ограничения включают снижение качества относительно полной сборки, недостаточно проверенную мультимодальность и высокие требования к памяти.license_name: qwen-community-license-1.0

RAS-LAB разработала эту модель как сжатую версию инструктивной Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct для генерации текста, программирования и диалоговых сценариев, включая ответы на корейском языке. Модель использует архитектуру Qwen3 MoE: по README, после удаления экспертов в каждом слое осталось 112 из 128, а число активных экспертов top-8 не изменилось. В карточке указано около 27 млрд параметров, из которых активно примерно 3,3 млрд; метаданные каталога приводят значение 2,6 млрд параметров. Поддерживаются MLX и safetensors, веса также загружаются через Transformers; контекст — до 262 144 токенов. Метод K-REAP защищает путь корейских экспертов при однократном прореживании без последующего дообучения. По приведённым в README результатам, на корейских бенчмарках потери относительно исходной модели невелики; результаты на английских задачах, математике и коде смешанные. Это сравнительные оценки из карточки, а не гарантия качества для конкретных запросов. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-3bit — языковая instruction-модель для генерации текста и работы с программным кодом, разработанная Qwen и преобразованная сообществом mlx-community в формат MLX. Модель основана на Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct и предназначена для запуска с библиотекой mlx-lm, в частности в сценариях локальной генерации на совместимом оборудовании Apple MLX. Вариант имеет 3-битное представление и относится к семейству Qwen3-Coder; точные сведения об архитектуре, количестве активных параметров, контекстном окне, поддерживаемых языках и модальностях в README не указаны. Заявленный тип задачи — text-generation, поэтому модель ориентирована на генерацию текста, включая ответы в instruction-режиме и программный код. Сжатое 3-битное представление может снизить требования к памяти, однако README не содержит результатов тестирования, сведений о качестве, ограничениях или производительности. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Для использования требуется библиотека mlx-lm; конвертация выполнена с использованием версии 0.26.1.

DavidAU/Qwen3-Jan-Nano-128k-6B-Brainstorm20x — инструкцияционная языковая модель для генерации текста, кода и диалогов. В основе лежит Menlo/Jan-nano-128k; автор сообщает о применении адаптера Brainstorm 20x, настроенного на улучшение генерации кода и решения задач. В метаданных архитектура указана как плотная Qwen3ForCausalLM, размер — 5,4 млрд параметров, формат весов — safetensors. Модель принимает текст и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Карточка описывает её применение для программирования, многошаговых задач, творческого письма и мозгового штурма. Автор отмечает более подробную и нюансированную прозу, а также более строгое следование инструкциям; эти наблюдения представлены как субъективные результаты тестирования. Указанная лицензия — Apache-2.0. Для запуска README рекомендует шаблон Jinja или ChatML и приводит настройки сэмплирования; для сложных многошаговых задач автор советует варианты квантования Q6 или Q8. Карточка не приводит независимых бенчмарков, поэтому заявления об улучшениях не следует считать подтверждённой оценкой качества.

Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking-FP8 — языковая модель семейства Qwen3-Next, разработанная командой Qwen. Это FP8-квантованный checkpoint модели Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking для генерации текста, сложных рассуждений, программирования, агентских сценариев и задач с длинным контекстом. Модель поддерживает только режим thinking и ориентирована прежде всего на высокосложные задачи рассуждения. Модель имеет архитектуру causal language model с гибридным вниманием, сочетающим Gated DeltaNet и Gated Attention, а также разреженную Mixture-of-Experts. Общее число параметров составляет 80 млрд, из них 3 млрд активируются при обработке токена; модель содержит 48 слоёв и 512 экспертов, из которых активируются 10, плюс один общий эксперт. Контекст составляет 262 144 токена с возможностью расширения до 1 010 000 токенов. Используется fine-grained FP8-квантизация с размером блока 128. Модель обучалась на 15 трлн токенов и дополнительно проходила post-training. Сильные стороны модели — высокая параметрическая эффективность, сниженные вычислительные затраты на токен, потенциально высокая скорость инференса на длинных контекстах и хорошие результаты в задачах знаний, математики, программирования, следования инструкциям и использования инструментов. Ограничение заключается в поддержке только thinking-режима; модель может генерировать очень длинные рассуждения, поэтому она особенно предназначена для сложных задач, а не для минимально задерживаемых ответов. Приведённые в README результаты получены для исходной модели в формате bfloat16 до FP8-квантизации. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking-GGUF — GGUF-версия модели Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking, разработанной командой Qwen и подготовленной Unsloth. Это авторегрессионная языковая модель для генерации текста, ориентированная прежде всего на сложные задачи рассуждения, включая математические задачи, анализ знаний, программирование и агентные сценарии. Модель поддерживает только режим thinking, поэтому при генерации может формировать длинную цепочку рассуждений. Модель использует гибридную архитектуру Gated DeltaNet и Gated Attention, высокоразреженную Mixture-of-Experts с 80 млрд параметров всего и примерно 3 млрд активируемых на токен, а также Multi-Token Prediction. Архитектура включает 48 слоёв и 512 экспертов, из которых активируются 10; нативный контекст составляет 262 144 токена и может быть расширен до 1 010 000 токенов. Ключевые сильные стороны — высокая параметрическая эффективность, сниженные вычисления на токен, ускорение инференса на длинном контексте и хорошие результаты на сложных задачах рассуждения. Ограничения включают обязательный режим thinking, потенциально длинные ответы и отсутствие в предоставленных данных сведений о поддерживаемых языках, точных параметрах GGUF-квантизации и требованиях к оборудованию. Лицензия — Apache 2.0.

Qwen3-Swallow-8B-RL-v0.2 — созданная проектом Swallow LLM двуязычная языковая модель на архитектуре Qwen3 с плотной архитектурой и 7,6 млрд параметров. Это версия семейства Qwen3-Swallow, дообученная на основе tokyoTech-llm/Qwen3-Swallow-8B-SFT-v0.2 с обучением с подкреплением по проверяемым вознаграждениям (RLVR). Модель предназначена для диалогов и генерации текста на японском и английском языках, включая перевод между ними, математические и программные задачи, а также рассуждения. Обучение включало данные по математике и коду с цепочками рассуждений и диалоговые данные. Модель поддерживает контекст до 40 960 токенов по метаданным; разработчики рекомендуют ограничивать длину контекста 32 768 токенами или меньше и запускать модель через vLLM для более воспроизводимого поведения. Модель обычно выполняет рассуждения по умолчанию и не поддерживает переключатель режима рассуждений. Разработчики сообщают, что модель не обучалась специально для вызова инструментов, а её применение в этом сценарии требует дополнительной посттренировки. Также отмечено, что модель находится на ранней стадии разработки и не настроена для полного соответствия человеческим намерениям и требованиям безопасности. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3-Zero-Coder-Reasoning-0.8B — компактная модель генерации текста для программирования, созданная DavidAU на платформе Qwen3. По карточке модели, это объединение двух моделей размером 0,6 млрд параметров; метаданные указывают базовые репозитории Qwen/Qwen3-0.6B и suayptalha/Qwen3-0.6B-Code-Expert. Модель имеет плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM и содержит около 684 млн параметров. Модель предназначена для генерации кода, подготовки черновиков, обсуждения идей и решения многошаговых задач программирования с рассуждениями. Она поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов; заявленная длина контекста — до 40 960 токенов. README рекомендует контекст от 8 000 до 16 000 токенов, шаблон Jinja или ChatML и настройку параметров генерации под сложность задачи. Карточка заявляет высокую скорость генерации и пригодность как для простых, так и для сложных запросов, однако независимые оценки качества не приведены. Модель работает с текстовыми запросами и выдаёт текст, включая код; язык карточки — английский, а пригодность для других языков отдельно не уточняется. Лицензия — Apache-2.0. Модель распространяется в формате Safetensors; автор также описывает создание квантованных вариантов.

Qwen-SEA-LION-v4.5-27B-IT-GGUF — это квантизированная в формате GGUF версия мультимодальной инструкционно настроенной модели Qwen-SEA-LION-v4.5-27B-IT. Модель разработана AI Products Pillar при AI Singapore при финансовой поддержке National Research Foundation Singapore и построена на архитектуре Qwen3.6-27B. Она представляет собой каузальную языковую модель с визуальным энкодером и предназначена для коммерческого использования. Модель ориентирована на сложное рассуждение, многошаговое планирование, генерацию кода, работу с инструментами, структурированными схемами и агентными сценариями. Она поддерживает обработку текста и изображений, контекст длиной до 262 тысяч токенов и оптимизирована для языков и культур Юго-Восточной Азии. Дообучение проводилось на бирманском, индонезийском, филиппинском, малайском, тамильском, тайском и вьетнамском языках; также заявлена конкурентоспособная работа с английским и китайским. Доступны варианты квантизации Q4_K_M размером 16,8 ГБ, Q6_K размером 22,4 ГБ, Q8_0 размером 29 ГБ и F16 размером 54,7 ГБ, что позволяет выбирать компромисс между требованиями к памяти и качеством. К сильным сторонам относятся большой контекст, региональная языковая специализация, мультимодальность и развитые возможности использования инструментов. При этом модель не проходила полноценное выравнивание по безопасности и не тестировалась на устойчивость к adversarial prompting; возможны галлюцинации, нерелевантные ответы и фактические ошибки, поэтому результаты требуют проверки и дополнительной настройки безопасности. Модель распространяется по лицензии MIT. Для запуска GGUF-версий в README приведён пример использования llama.cpp; для визуального ввода требуется отдельный файл mmproj.

Qwen-Servitor — компактная модель wxsys для автоматизированного анализа изменений в коде и проверки безопасности. Она основана на Qwen/Qwen3.5-0.8B-Base и дообучена для классификации диффов при проверке pull request, запуске pre-commit-проверок и первичной сортировке результатов статического анализа. Архитектура использует 18 слоёв Gated DeltaNet и 6 слоёв полного внимания; генеративная голова удалена, а скрытые состояния поступают в классификатор, формирующий вердикт, оценку риска и метки уязвимостей. Модель предназначена для разделения изменений на APPROVE, QUARANTINE и REJECT, выявления проблем вроде небезопасных SQL-запросов и восстановления путей эксплуатации с результатами в формате SARIF 2.1.0. README также описывает генерацию и автоматическую проверку исправляющих патчей, но метаданные подтверждают только задачу text-classification. Заявлены поддержка анализа кода на Python, Go и TypeScript, работа с небольшими ресурсами и варианты файлов GGUF и safetensors; лицензия — Apache-2.0.

Qwopus3.5-9B-Coder-GGUF — мультимодальная языковая модель от Jackrong, созданная на базе Qwopus3.5-9B-v3.5 и представленная в формате GGUF для использования с llama.cpp и совместимыми инструментами. Это плотная модель размером 9 млрд параметров, ориентированная на агентное программирование, сложные вызовы инструментов и логическое рассуждение. Модель предназначена для генерации и отладки кода, решения задач на уровне репозитория, работы с терминальными командами, файловыми операциями, браузерами и function calling. Она поддерживает текстовые и визуальные входные данные; для включения зрения требуется отдельный файл mmproj.gguf. Заявлены языки English, Chinese, Spanish, Russian и Japanese, однако размер контекста в README не указан. При дообучении использовались Trace Inversion, агентские трассировки и наборы данных для reasoning и tool use. Сильными сторонами заявлены структурированное рассуждение, работа с кодом и более стабильное использование инструментов при относительно низких требованиях к оборудованию: автор указывает возможность запуска в 8-битном режиме на устройствах с 16 ГБ оперативной памяти. Модель выпущена как экспериментальная версия сообщества; полноценная оценка общих способностей не проводилась, поэтому в непрофильных задачах возможно снижение качества. Указана лицензия Apache-2.0, но автор рекомендует использовать модель главным образом для исследований и экспериментов.

Qwopus3.6-35B-A3B-Coder-MTP-GGUF — экспериментальная общественная модель от Jackrong, созданная на основе Qwopus3.6-35B-A3B-v1 и unsloth/Qwen3.6-35B-A3B. Это дообученная модель для программирования и агентных сценариев, ориентированная на локальные рабочие процессы, в которых модель читает файлы, выбирает инструменты, изменяет код, запускает тесты, анализирует ошибки и подводит итоги. Модель использует архитектуру Mixture of Experts с 35 млрд общих и примерно 3 млрд активных параметров. Она рассчитана на режим без явно отображаемого длительного рассуждения, что должно снижать расход токенов и задержку в повторяющихся циклах работы агента. Поддерживаются генерация текста, работа с изображениями и текстом, вызов инструментов и function calling; заявлена совместимость с агентными оболочками в стиле Codex, OpenHands, Claude Code и OpenCode. В метаданных указаны языки английский, китайский, испанский, русский и японский. Размер контекста в README не указан. Сильные стороны модели — эффективность MoE, ориентация на быстрые циклы программирования, отладку и использование инструментов, а также пригодность для локального запуска в формате GGUF. Ограничения связаны с экспериментальным статусом, отсутствием подтверждённых в README количественных оценок качества и неопределённостью характеристик в конкретных задачах; заявленные возможности требуют самостоятельной проверки. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwopus3.6-35B-A3B-v1 — экспериментальная мультимодальная модель с разреженной архитектурой MoE, созданная Jackrong путём дообучения Qwen3.6-35B-A3B с помощью LoRA и трёх этапов supervised fine-tuning. В базовой модели 35 млрд параметров, из которых активно около 3 млрд на токен; она сочетает линейное внимание Gated DeltaNet с обычными слоями gated attention и рассчитана на контекст до 262 тысяч токенов. Модель предназначена для диалогов, рассуждений, работы с изображениями и инструментами, а также задач программирования, математики, науки и следования инструкциям. Автор заявляет улучшения в структурированности рассуждений и последовательности ответов; карточка приводит результаты независимого теста, но отмечает, что полная оценка производительности и безопасности не проводилась. Поддерживаются английский, китайский, испанский, русский и японский языки. Лицензия — Apache-2.0.

Qwopus3.8-27B-Flash — плотная мультимодальная модель на 27 млрд параметров, дообученная разработчиком Jackrong на Qwen/Qwen3.8-27B. Она принимает текст и изображения и предназначена для диалогов, анализа изображений, программирования и многошаговых агентных сценариев с повторными вызовами инструментов. Автор описывает обучение в два этапа: контролируемое дообучение на отфильтрованных примерах и усиление рассуждений с помощью NeMo-RL и GSPO. Модель ориентирована на снижение задержки и затрат рассуждений; в карточке также заявлены ускоренное декодирование и поддержка спекулятивного декодирования MTP. Модель поддерживает английский, китайский, испанский, русский и японский языки. Лицензия — Apache-2.0. Подходит для локального инференса, длительных агентных циклов и задач, где важны скорость ответа и расход вычислительных ресурсов. Выпуск отмечен автором как экспериментальный; широкая оценка безопасности и надежности агентов не проводилась.

Qwopus3.8-27B-Flash-V2 — экспериментальная мультимодальная модель на архитектуре Qwen3.5, разработанная Jackrong. Это обновлённый пост-тренировочный вариант Qwopus3.8-27B-Flash, который, согласно карточке, основан на Qwen3.8-27B. Модель принимает текст и изображения и предназначена для диалогов, следования инструкциям, рассуждений, работы с инструментами и генерации кода. Вторая версия прошла дополнительное пост-обучение с изменёнными функциями вознаграждения и методами обучения с подкреплением. Разработчик делает упор на эффективность вывода и длительные агентные сценарии с повторяющимися вызовами инструментов. Указаны поддержка спекулятивного декодирования MTP и улучшения форматирования Python; приведённые в README результаты относятся к описанным там тестам и не гарантируют аналогичное качество на других задачах. Ограничения включают возможный дрейф рассуждений и неэффективные траектории, а качество работы с инструментами зависит от промпта, среды и оркестрации. Разработчик отмечает, что модель не проходила широкую оценку безопасности и надёжности агентов. Лицензия — Apache-2.0.