II.2Создание и понимание программного кода

Qwen3-4B Code RL Specialist — это специализированная на программировании языковая модель от pb09204048, дообученная на базе Qwen/Qwen3-4B методом группового RL и сохранённая как самостоятельные веса BF16 после объединения адаптера LoRA. Модель имеет плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM примерно на 3,7 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 40 960 токенов. Модель предназначена для генерации кода и решения текстовых задач программирования; её также можно использовать как доменного учителя в экспериментах с многомодельной дистилляцией MOPD. В оценке на 279 задачах из тестового поднабора DeepCoder LiveCodeBench она достигла 24,10% pass@1 против 17,56% у базовой модели. Это результат конкретного протокола оценки, а не гарантия качества на других задачах. Обучение выполнено на подмножествах PrimeIntellect, TACO и LCB v5 из DeepCoder-Preview-Dataset. Чекпойнт остановлен до завершения эпохи, а MOPD-ученик в этом выпуске не обучался и не оценивался. Лицензия — Apache-2.0; для запуска README рекомендует совместимые версии Transformers, PyTorch и Accelerate.

Manojb/Qwen3-4B-toolcalling-gguf-codex — дообученная модель семейства Qwen3, созданная на базе Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507. Она предназначена для диалогов и генерации текста с вызовом инструментов: выбора подходящего инструмента, формирования аргументов и выполнения многошаговых сценариев. README сообщает о дообучении LoRA на 60 тысячах примеров вызова функций Salesforce/xlam-function-calling-60k. Модель содержит около 3,7 млрд параметров, распространяется в формате GGUF и рассчитана на локальный запуск, в том числе через Ollama. Заявленная длина контекста — до 262 144 токенов; карточка указывает поддержку английского языка. По описанию, локальный запуск подходит для помощников по программированию, прототипирования и сценариев, где важно не отправлять данные в облако. Лицензия — MIT. README приводит результаты собственных тестов точности выбора инструментов и извлечения параметров, но не описывает методику оценки, поэтому эти числа следует считать заявлениями автора. Практическое качество вызова инструментов может зависеть от формата запросов и используемой обвязки; GGUF также предполагает ограничения производительности и памяти конкретного устройства.

Qwen3.5-2B — мультимодальная языковая модель с визуальным энкодером, разработанная командой Qwen. Репозиторий содержит постобученные веса и конфигурацию в формате Transformers; модель дообучена на базе Qwen/Qwen3.5-2B-Base. Архитектура — плотная причинная модель с гибридными блоками Gated DeltaNet и Gated Attention, 2 млрд параметров и контекстом до 262 144 токенов. Модель предназначена для диалогов, рассуждений по тексту и изображениям, вызова инструментов, прототипирования и предметно-ориентированного дообучения. Она поддерживает 201 язык и диалект; по умолчанию работает в режиме без рассуждений, также доступен режим рассуждений. Среди сильных сторон — мультимодальный ввод и длинный контекст. Разработчик рекомендует учитывать масштаб модели при выборе сценария: прототипирование и разработка подходят лучше, чем ресурсоёмкие высокопроизводительные нагрузки. Лицензия — Apache-2.0.

unsloth/Qwen3.5-2B-MTP-GGUF — это GGUF-версия мультимодальной модели Qwen3.5-2B, основанной на Qwen/Qwen3.5-2B и подготовленной Unsloth. Модель предназначена для локального запуска, прототипирования, исследовательских задач, специализированного дообучения, программирования, агентских сценариев, вызова инструментов и работы с текстом и изображениями. Модель представляет собой авторегрессионную языковую модель с vision-энкодером и поддерживает контекст до 262 144 токенов. Она содержит около 2 млрд параметров, 24 слоя, скрытую размерность 2048 и гибридную архитектуру с Gated Delta Networks, Gated Attention и разреженным Mixture-of-Experts. Поддерживается 201 язык и диалект. Вариант включает обучение для multi-step speculative decoding (MTP), заявленное ускорение генерации составляет примерно 1,5–2 раза при совместимом запуске через llama.cpp. К сильным сторонам относятся мультимодальность, большой контекст, компактный размер, возможность локального запуска и поддержка ускоренного декодирования, дообучения и улучшенного tool calling. Ограничения связаны с необходимостью совместимого ПО и сборки llama.cpp с поддержкой MTP; при таком режиме не поддерживаются параллельность запросов через -np > 1 и параметр --mmproj. В README также указано, что из-за масштаба модели она ориентирована прежде всего на прототипирование, специализированное дообучение, исследования и разработку. Распространение осуществляется по лицензии Apache 2.0.

Qwen3.5-4B-Opus-Distilled-Heretic-Thinking-Multistage-SFT-v1.0 — экспериментальная мультимодальная модель на 4 млрд параметров от prithivMLmods, дообученная на базе Qwen/Qwen3.5-4B методом многоэтапного supervised fine-tuning. Для обучения использовано около 6 000 трасс рассуждений Opus по программированию и STEM, а также дополнительные примеры рассуждений. Модель предназначена для исследований и экспериментов с дистилляцией рассуждений, а также для помощи с кодом, математическими, научными и инженерными задачами, длинными аналитическими ответами и следованием инструкциям. Поддерживает диалог и понимание изображений; карточка указывает английский язык и контекст 32k. Репозиторий содержит веса Safetensors и использует Transformers. Модель может ошибаться в промежуточных рассуждениях и выводах; её поведение может отличаться от базовой модели, а качество зависит от охвата и особенностей обучающих данных. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

smirki/qwen3.5-4b-terminal-v1 — дообученная модель Qwen3.5-4B для работы в терминале и задач кодирующего агента. Это плотная мультимодальная архитектура Qwen3.5 с 4 млрд параметров; опубликованы объединённые веса bf16 в формате Safetensors. Модель сохраняет архитектуру, токенизатор, шаблон чата и XML-формат вызова инструментов базовой Qwen3.5-4B. Модель предназначена для агентных сценариев, где нужно выполнять задачи через терминал и вызывать инструменты. В описанном сравнении Terminal-Bench 2.1 она решила хотя бы раз 21 из 76 заданий против 15 у базовой модели; тест проводился с контекстом 65 536 токенов и лимитом 8 192 токена на ответ. Для запуска с vLLM в README указан парсер вызовов инструментов qwen3_xml. Лицензия — Apache-2.0. Веса включают компоненты понимания изображений, но README рекомендует для терминального применения отключать vision tower. Показатели бенчмарка относятся к указанной конфигурации и не гарантируют аналогичного результата на других задачах; подробности обучения не приведены.

TheCidSama/Qwen3.5-9b-Claude-4.8-Opus-reasoning — GGUF-модель на базе Qwen3.5-9B, дообученная автором TheCidSama на данных рассуждений, созданных методом trace-inversed CoT с Opus 4.8. Модель предназначена для локального диалога и задач программирования, математики и рассуждений о кибербезопасности; поддерживает режим рассуждения. По заявлению автора, цепочки рассуждений примерно на 20% короче, чем у базовой модели, при сохранении точности итоговых ответов, однако независимые подтверждения этого сравнения не приведены. Опубликована в формате GGUF с квантизацией Q4_K_M; README указывает, что файл занимает около 5,6 ГБ, а запуск возможен через llama.cpp и совместимые приложения. Потребление памяти и доступная длина контекста зависят от оборудования и настроек. Модель ориентирована на английский язык. Лицензия — Apache-2.0. Автор предупреждает, что модель не прошла выравнивание безопасности для производственного применения: ответы по кибербезопасности и другие результаты следует проверять, а при развертывании с пользователями добавлять собственные защитные меры. Общеобразовательные факты также рекомендуется перепроверять.

DJLougen/Qwen3.5-9B-Harmonic-GGUF — набор GGUF-квантизаций модели Qwen3.5-9B-Harmonic, разработанной DJLougen на базе unsloth/Qwen3.5-9B. Модель дообучена с использованием Unsloth и Hugging Face TRL примерно на 800 синтетических примерах с ответами Claude; доступные файлы созданы с помощью llama.cpp, включая варианты с importance matrix на основе WikiText-2. Лицензия — Apache 2.0. Модель предназначена прежде всего для генерации кода, рассуждений и использования в агентных сценариях, например в Hermes Agent, а также для локального запуска через совместимые инструменты вроде LM Studio и Ollama. Заявлена поддержка английского языка, текстовой генерации и мультимодального ввода изображений и видео благодаря vision encoder Qwen3.5. Контекстное окно составляет 262 144 токена, размер модели — около 9 млрд параметров. Архитектура гибридная: 32 слоя, сочетающие линейное внимание с компонентами Mamba SSM и полное внимание; используется GQA. По приведённым оценкам модель показывает pass@1 87,2% на HumanEval, 81,7% на HumanEval+ и accuracy 80,36% на MMLU-Pro, с особенно высокими результатами в математике, биологии, химии и физике. Конкретное качество зависит от выбранного уровня квантизации; представлены варианты от F16 до более компактных форматов. Важное ограничение — автор предупреждает, что модель оптимизирована для работы внутри структурированного агентного harness и может вести себя непредсказуемо при обычном запуске без подходящего системного промпта; надёжность разговорного поведения вне такого окружения не гарантируется.

Qwen3.5-9b-Sushi-Coder — дообученная и объединённая версия Qwen3.5-9B от автора bigatuna, созданная на базе unsloth/qwen3.5-9b с продолжением обучения через LoRA. В обучении использовались наборы open-r1/codeforces-cots и nohurry/Opus-4.6-Reasoning-3000x-filtered; модель собрана в формате safetensors и предназначена для диалоговой работы с кодом и рассуждениями. Архитектура — плотная мультимодальная Qwen3.5 с поддержкой изображений и текста; карточка указывает английский язык. Лицензия — Apache-2.0. Модель подходит для запросов по программированию, решения задач в стиле Codeforces и анализа изображений вместе с текстовым запросом. Публичная карточка не приводит оценок качества и ограничений по контексту, поэтому пригодность для конкретного кода или сложных задач нужно проверять на собственных примерах.

Qwen3.5-9b-Sushi-Coder-RL-GGUF — мультимодальная модель для генерации кода, разработанная bigatuna на базе Qwen 3.5. Это GGUF-экспорт модели Qwen3.5-9b-Sushi-Coder-RL, обученной с применением supervised fine-tuning и reinforcement learning для задач программирования. В обучении использовались наборы данных open-r1/codeforces-cots и nohurry/Opus-4.6-Reasoning-3000x-filtered, а RL-этап выполнялся с использованием NousResearch/atropos и hermes-agent. Модель предназначена для генерации и решения задач программирования, включая сценарии, связанные с Codeforces и LiveCodeBench. Она поддерживает текстовый ввод и мультимодальные возможности; для работы требуется использовать текстовый GGUF вместе с файлом BF16-mmproj. Доступны варианты квантования Q4_K_M и Q8_0, а также BF16-mmproj. В README указана архитектура Qwen 3.5 и поддержка английского языка; в сопоставимых тестах использовался контекст длиной 4096 токенов. Сильной стороной модели является заметное превосходство над базовой Qwen3.5-9B в приведённой оценке LiveCodeBench: показатель codegen_pass@1:16 составил 0,2015 при детерминированной генерации и 0,2388 при sampling. Ограничения включают зависимость мультимодального режима от отдельного mmproj-файла, а также отсутствие в README подробных сведений о полном перечне поддерживаемых языков программирования, максимальном контексте и качестве за пределами указанных тестов. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3.5-9b-Sushi-Coder-RL-MLX — мультимодальная модель для генерации кода, разработанная bigatuna на базе Qwen3.5-9b-Sushi-Coder-RL. Это 4-битная affine-квантизированная конверсия RL-чекпойнта в формат MLX, предназначенная для запуска на устройствах с Apple Silicon через mlx-vlm. Модель поддерживает работу с текстом и изображениями, включая анализ скриншотов с ошибками и предложение исправлений. В метаданных указан английский язык, однако полный набор поддерживаемых языков и размер контекстного окна не приведены. Модель дообучалась на наборах данных с рассуждениями и задачами программирования, включая open-r1/codeforces-cots и nohurry/Opus-4.6-Reasoning-3000x-filtered. Этап обучения с подкреплением был выполнен для задач кодирования с использованием NousResearch/hermes-agent и atropos. К сильным сторонам относятся специализация на программировании, поддержка мультимодальных сценариев и возможность относительно экономичного локального запуска благодаря 4-битной квантизации. Ограничения — зависимость от экосистемы MLX и Apple Silicon, необходимость использования mlx-vlm вместо llama.cpp, а также отсутствие в README подробных результатов тестирования, сведений о точности и ограничений по качеству работы с языками и изображениями. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

AEON-7 Qwen3.6-27B-AEON-Ultimate-Uncensored-BF16 — дообученная версия мультимодальной модели Qwen3.6-27B с архитектурой Qwen3_5ForConditionalGeneration и 27 млрд параметров. Разработчик применил abliteration: удалил направление отказа, чтобы модель реже отказывалась и продолжала рассуждение на темах, ограничиваемых обычным выравниванием. Карточка также сообщает о восстановлении исходной MTP-головы для спекулятивного декодирования в vLLM. Модель предназначена для диалогов, генерации текста, программирования, рассуждений, агентных сценариев и задач с изображениями. В метаданных указана мультиязычная поддержка, включая английский и китайский; контекст описан как длинный, но его точная длина не приведена. Весы доступны в BF16 в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Отключение отказов может привести к выдаче вредоносного или небезопасного контента, а заявления о сохранении возможностей и сравнительных преимуществах основаны на данных карточки и не являются независимой оценкой. Автор указывает, что модель устарела и рекомендует более новую линейку Qwen3.8.

Brian6145/Qwen3.6-27B-Claude-Opus-DeepSeek-Distilled-Imatrix-MTP-GGUF — квантизированная модель в формате GGUF на базе Qwen/Qwen3.6-27B, разработанная Brian6145. Модель предназначена для локального запуска, агентских сценариев, использования инструментов, ReAct-подхода и выполнения длинных последовательностей задач. Заявлены улучшения в структурированном рассуждении, оркестрации инструментов, следовании инструкциям, математике и логическом выводе за счёт дистилляции из Claude Opus, DeepSeek и математических и логических моделей. Модель поддерживает английский и китайский языки и ориентирована на генерацию текста. Указаны архитектурная база Qwen3.6-27B, квантизация q4_k_m, поддержка speculative decoding через MTP и работы с длинным контекстом, однако точный размер контекстного окна не приведён. В README заявлены результаты BenchLocal 6-pack — 86,5, GPQA-Diamond-198 — 83,84% и MMLU-500 — 91,80%, а также высокая эффективность в задачах вызова инструментов, поиска ошибок и структурированного вывода. Ограничения включают некоторое снижение результата в DataExtract-15 по сравнению с базовой моделью и чувствительность агентного поведения к параметрам генерации. Рекомендуются temperature 0.6 и top_p 0.95; для заявленной производительности также указан режим q4_k_m с MTP=3. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3.6-27B-Omnimerge-v4-GGUF — квантизированная версия модели ManniX-ITA/Qwen3.6-27B-Omnimerge-v4, созданная автором ManniX-ITA. Это объединённая модель на базе Qwen3.6-27B, дополненная результатами слияния трёх дообученных вариантов. Модель распространяется в формате GGUF и предназначена для локального запуска с помощью llama.cpp. Модель имеет архитектуру Qwen3.5 и около 27,78 млрд параметров. Доступны варианты от F16 до низкобитных IQ- и Q-квантизаций, включая Q2_K, Q4_K_M, Q6_K и Q8_0. Заявлены возможности рассуждений, работы с кодом и изображениями; в карточке указано поддерживаемое описание языка English. Контекстное окно и точный перечень поддерживаемых визуальных входов не указаны. Сильными сторонами заявлены улучшенные результаты в задачах программирования и научного рассуждения по сравнению с некоторыми базовыми и предыдущими версиями Omnimerge, а также специальная модификация MLP-слоёв для повышения устойчивости механизма рассуждений. Качество зависит от выбранной квантизации, а приведённые бенчмарки измерялись при разных настройках генерации и не всегда напрямую сопоставимы. Для ускоренного декодирования доступен отдельный MTP-вариант репозитория, не входящий в эту модель. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3.6-35B-A3B-128E-Pruned-GGUF — экспериментальная GGUF-версия модели Qwen3.6-35B-A3B, созданная пользователем xero0000 на основе официальной модели Qwen/Qwen3.6-35B-A3B. Это неофициальный исследовательский артефакт, предназначенный для локального запуска и тестирования задач генерации текста, включая программирование, работу агентных систем, JSON, математику и вызовы инструментов. Модель распространяется в форматах квантования от Q8_0 до IQ1_S и рассчитана на использование с llama.cpp и совместимыми движками. Архитектура представляет собой разреженную mixture-of-experts (MoE) модель: в каждом из 40 MoE-слоёв число экспертов сокращено с 256 до 128, при этом для каждого токена сохраняются 8 активных экспертов. Такое прореживание уменьшает размер файлов и требования к памяти, но не сокращает число матричных операций активных экспертов на токен. Доступны варианты размером примерно от 3,95 до 18,39 GiB; конкретные характеристики качества и скорости зависят от квантования и оборудования. Калибровка прореживания была небольшой и смещённой в сторону задач программирования и агентного использования, поэтому результаты на других сценариях требуют самостоятельной проверки. Наиболее сбалансированным вариантом автор считает Q5_K_M: он прошёл 8 из 8 локальных проверок при заявленном росте perplexity на 1,05%. Q8_0 служит эталонным прунинг-вариантом, тогда как варианты Q3 и ниже имеют более заметные потери качества и требуют осторожного тестирования; IQ1_M и IQ1_S являются экспериментальными однобитными вариантами с низкими результатами проверок. Приведённые оценки являются локальным smoke-тестом и не заменяют комплексные бенчмарки или проверки безопасности. Лицензия — Apache-2.0; лицензия базовой модели также должна учитываться при использовании.

sakamakismile/Qwen3.6-35B-A3B-NVFP4 — это квантизированная версия мультимодальной модели Qwen3.6-35B-A3B, разработанной Qwen и сжатой с помощью llm-compressor от Lna-Lab. Модель предназначена для генерации текста, программирования, рассуждений, агентских сценариев и задач с изображениями. Она поддерживает вызов инструментов и рассчитана на работу через vLLM. В основе лежит разреженная архитектура MoE: около 35 млрд параметров всего, из которых активны примерно 3 млрд на токен; используются 256 экспертов, включая 8 маршрутизируемых и 1 общий. Архитектура сочетает Gated DeltaNet и механизмы внимания. Квантизация NVFP4 W4A4 использует 4-битные веса и активации со шкалами FP8, а визуальная часть сохранена в BF16. Нативный контекст составляет 262 144 токена, заявлена возможность расширения до 1 млн токенов. Указана поддержка мультимодального ввода, однако конкретный перечень языков в README не приведён. К сильным сторонам относятся высокая скорость инференса, малая занимаемая память и заявленные результаты в задачах программирования и агентского взаимодействия. Размер модели после сжатия — около 21,9 ГБ; на одной видеокарте NVIDIA Blackwell заявлена скорость до 168 токенов в секунду. Ограничения связаны с аппаратной и программной совместимостью: требуется GPU NVIDIA Blackwell с архитектурой SM 120, примерно 22 ГБ видеопамяти и nightly-версия vLLM с CUDA 13.0; на Ampere и Hopper модель не работает. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели spinochenza/Qwen3.6-35B-A3B-uncensored-heretic на Hugging Face совпадает с карточкой llmfan46/Qwen3.6-35B-A3B-uncensored-heretic, поэтому описание составлено по ней. llmfan46/Qwen3.6-35B-A3B-uncensored-heretic — мультимодальная чат-модель независимого автора, созданная на основе Qwen/Qwen3.6-35B-A3B. Это вариант с ослабленным отказом на запросы: в карточке приведено сравнение, где доля отказов составляет 10 из 100 против 83 из 100 у исходной модели. Модель предназначена для диалога, анализа изображений и сценариев агентного программирования с вызовом инструментов. Архитектура Qwen3.5 MoE содержит 35 млрд параметров, из которых активируется около 3 млрд; README также описывает языковую модель с визуальным энкодером и 262 144 токена нативного контекста, расширяемого до 1 010 000. Указаны возможности сохранения рассуждений в истории диалога и результаты тестирования MMLU, но эти сведения не гарантируют качество на конкретных задачах. Модель принимает текст и изображения и выдаёт текст. Файлы представлены в формате safetensors, библиотека для работы — Transformers. Лицензия Apache-2.0. Поскольку модель специально снижает число отказов, она может отвечать на запросы, которые исходная модель отклоняет; ответы следует проверять, особенно в чувствительных сценариях.

MuXodious/Qwen3.8-27B-absolute-heresy — дообученная версия Qwen3.8-27B, созданная P-E-W с помощью Heretic v1.4.0 и метода abliteration. Это плотная модель с причинной языковой моделью и визуальным энкодером, содержащая 27 млрд параметров; базовая архитектура использует 64 слоя. Исходная Qwen3.8-27B поддерживает изображения и видео, а также диалог, программирование и многошаговые агентные задачи; для неё указан контекст 262 144 токена с расширением до 1 000 000 токенов. Эти характеристики относятся к базовой модели. Настройка нацелена на снижение отказов: автор сообщает о 2 отказах из 101 проверенного запроса против 101 из 101 у исходной модели. По описанию автора, при этом модель сохраняет полезность с минимальным повреждением возможностей, однако приведённая оценка зависит от используемой процедуры и не гарантирует поведение на других запросах. Модель предназначена для сценариев, где требуется более свободный диалог с сохранением мультимодальных возможностей Qwen3.8. Репозиторий содержит веса и конфигурацию в формате Transformers; заявлены совместимость с Transformers, vLLM и SGLang, а также отдельные LoRA-адаптер и версия GGUF. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели bzannah/Qwen3.8-27B-AEON-ULTIMATE-UNCENSORED-BF16 на Hugging Face совпадает с карточкой lactroiii/Qwen3.8-27B-AEON-ULTIMATE-UNCENSORED-BF16, поэтому описание составлено по ней. Qwen3.8-27B-AEON-ULTIMATE-UNCENSORED-BF16 — дообученная методом abliteration версия мультимодальной модели Qwen3.8-27B от Alibaba, опубликованная lactroiii. Это плотная модель на 27 млрд параметров в формате BF16 на базе архитектуры Qwen3.5; она принимает текст и изображения и генерирует текст. В README описана проверка на NVIDIA H200 через vLLM, включая работу с изображениями, режим рассуждений и вызов инструментов. Для обслуживания автор проверял контекст 16 384 токена и указывает, что базовое окно модели достигает 262 144 токенов. Модель предназначена для диалогов и инструкций, рассуждений, программирования, анализа изображений, вызова инструментов, творческого письма и исследований безопасности и выравнивания. Abliteration уменьшает склонность модели отказывать и делает ответы более прямыми; автор сообщает о сохранении связности ответов, но это не является независимой оценкой качества. Модель может выдавать опасный, незаконный или откровенный контент и не должна использоваться в сценариях высокого риска без внешних мер безопасности. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3.8-27B-AEON-ULTIMATE-UNCENSORED-BF16 — дообученная методом abliteration версия мультимодальной модели Qwen3.8-27B от Alibaba, опубликованная lactroiii. Это плотная модель на 27 млрд параметров в формате BF16 на базе архитектуры Qwen3.5; она принимает текст и изображения и генерирует текст. В README описана проверка на NVIDIA H200 через vLLM, включая работу с изображениями, режим рассуждений и вызов инструментов. Для обслуживания автор проверял контекст 16 384 токена и указывает, что базовое окно модели достигает 262 144 токенов. Модель предназначена для диалогов и инструкций, рассуждений, программирования, анализа изображений, вызова инструментов, творческого письма и исследований безопасности и выравнивания. Abliteration уменьшает склонность модели отказывать и делает ответы более прямыми; автор сообщает о сохранении связности ответов, но это не является независимой оценкой качества. Модель может выдавать опасный, незаконный или откровенный контент и не должна использоваться в сценариях высокого риска без внешних мер безопасности. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели miss-t/Qwen3.8-27B-AEON-ULTIMATE-UNCENSORED-BF16 на Hugging Face совпадает с карточкой lactroiii/Qwen3.8-27B-AEON-ULTIMATE-UNCENSORED-BF16, поэтому описание составлено по ней. Qwen3.8-27B-AEON-ULTIMATE-UNCENSORED-BF16 — дообученная методом abliteration версия мультимодальной модели Qwen3.8-27B от Alibaba, опубликованная lactroiii. Это плотная модель на 27 млрд параметров в формате BF16 на базе архитектуры Qwen3.5; она принимает текст и изображения и генерирует текст. В README описана проверка на NVIDIA H200 через vLLM, включая работу с изображениями, режим рассуждений и вызов инструментов. Для обслуживания автор проверял контекст 16 384 токена и указывает, что базовое окно модели достигает 262 144 токенов. Модель предназначена для диалогов и инструкций, рассуждений, программирования, анализа изображений, вызова инструментов, творческого письма и исследований безопасности и выравнивания. Abliteration уменьшает склонность модели отказывать и делает ответы более прямыми; автор сообщает о сохранении связности ответов, но это не является независимой оценкой качества. Модель может выдавать опасный, незаконный или откровенный контент и не должна использоваться в сценариях высокого риска без внешних мер безопасности. Лицензия — Apache-2.0.

Chungulus/Qwen3.8-27B-GPTQ-INT4-G128 — это квантизированный вариант базовой модели Qwen/Qwen3.8-27B, разработанной командой Qwen. Репозиторий содержит deployment-вариант, а не дообученную модель. Квантизация выполнена с помощью GPTQModel в формате GPTQ с 4-битными весами и размером группы 128; размер артефакта составляет около 18,2 ГиБ. Модель предназначена для генерации текста и сценариев image-text-to-text, включая работу с изображениями, кодом, отладкой, математикой, научными задачами, структурированными ответами, инструментами, многоязычными запросами и контекстами большой длины. В сборке сохранены поддержка vision и schema-valid XML tool calls. Точная длина контекста, перечень поддерживаемых языков и требования к производительности в README не указаны. К сильным сторонам относятся существенное снижение размера модели за счёт INT4-квантизации, сохранение визуальных и инструментальных возможностей, а также близость к исходной модели по численным метрикам: top-1 agreement составляет 0,9355, а logit cosine similarity — 0,9950. Ограничения включают возможное снижение качества после квантизации, зависимость совместимости от точной версии GPTQModel и родительской ревизии, а также низкую скорость на протестированной конфигурации с CPU offload: RTX 4070 12 ГБ показала медианную скорость декодирования 0,075 токена в секунду. Поддержка speculative decoding не заявлена. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Тестирование проводилось с GPTQModel 7.3.4+ на NVIDIA GeForce RTX 4070 12 ГБ в WSL2 Ubuntu 24.04; приведённые показатели производительности не являются гарантией чисто GPU-режима.

Dingdust/Qwen3.8-27B-heretic — производная от Qwen3.8-27B версия, созданная методом abliteration: в README приведены параметры изменения весов и сравнение частоты отказов с исходной моделью. Это плотная причинная языковая модель с визуальным энкодером на 27 млрд параметров, совместимая с Transformers и рассчитанная на диалог с текстом и изображениями. Семейство поддерживает также понимание видео; карточка этой версии описывает её как vision-language модель. Модель предназначена для диалога, анализа изображений и видео, а также сложных многошаговых задач, включая программирование, исследования и работу с документами. Архитектура основана на Qwen3.5 и сочетает Gated DeltaNet и Gated Attention; базовая модель имеет контекст 262 144 токена с расширением до 1 000 000. README сообщает, что режим рассуждений включён по умолчанию и может настраиваться. В сравнении с исходной моделью в карточке указано меньше отказов: 10 из 100 против 89 из 100; это указывает на ослабление отказного поведения, но не гарантирует конкретные ответы. Для производных весов модели отдельные оценки качества не приведены. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

SassyDiffusion/Qwen3.8-27B-heretic-GGUF — GGUF-сборка модели SassyDiffusion/Qwen3.8-27B-heretic, основанной на Qwen3.8-27B и изменённой методом abliteration. Это разговорная причинная языковая модель с визуальным энкодером, рассчитанная на диалог, анализ изображений и видео, программирование, профессиональные и исследовательские задачи, а также многошаговое планирование. Модель содержит 27 млрд параметров; базовая архитектура Qwen3.8 использует 64 слоя и поддерживает контекст 262 144 токена с возможностью расширения до 1 000 000. Метаданные указывают формат GGUF BF16. В карточке базовой модели заявлена поддержка понимания изображений и видео, гибкого управления режимом рассуждений и агентных сценариев. Для этой версии README приводит результат abliteration: 4 отказа из 100 запросов против 99 из 100 у исходной модели в указанной проверке; это означает заметно меньше отказов, но не гарантирует поведение на других запросах. Лицензия — Apache-2.0. Перед использованием следует учитывать, что README описывает параметры abliteration, но не приводит отдельной оценки качества именно этой GGUF-сборки.

TelperionAI/Qwen3.8-27B-MLA — это производная от Qwen/Qwen3.8-27B модель с плотной гибридной архитектурой: 48 слоёв линейного внимания Gated DeltaNet и 16 слоёв полного внимания. Разработчик заменил представление ключей и значений в кэше внимания на низкоранговое латентное представление с Multi-head Latent Attention (MLA). Преобразование выполнено без обучения и уменьшает KV-кэш примерно вдвое; веса модели, включая башню зрения и голову MTP, поставлены целиком. Модель предназначена для диалогов, программирования и длинных контекстов; она также сохраняет работу с изображениями, как базовая модель. В парном тестировании SWE-bench Verified модель получила 0,421 против 0,395 у исходной версии, используя на 12% меньше выходных токенов; на HELMET при контексте 64k средний результат составил 77,93 против 77,43. Эти результаты относятся к указанным тестам и настройкам. Для запуска требуется экспериментальный плагин qwen-mla-vllm: модель не загружается в Transformers или стандартный vLLM. README сообщает о проверке с vLLM 0.27.1 на RTX PRO 6000 и отмечает, что без nvcc и ninja запуск использует более медленные Triton-ядра. Проверка ограничена SWE-bench Verified и HELMET при 64k; другие области и существенно более длинные контексты не оценивались. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3.8-27B-NVFP4-Q8-Hybrid-Analytical-GGUF — производная GGUF-конверсия модели unsloth/Qwen3.8-27B-NVFP4, опубликованная Costanzo Padovano. Это неофициальный релиз Qwen, Unsloth, ggml-org или Z-Lab, подготовленный для локальных биоинформатических, программных, длинноконтекстных и vision-сценариев, включая задачи с инструментами и аналитическим выводом. Модель содержит 1 202 тензора: 168 матриц NVFP4, 338 аналитически чувствительных матриц Q8_0 и 696 тензоров F32. Заявленный нативный контекст составляет 262 144 токена. Для обработки изображений используется отдельный F16-проектор mmproj-F16.gguf. Валидация включала биоинформатические агентские задачи, vision-проектор и длинный контекст до 131 тысячи токенов; заявлена совместимость с llama.cpp и экспериментальной схемой спекулятивного декодирования DFlash2. Сильными сторонами являются гибридное квантование с сохранением точности чувствительных компонентов, поддержка длинного контекста, кода, биоинформатики и изображений, а также проверенные сценарии вызова инструментов. Экспериментальная конфигурация рассчитана на две NVIDIA RTX 5060 Ti по 16 ГБ, но это аппаратно-зависимая точка настройки, а универсальное ускорение DFlash2 не гарантируется. Стандартные сборки llama.cpp могут не поддерживать все использованные параметры. Производная модель распространяется по лицензии Apache-2.0; для работы требуются основной GGUF-файл и, при использовании vision, проектор.

Qwen3.8-27B-OBLITERATED — дообученная версия Qwen3.8-27B, опубликованная Jaredhollins. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая ответы на запросы, которые базовая модель может отклонять или сопровождать предупреждениями. По карточке, версия V3 устраняет жёсткие отказы и уклончивые ответы, сохраняя близкую к исходной производительность; в приведённом тесте MMLU она набрала 82,3% против 84,5% у базовой модели. В основе лежит плотная архитектура семейства Qwen3.5 с 27 млрд параметров. Репозиторий содержит варианты GGUF от BF16 до нескольких уровней квантования, а также файлы safetensors и MLX. Для GGUF автор рекомендует использовать встроенный шаблон чата; также указаны настройки генерации, помогающие уменьшить повторения и циклы. Лицензия — Apache-2.0. Модель ориентирована на ответы без отказов и подходит для диалоговых, кодовых и агентных сценариев. Указанные автором результаты на ограниченных наборах задач включают 20 из 20 проверок генерации кода, а также успешные примеры рефакторинга, извлечения данных по JSON-схеме и циклов ReAct. Это самооценка автора карточки; приведённые результаты не гарантируют качество на других запросах. В README также отмечено снижение MMLU относительно базовой модели, особенно в STEM, и склонность к повторениям без рекомендуемых настроек.

Savas65/Qwen3.8-27B-OBLITERATED — текстовая генеративная модель на базе Qwen/Qwen3.8-27B, разработанная сообществом Savas65. Модель предназначена для диалоговой генерации текста, написания и анализа кода, агентских сценариев и исследований поведения моделей безопасности. В README заявлена версия V3, созданная с применением методов abliteration: удалением направлений отказа из весового пространства и последующей итеративной доработкой. Модель имеет архитектуру Qwen3, размер 27B параметров и относится к задачам text-generation. Она доступна в форматах GGUF, Safetensors и MLX. Поддерживает режимы с рассуждением и без него; для GGUF указан встроенный chat template. Точный размер контекстного окна, перечень поддерживаемых языков и набор модальностей в предоставленных данных не указаны. Согласно заявленным результатам, V3 сохраняет близкую к базовой модели производительность: 82,3% на MMLU против 84,5% у исходной Qwen3.8-27B. В README также заявлены рабочая генерация кода в 20 из 20 тестовых заданий и снижение склонности к отказам и формальным предупреждениям. Ограничения включают небольшую потерю качества по сравнению с базовой моделью, возможные циклы при генерации без repetition penalty и зависимость результата от параметров декодирования. Рекомендуются temperature 0, repetition_penalty 1,15 и не менее 2048 новых токенов; для агентских сценариев предлагаются более короткие ответы и периодическое сокращение контекста. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Заявленные свойства снятия ограничений безопасности требуют осторожного применения и не означают гарантии корректности, надежности или безопасности генерируемого содержимого.

AMAImedia выпустила эту модель в рамках платформы автоматизации многоязычного дубляжа NOESIS; исходную модель создала команда OBLITERATUS. Это дообученная версия Qwen3.8-27B с плотной архитектурой Qwen3_5ForConditionalGeneration, поддержкой чата и изображений. В репозитории указаны формат safetensors и лицензия Apache-2.0. Модель предназначена для диалогов, ответов на вопросы, генерации кода и работы с изображениями. README описывает изменение поведения отказов с помощью удаления направлений отказа из весов и сообщает о результатах внутренних тестов на MMLU и задачах генерации кода. Метаданные перечисляют поддержку многих языков, включая русский, английский, китайский, вьетнамский и японский. README рекомендует температуру 0 и repetition_penalty 1.15 для обычной генерации; при агентном использовании советует температуру 0.1–0.3 и короткие ответы на ход. По данным README, в сравнении с исходной моделью V3 показывает снижение MMLU на 2,1 процентного пункта, а при генерации возможны повторы без настройки repetition_penalty. Модель описана как намеренно менее склонная к отказам на ограниченные запросы, поэтому её ответы требуют самостоятельной проверки.

Solstice-AI/Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NM-DAU-mlx-oQ8e-1M — это версия модели Qwen3.8-27B Cold Fusion, разработанной DavidAU, с последующей квантизацией, масштабированием контекста и упаковкой от Solstice-AI. Модель предназначена для локального запуска на устройствах Apple Silicon через Apple MLX, Anvil Runtime и MLX-LM, включая задачи рассуждений, программирования, агентной разработки ПО, отладки репозиториев и длительных рабочих процессов с большим контекстом. В README также заявлена поддержка сценариев управления операционными системами и мобильными устройствами. Модель имеет размер 27 млрд параметров и поставляется в смешанной 8-битной точности Apple MLX oQ8e, оптимизированной с помощью importance matrix. Заявлена гибридная архитектура с Gated Delta Recurrent Network и Grouped-Query Attention, а также аппаратная Multi-Token Prediction. Максимальный контекст составляет 1 048 576 токенов благодаря YaRN RoPE scaling. Указаны английский и китайский языки; в метаданных модель обозначена как image-text-to-text, однако подробности поддержки изображений в README не приведены. К заявленным сильным сторонам относятся большой контекст, оптимизация для unified memory и Metal на Apple Silicon, сохранение качества при квантизации и высокая производительность с заявленным ускорением 1,72–2,20 раза благодаря MTP. README приводит результаты внутренних или заявленных разработчиками сравнений, включая 61,7% на SWE-bench Pro и 735 на ARC-C, но их независимая проверка не представлена. Ограничения включают зависимость от совместимого Apple Silicon окружения, возможные потери качества из-за квантизации и отсутствие подробных данных о требованиях к памяти и воспроизводимости оценок. Лицензия указана как Apache 2.0.