II.2Создание и понимание программного кода

GoedelMachines разработала DiffusionGemma-26B-A4B W4A16 — 4-битную версию модели Google DiffusionGemma-26B-A4B-it с оптимизированными Triton-ядрами для ускорения генерации. Это языковая модель с блочной диффузионной архитектурой: она уточняет токены на холсте из 256 позиций до 48 шагов, а не генерирует их последовательно. В модели 26 млрд параметров, из которых активно используются 4 млрд; MoE-маршрутизация выбирает 8 из 128 экспертов для каждого токена. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, в том числе для математических задач и генерации кода. В README заявлено ускорение в 2,3–2,7 раза относительно bf16-базы на GB10 при близких результатах в GSM8K, HumanEval и MATH. Экспериментальные замеры также показывают работу на RTX 5090; для весов требуется около 18 ГБ видеопамяти и до 20 ГБ в пике. Репозиторий содержит safetensors-веса и ядра Triton; загрузчику Transformers требуется trust_remote_code=True. Модель основана на google/diffusiongemma-26B-A4B-it и распространяется по лицензии Gemma. README описывает только текстовую генерацию; мультимодальные пути не проверялись. Точность оценивалась на ограниченных выборках, использована квантизация round-to-nearest min/max без калибровки, а конфигурации для GPU, отличных от GB10 и RTX 5090, не проверены сквозным тестированием.

Distil Labs разработала Distil-Qwen3-4B-Text2SQL — дообученную модель Qwen3-4B для преобразования вопросов на естественном языке в SQL-запросы. Модель содержит около 3,7 млрд параметров, использует архитектуру Qwen3ForCausalLM и рассчитана на контекст до 262 144 токенов. В README описано обучение с дистилляцией на синтетических данных, созданных с помощью DeepSeek-V3; для запуска доступны веса в формате Safetensors и варианты GGUF, включая 4-битную квантизацию. Модель подходит для создания интерфейсов к базам данных на естественном языке, помощи в написании SQL, разговорной аналитики и обучения SQL. Она генерирует один запрос с синтаксисом SQLite, поддерживая типичные операции выборки, агрегаты, соединения, группировки и подзапросы. README сообщает о результатах оценивания, но они зависят от использованного набора данных и методики проверки. Модель обучалась только на англоязычных вопросах; лучше всего работает со схемами из одной-двух таблиц и может испытывать трудности со сложными вложенными подзапросами. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Dolphin-2.9.2-Phi-3-Medium-abliterated-GGUF — это квантованное в формате GGUF семейство версий языковой модели Dolphin-2.9.2-Phi-3-Medium-abliterated. Исходная модель опубликована cognitivecomputations, а квантование выполнено bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для генерации текста в диалоговых и инструкционных сценариях, включая программирование, решение математических задач, работу с агентскими инструкциями и обычный чат. Указан английский язык; сведения о поддержке других языков отсутствуют. Модель основана на unsloth/Phi-3-mini-4k-instruct и обучалась на наборах Dolphin-2.9.2, OpenHermes-2.5, CodeFeedback-Filtered-Instruction, dolphin-coder, samantha-data, Orca Math, Agent-FLAN и других. Доступны варианты квантования от Q8_0 до Q2_K и IQ2/IQ3/IQ4; размер файлов составляет примерно от 4,19 до 14,83 ГБ. Более высокие уровни квантования обычно сохраняют лучшее качество, а низкие уменьшают требования к памяти ценой качества. Архитектура, точное число параметров, модальности и фактический размер контекста в README не указаны, однако название базовой модели указывает на вариант с контекстом 4K. Сильными сторонами являются локальный запуск через llama.cpp, широкий набор инструкционных и кодовых данных, а также выбор вариантов квантования для разного объёма доступной памяти. Ограничения включают возможное снижение качества у низкобитных вариантов и отсутствие подтверждённых характеристик производительности или безопасности; обозначение abliterated также указывает на модификацию исходной модели, поэтому ответы требуют проверки. Модель распространяется по лицензии MIT.

Dolphin 3.0 Qwen 2.5 1.5B — инструктивно дообученная языковая модель, созданная Eric Hartford, Ben Gitter, BlouseJury и Cognitive Computations на базе Qwen/Qwen2.5-1.5B. Это плотная авторегрессионная модель с 1,5 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст, поддерживает чат по шаблону ChatML и интерфейс вызова инструментов. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. Модель предназначена для локального применения общего назначения: диалогов и ответов на вопросы, помощи с программированием и математикой, а также агентных сценариев с вызовом функций. При обучении использовались наборы данных для кода, математики, инструкций и общения. Карточка указывает английский язык; дополнительные языки не заявлены. Модель ориентирована на настраиваемые системные инструкции и использование в собственном приложении. Компактный размер облегчает локальное развёртывание, но возможности и качество могут уступать более крупным моделям, а результаты требуют проверки. Лицензия — Apache-2.0.

Dolphin V2 8B Abliterated — языковая модель для генерации текста, разработанная 0arch-io для исследовательских задач TRC на базе Qwen/Qwen3-8B. Модель дообучена на 1,35 млн инструкционных примеров, включая данные для диалогов, следования инструкциям, математического рассуждения и генерации кода, а затем подвергнута abliteration — удалению остаточного поведения отказа от ответов. Заявлена как модель без контентных фильтров, поэтому требует ответственного применения. Модель построена на архитектуре Qwen3ForCausalLM и содержит около 8,2 млрд параметров: 36 слоёв, 4096-мерное скрытое представление, 32 attention heads и 8 KV heads. Она работает в формате bfloat16, поддерживает контекст длиной до 4096 токенов в обучении и до 40960 токенов согласно заявленному максимальному ограничению. Указан английский язык и сценарий text generation. В README приведены результаты на ARC-Challenge, HellaSwag, TruthfulQA и Winogrande, однако они не характеризуют все прикладные сценарии. К сильным сторонам относятся instruction tuning, диалоговые и кодовые задачи, математическое reasoning, а также доступность GGUF-квантизаций Q8_0 и Q4_K_M для локального запуска через llama.cpp или Ollama. Ограничения включают отсутствие защитных отказов и фильтров, исследовательский статус и отсутствие данных о качестве на других языках и более широком наборе задач. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

DreamOn-v0-7B — языковая модель Dream-org на архитектуре Dream, построенная как плотная модель на 7,1 млрд параметров. Она использует дискретную диффузию для генерации текста и предназначена прежде всего для дополнения пропусков в коде: во время вывода модель динамически расширяет или сокращает маскируемые области, позволяя управлять длиной результата без заранее заданного размера холста. Модель принимает токены и генерирует текст; в карточке также заявлены диалоговый режим и интерфейс для вызова инструментов. README указывает ограничение контекста в 2048 токенов, включая вход и выход, и отмечает, что число новых токенов должно быть не меньше числа масок в запросе. Основные проверки проводились с одним переносимым токеном на шаг; другие настройки этого параметра проверены не полностью. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0.

Fabliq-8B-Agent-Reasoning — англоязычная модель-ассистент семейства Fabliq от LLM-OS-Models, дообученная на базе Fabliq-8B-Agent. Это причинная языковая модель архитектуры Lfm2MoeForCausalLM с MoE: около 8 млрд параметров всего и примерно 1 млрд активных на токен. Модель рассчитана на генерацию ответов, многошаговые рассуждения и агентные сценарии с вызовом инструментов, включая терминальные задачи. Модель расширяет возможности базовой агентной версии экспертными ответами на общие вопросы, задачами по математике, научному анализу, программированию, планированию и кибербезопасности. В README описаны двухэтапное обучение и использование дистиллированных данных; обучение включало 281 пример на втором этапе. Репозиторий указывает нативный контекст 128 000 токенов, однако обучение проводилось на последовательностях до 8 192 токенов, поэтому качество на длинном контексте не подтверждено. Модель ориентирована преимущественно на английский язык; поддержка других языков ограничена. Авторы отмечают риск переобучения на шаблонных данных и отсутствие выравнивания безопасности, поэтому для практического развёртывания нужны собственные защитные меры. Лицензия — Apache-2.0.

lanesket/finetuned-r-codebert-mlm — модель разработчика lanesket на базе Microsoft CodeBERT с архитектурой RoBERTa и задачей masked language modeling. Она предназначена для восстановления замаскированных токенов, в частности в исходном коде на R, что позволяет предсказывать пропущенные фрагменты и использовать контекст кода при анализе или подготовке программ.

FuseO1-DeepSeekR1-Qwen2.5-Coder-32B-Preview-GGUF — GGUF-квантизированная версия текстовой генеративной модели FuseO1-DeepSeekR1-Qwen2.5-Coder-32B-Preview. Квантизацию выполнил bartowski с использованием llama.cpp версии b4514 и метода imatrix. Модель предназначена для генерации текста, включая сценарии программирования и работы с кодом; запуск возможен, в частности, через LM Studio и совместимые инструменты llama.cpp. Доступны варианты от BF16 до различных уровней квантизации Q8, Q6, Q5, Q4 и Q3, что позволяет выбирать баланс между качеством, размером файла и требованиями к памяти. Размер полной BF16-версии составляет около 65,54 ГБ, а варианты квантизации занимают примерно от 17,69 ГБ и выше. Для корректного общения README рекомендует специальный формат промпта с маркерами начала последовательности, пользователя и ассистента. Модель имеет сильные стороны в виде большого размера 32B, нескольких вариантов квантизации и поддержки локального запуска. При этом README не содержит точных сведений о контекстном окне, языках, мультимодальности, результатах оценки или ограничениях исходной модели. Репозиторий сохраняет старую версию весов; обновлённые веса опубликованы отдельно. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Gallium-350M — компактная языковая модель для генерации кода и рассуждений о программировании, созданная на базе LiquidAI/LFM2.5-350M. Это плотная авторегрессионная модель семейства LFM2; метаданные указывают 443,4 млн параметров, формат safetensors и контекст до 128 000 токенов. Модель принимает текстовые запросы и выдаёт текстовые ответы в диалоговом формате. Модель дообучена на наборе Banaxi-Tech/Deepseek-V4-Reasoning-Code-2500 с помощью SFT, затем дополнительно обучена методом GRPO. Она предназначена для генерации фрагментов и длинных программ по описанию на естественном языке, выполнения инструкций, ответов на вопросы по программированию и рассуждений над кодом. Карточка заявляет поддержку основных языков программирования, но естественный язык в метаданных указан как английский. Разработчик характеризует модель как экспериментальную и предупреждает, что её следует использовать с учётом этого статуса. Заявления о повышении качества и снижении галлюцинаций исходят из карточки модели и не сопровождаются здесь независимыми оценками. Лицензия указана как other; конкретные условия использования следует сверить с лицензией репозитория.

GemCod-R-Sapphire-270M — компактная текстовая модель для генерации кода, созданная DireDreadlord на базе Gemma 3 и дообученная методом SFT на наборе Code-Reasoning-4k. Она предназначена для генерации фрагментов и более длинных программ по инструкциям на естественном языке, а также для пояснений к коду и ответов на вопросы по программированию. Модель использует плотную архитектуру Gemma3ForCausalLM, содержит около 257 млн параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Карточка заявляет поддержку основных языков программирования и описывает её как пригодную для запуска на ноутбучных GPU; основной язык карточки — английский. Модель распространяется по лицензии Gemma. Это экспериментальная модель: заявленные в карточке улучшения рассуждений и снижение галлюцинаций не подкреплены приведёнными оценками, поэтому сгенерированный код и объяснения нужно проверять. Карточка прямо рекомендует экспериментальное использование.

yuxinlu1/gemma-4-12B-agentic-fable5-composer2.5-v2-3.5x-tau2-GGUF — локальная модель для генерации текста, программирования и агентских сценариев. Она основана на google/gemma-4-12B-it и распространяется в формате GGUF. Модель создана независимым автором; его имя в README не указано. Модель предназначена для написания и отладки кода, выполнения многошаговых технических задач, работы с инструментами и терминалом, а также сценариев, где требуется цикл «изучить состояние — диагностировать проблему — внести исправление — проверить результат». По заявлению автора, она поддерживает нативный формат вызова инструментов Gemma 4 и может работать полностью локально, без облачных API. Заявленный размер — 12 млрд параметров; сведения о поддерживаемых языках, максимальном контекстном окне и дополнительных модальностях не приведены. В качестве ключевого результата указана оценка около 55% на 20 заданиях tau2-bench telecom в варианте Q8_0 против примерно 15% у базовой gemma-4-12B-it. Этот тест отражает агентские задачи технической диагностики, но не характеризует все возможности модели. Автор рекомендует Q4_K_M как оптимальный вариант и считает Q3_K_M минимальной надёжной квантизацией; заявлена возможность запуска примерно при 4,5 ГБ свободной VRAM или unified memory. Ограничения включают неполное тестирование tau2-bench, возможные проблемы при неправильной настройке клиента или сэмплера и отсутствие подробных данных о качестве в общих задачах. Лицензия — Apache-2.0.

Gemma-4-12B-Coder-fable5-composer2.5-4bit — 4-битная MLX-квантизированная версия модели yuxinlu1/gemma-4-12B-coder-fable5-composer2.5-v1, созданная на базе google/gemma-4-12B-it. Конвертацию и публикацию выполнило сообщество MLX. Модель предназначена для генерации текста, программного кода и решения задач, требующих рассуждений, включая локальное использование в чат-режиме через библиотеку mlx-lm. Указана текстовая специализация; поддерживаемые языки, контекстное окно и дополнительные модальности в README не раскрыты. Архитектура описана как Gemma-4 с размером 12 млрд параметров, а 4-битная квантизация снижает требования к памяти при заявленном сохранении почти исходных возможностей рассуждения и программирования. Основное преимущество — оптимизация для локального запуска на компьютерах Apple Silicon с использованием MLX и возможность свободного использования, изменения и распространения. Ограничения включают зависимость от экосистемы MLX и Apple Silicon для целевого сценария, а также потенциальные потери качества, связанные с квантизацией; фактические показатели производительности и качества в README не приведены. Лицензия — Apache 2.0.

Vegss/gemma-4-12B-it-Claude-4.6-4.8-Opus-GGUF — дообученная на данных рассуждений Opus 4.6, 4.7 и 4.8 модель Google Gemma 4 12B Instruct в форматах GGUF и Safetensors. Она предназначена для локального диалога, рассуждений, ответов на вопросы и написания кода; поддерживает режим thinking через родной канал Gemma. Репозиторий содержит варианты GGUF от Q2_K до Q8_0 и BF16/F16, а также черновую MTP-модель для ускорения генерации. В README заявлен контекст до 131 тыс. токенов и возможность запуска через llama.cpp и приложения вроде LM Studio и Jan. Модель ориентирована прежде всего на английский язык. README отмечает, что рассуждения представляют собой синтетический CoT, поэтому факты и числовые выводы следует проверять. Обучение снижает частоту отказов и, по описанию автора, модель не имеет полноценного выравнивания по безопасности; для практического применения нужны внешние ограничения. Лицензия — Gemma.

Gemma-4-12B-it-qat-JANG_4M-CRACK — дообученная и квантизированная версия Gemma 4 12B-it от dealignai. Это плотная мультимодальная модель семейства Gemma4 Unified с единым ранним слиянием модальностей и гибридным скользящим и глобальным вниманием. Она принимает текст, изображения и аудио и предназначена для диалогов, рассуждений, ответов на вопросы и генерации кода; карточка также заявляет многоязычную поддержку и сохранение возможностей базовой модели в работе с изображениями и аудио. Модель использует схему JANG_4M: 8-битное квантование внимания и 4-битное квантование MLP. Разработчик сообщает о 84,2% на MMLU и 97% выполнении вредоносных запросов в тесте HarmBench, где отказ от ответов на такие запросы был удалён. Поэтому модель рассчитана на сценарии без стандартных отказов по этим категориям и требует осторожного контроля применения. Для запуска рекомендованы приложение или API vMLX и Mac на Apple Silicon с достаточной объединённой памятью; стандартные mlx_lm и mlx_vlm, согласно карточке, не обеспечивают полной поддержки Gemma 4. Лицензия — Gemma; разработчик указывает исследовательское назначение и возлагает ответственность за соблюдение применимых законов на пользователей.

Gemma 4 26B-A4B-it-qat-JANG_4M-CRACK — дообученная и квантизованная версия Gemma 4 26B-A4B-it от dealignai, предназначенная для запуска в vMLX на компьютерах Mac с Apple Silicon. Модель сочетает архитектуру MoE с 128 экспертами и восемью активными экспертами, гибридное внимание и обработку изображений. Указана квантизация JANG_4M: 8-битные веса attention и 4-битные веса MLP. Модель позиционируется как мультиязычный чат-ассистент для ответов на вопросы, рассуждений, генерации кода и работы с изображениями. В карточке автор сообщает, что настройка убирает отказы на запросы из категорий HarmBench, сохраняя основные возможности; приведён результат 59 из 60 по соответствующим тестовым запросам и снижение MMLU на 4,4 процентного пункта относительно базовой модели. Для запуска требуется vMLX с поддержкой Gemma 4 и Mac с достаточной объединённой памятью. Лицензия — Gemma; автор обозначает модель как предназначенную для исследований и возлагает на пользователей ответственность за соблюдение применимых законов.

Gemma-4-26B-A4B-JANG_2L-CRACK — мультимодальная модель семейства Gemma 4 от dealignai, созданная на основе google/gemma-4-26b-a4b-it. Это вариант с ослабленными отказами и смешанной 2-битной квантизацией JANG_2L: критические компоненты хранятся в 8 битах, важные — в 6, а большая часть весов экспертных блоков — в 2 битах. По данным карточки, модель занимает 9,9 ГБ и использует архитектуру MoE с 128 экспертами, из которых активируются восемь, и гибридным скользящим и глобальным вниманием. Модель предназначена для диалогов, программирования, общих вопросов и работы с изображениями; поддерживает режим рассуждений. Автор сообщает о тестировании генерации кода и запросов по информационной безопасности, а также приводит собственные результаты MMLU и HarmBench. Эти показатели получены на тестах автора и не гарантируют качество в других сценариях. Для запуска рекомендованы vMLX или совместимый движок MLX с поддержкой Gemma 4; заявлены Apple Silicon и не менее 16 ГБ объединённой памяти. Лицензия — gemma; автор обозначает модель как исследовательскую и возлагает на пользователей ответственность за соблюдение применимых законов.

Gemma 4 31B MXFP4 CRACK — мультимодальная модель на архитектуре Gemma 4, опубликованная dealignai и основанная на google/gemma-4-31b-it. Это дообученная версия с удалёнными отказами, предназначенная для диалогов, ответов на вопросы, многошаговых рассуждений, генерации кода и работы с изображениями. Модель плотная, использует гибридное скользящее и глобальное внимание и квантизацию MXFP4; для запуска автор рекомендует vMLX на Apple Silicon с достаточной общей памятью. В карточке заявлены сохранение возможностей работы с изображениями и проверка генерации кода и рассуждений. По приведённым авторами оценкам, MMLU составляет 82,9% против 88,6% у базовой модели, а соответствие запросам из категорий HarmBench — 95%; это указывает на заметное снижение отказов, в том числе для опасных запросов. Метаданные указывают лицензию Gemma. Автор обозначает модель как исследовательскую; пользователю следует учитывать лицензионные условия Gemma и применимое законодательство.

glm46-code-feedback-maxeps-131k — дообученная модель на базе Qwen/Qwen3-8B, созданная с использованием набора данных open-athena/glm46-code-feedback-maxeps-131k. Это плотная авторегрессионная языковая модель с архитектурой Qwen3ForCausalLM и 7,6 млрд параметров, предназначенная для генерации текста в диалоговом режиме. Контекст модели составляет до 40 960 токенов. Модель может применяться для диалога и генерации кода; по названию набора данных можно предположить настройку на обратную связь по коду, но README не описывает конкретные возможности или результаты обучения. Доступна в формате Safetensors для библиотеки Transformers. Лицензия — Apache-2.0.

Модель laion/GLM-4.6-stackexchange-overflow-sandboxes-32eps-65k-reasoning_num-train-epochs_8-0_Qwen3-32B — дообученная командой laion плотная языковая модель семейства Qwen3 на базе Qwen/Qwen3-32B. Она содержит 29,7 млрд параметров, работает с текстом и поддерживает диалоговый сценарий. Для неё указаны контекст до 40 960 токенов и формат весов safetensors. Модель предназначена для генерации текста, в частности ответов в стиле Stack Exchange и Stack Overflow, связанных с техническими вопросами и задачами в песочницах. README называет обучающий набор open-athena/GLM-4.6-stackexchange-overflow-sandboxes-32eps-65k-reasoning, но не приводит результатов оценки или подробностей об ограничениях. Указана лицензия other; конкретные условия использования следует проверять в карточке модели и у базовой модели.

MuXodious выпустил дообученную и подвергнутую абляции отказов версию GLM-4.7-Flash-REAP-23B-A3B. Это разреженная причинная языковая модель MoE семейства GLM4-MoE-Lite: в карточке указаны 4,1 млрд параметров, а README описывает исходную конфигурацию REAP как 23 млрд параметров всего и около 3 млрд активируемых на токен. Модель принимает текст и генерирует текст; контекст составляет до 202 752 токенов. Карточка заявляет поддержку английского языка. Модель предназначена для диалогов, генерации кода и агентных сценариев, включая вызов инструментов. README сообщает, что к базовой модели применили pruning экспертов методом REAP и Heretic-abliteration; показатель отказов в описанном тесте снизился с 92/100 до 4/100. Эти результаты не подтверждают качество на широком наборе задач, а сам README отмечает условность классификации «Absolute Heresy». Для работы через Transformers требуется версия 5.0.0 или выше. Лицензия — MIT.

kldzj/gpt-oss-120b-heretic — модифицированная версия открытой весовой модели openai/gpt-oss-120b, созданная разработчиком kldzj с использованием Heretic v1.0.1. Это текстовая генеративная модель для общего назначения, рассуждений, агентских сценариев и задач разработчиков; заявленная особенность версии — снижение склонности к отказам от ответов (decensored/abliterated). Модель поддерживает запуск через Transformers и vLLM и рассчитана на использование в формате harmony. Модель основана на архитектуре Mixture-of-Experts: содержит около 117 млрд параметров, из которых примерно 5,1 млрд активны при обработке запроса. Она использует посттренировочную MXFP4-квантизацию весов MoE и может работать на одном GPU с 80 ГБ памяти, например NVIDIA H100 или AMD MI300X. Заявлены настраиваемый уровень рассуждений, function calling, веб-браузинг, выполнение Python-кода и Structured Outputs. В README не указаны языки, размер контекстного окна и поддержка мультимодальных входов, поэтому модель следует считать текстовой. По приведённому сравнению, модель отказалась отвечать в 19 из 100 тестовых случаев против 97 отказов у исходной модели, однако её KL-дивергенция относительно исходной модели составляет 0,92, что указывает на заметное изменение поведения. Возможные ограничения включают высокие требования к вычислительным ресурсам, необходимость корректного использования harmony-формата и потенциальные риски, связанные со снижением защитных отказов. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0, допускающей коммерческое использование и модификацию.

Granite-34B-Code-Instruct-8K — языковая модель IBM Research с 34 млрд параметров, дообученная на инструкционных данных на основе Granite-34B-Code-Base-8K. Она предназначена для ответов на запросы по программированию и создания помощников для разработки; обучение включало данные о коммитах кода, примеры инструкций по коду и вызову функций, задачи NL2SQL, математику и общие инструкции. Модель использует архитектуру GPTBigCode и принимает текстовые запросы, выдавая текстовые ответы; контекст — до 8192 токенов. Модель подходит для генерации, объяснения и исправления кода, решения связанных с программированием задач и помощи с SQL. Данные инструкционного дообучения охватывают 92 языка программирования, однако качество на языках и задачах вне обучающего распределения может быть ниже; для критичных применений IBM рекомендует тестирование безопасности и целевую настройку. Разработчик не рекомендует применять её в новых проектах и предоставляет её для исторических и научных целей. Лицензия — Apache 2.0.

Granite-3B-Code-Instruct-128K — языковая модель с 3,5 млрд параметров, разработанная IBM Research. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama, дообученная на основе ibm-granite/granite-3b-code-base-128k для выполнения инструкций по программированию и работы с длинным контекстом до 128 000 токенов. Модель предназначена для создания кодовых помощников: она может генерировать код и отвечать на инструкции по программированию, в том числе с учётом длинных входных материалов, например содержимого репозитория. Обучение включало короткие и длинные примеры, задачи по математике, SQL и вызову функций. Карточка не перечисляет поддерживаемые естественные языки; модель ориентирована на программный код. IBM не рекомендует применять эту версию в новых проектах и предоставляет её для исторических и научных целей, поскольку более новые модели Granite превосходят её в задачах программирования. Для языков программирования вне обучающего распределения качество может быть ниже; перед использованием в критических приложениях нужны проверка безопасности и целевая настройка. Лицензия — Apache 2.0.

Granite-4.0-350M-Base — компактная базовая языковая модель IBM Granite Team, обученная с нуля для генерации текста при ограниченных вычислительных ресурсах. Она предназначена для локального и офлайн-применения, в том числе на смартфонах и IoT-устройствах, а также для дообучения под специализированные задачи. Модель имеет плотную decoder-only архитектуру трансформера GraniteMoeHybridForCausalLM с GQA, SwiGLU, RMSNorm и общими входными и выходными эмбеддингами. Она содержит 352,3 млн параметров, поддерживает контекст до 32 768 токенов и дополнение кода по схеме Fill-in-the-Middle. В карточке указана поддержка английского, немецкого, испанского, французского, японского, португальского, арабского, чешского, итальянского, корейского, нидерландского и китайского языков. Модель подходит для суммаризации, классификации и извлечения информации, ответов на вопросы и дополнения кода. Она выпущена под лицензией Apache 2.0. Модель не прошла выравнивание по безопасности и может выдавать предвзятые, ошибочные или проблематичные ответы; для небольших моделей также отмечен риск воспроизведения фрагментов обучающих данных.

Granite-4.2-3B GGUF — это набор квантизированных версий компактной reasoning-модели Granite-4.2-3B, разработанной IBM и распространяемой пользователем NANI-Nithin в формате GGUF для запуска через llama.cpp. Модель предназначена для генерации текста, решения математических и многошаговых задач, программирования, агентских сценариев и вызова инструментов. Она поддерживает встроенное рассуждение с использованием блоков <think>...</think> и режимы полного, отключённого и облегчённого рассуждения, позволяющие выбирать баланс между качеством и задержкой ответа. Модель построена как плотный decoder-only Transformer с 3 млрд параметров, Grouped Query Attention с 40 attention heads и 8 KV heads, RoPE с θ = 10 000 000 и MLP-блоками. Заявлено контекстное окно 512K токенов, подходящее для длинных документов, многошаговых диалогов и сложных agentic workflows. В README явно указана текстовая генерация; сведения о поддерживаемых языках и мультимодальности не приведены. К сильным сторонам относятся малый размер, встроенное reasoning, гибкие режимы рассуждения, поддержка reasoning-augmented tool calling и широкий выбор квантизаций — от BF16 и почти без потерь Q8_0 до сильно сжатых вариантов для устройств с ограниченной памятью. К ограничениям относятся неизбежное снижение качества при агрессивной квантизации, а также отсутствие в предоставленных данных результатов бенчмарков и подробностей о языковом покрытии. Модель и её квантизированные варианты заявлены под лицензией Apache 2.0, допускающей коммерческое и исследовательское использование.

GRM-1.5b — компактная языковая модель общего назначения, разработанная OrionLLM и дообученная на базе Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct для многоэтапных рассуждений. Модель предназначена для решения задач по математике, логике, программированию и широкому кругу вопросов; её также предлагают использовать как основу для дальнейшего дообучения. В обучающую смесь, согласно карточке, включены некоторые данные для медицинских рассуждений. Модель имеет плотную архитектуру Qwen2, содержит 1,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она принимает текст и генерирует текст; доступна в формате safetensors для Transformers. В карточке приведены результаты на математических, научных и программных бенчмарках, но они сами по себе не гарантируют качество на конкретных пользовательских задачах. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Её небольшой размер удобен для локального запуска и экспериментов, однако, как компактная модель, она может уступать более крупным моделям в сложных задачах и требует проверки ответов, особенно в медицинских сценариях.

Ginckl/HashBlitz-1-7B-Max — языковая модель для генерации текста и кода, разработанная Ginckl на базе unsloth/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct. По описанию, модель создана как оптимизированная версия с 7 миллиардами параметров и ориентирована на локальное развёртывание, разработчиков и сценарии «vibe coding». Она предназначена для программирования, решения сложных задач разработки, повседневного диалога и аналитических сценариев, включая работу с актуальной информацией, если такая информация предоставляется через внешние инструменты или контекст. Заявлено, что при создании авторы синтезировали особенности нескольких передовых моделей: Claude Opus 5 — для программирования и логического рассуждения, Groq 4.5 — для характера и настройки безопасности, GPT-5.4 — для естественного диалога, а Gemini 3.1 Pro (Extended Thinking) — для анализа сложных реальных задач. Эти утверждения приведены в README разработчика и не сопровождаются подробностями о методике обучения или результатами независимой оценки. Модель поддерживает текстовую генерацию, заявленные языки — английский, испанский и французский. Архитектура основана на семействе Qwen 2.5 Coder; сведения о размере контекста, дополнительных модальностях, точных параметрах дообучения и ограничениях производительности не указаны. Лицензия — Apache-2.0, что допускает широкое использование на условиях этой лицензии.

Hercules-4.0-Mistral-v0.2-7B — дообученная языковая модель Locutusque на архитектуре Mistral для диалогов и выполнения инструкций в научных и технических областях. Модель содержит 7,1 млрд параметров, работает с текстом и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В README заявлены возможности вызова функций, пошагового следования инструкциям и ответов по биологии, химии, физике, математике, медицине и информатике. Модель подходит для специализированных чат-ботов, учебных помощников, технических консультаций и генерации кода с использованием вызова функций. Она дообучена на наборе Hercules-v4.0, который расширяет OpenHermes-2.5 подборкой курируемых данных. Модель выпущена в формате Safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Возможны токсичные, ошибочные или вводящие в заблуждение ответы, в том числе в специализированных областях; результаты требуют проверки. Возможность вызова функций сама по себе не гарантирует безопасного исполнения кода.

Hercules-phi-2 — языковая модель M4-ai, полученная дообучением Phi-2 на всех примерах датасета Locutusque/hercules-v4.5. Это плотная авторегрессионная модель семейства Phi с 3,5 млрд параметров и контекстом 2048 токенов; она работает с текстом на английском языке. Модель предназначена для диалогов с ассистентом, ответов на вопросы, математических задач, программирования, вызова функций и ролевых сценариев. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors и рассчитан на использование с Transformers. Лицензия — Apache-2.0. В карточке нет результатов оценки качества.