II.2Создание и понимание программного кода

Jab1718/qwen3.8-flash-coder-26gb-gguf — это набор квантованных форматов GGUF модели, разработанный Jab1718 на основе Jab1718/qwen3.8-flash-coder-85gb-bf16. Модель представляет собой подсеть Mixture of Experts со 160 экспертами, выделенную из Qwen3.8-Flash-Next, и предназначена прежде всего для генерации кода, программирования, ревью, поиска ошибок, рефакторинга и работы в сценариях coding agent. Поддерживаются английский, вьетнамский и китайский языки, а запуск предусмотрен через llama.cpp и Ollama. Основной вариант Q4_K_M занимает около 26,43 ГБ и ориентирован на одну видеокарту с 24 ГБ памяти, ускорители с 32 ГБ или Mac с 32 ГБ памяти. Также доступен вариант Q8_0 размером около 42,25 ГБ, рассчитанный на две видеокарты по 24 ГБ, одну карту с 48 ГБ или Mac с 64 ГБ и более; заявлено сохранение примерно 99,5% точности BF16. Для Apple Silicon указана поддержка контекста до 64K, однако требуется актуальная версия llama.cpp с поддержкой произвольного числа экспертов. Сильные стороны модели — специализация на системном программировании, алгоритмах, многоязычной разработке и задачах исправления кода, а также существенно сниженные требования к памяти по сравнению с исходной моделью. Ограничение состоит в целевой специализации: общая математическая грамотность и задачи уровня GSM8K были намеренно сокращены. В README приведены результаты на Rust, C++20, TypeScript, coding agent и Python Algorithms, но они не заменяют независимую оценку качества. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Gallardo994/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct — версия модели Qwen3-Coder от Gallardo994, преобразованная в формат MLX из Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct с помощью mlx-lm 0.26.3. Это инструктивная MoE-модель для генерации текста в диалоге, ориентированная на программирование и агентные сценарии. Модель принимает текст и генерирует текст; метаданные указывают контекст до 262 144 токенов. В репозитории указаны веса safetensors и библиотека MLX. Размер, приведённый в метаданных, составляет 2,4 млрд параметров. Модель доступна по лицензии Apache-2.0.

unsloth/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-1M-GGUF — GGUF-версия модели Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct, разработанной командой Qwen и подготовленной Unsloth. Это каузальная языковая модель для генерации текста и кода, ориентированная на агентное программирование, использование браузера и другие задачи разработки ПО, включая работу с репозиториями большого размера и интеграцию с инструментами вроде Qwen Code и CLINE. Модель построена на Mixture-of-Experts-архитектуре: содержит 30,5 млрд параметров, из которых при генерации активируется около 3,3 млрд; включает 48 слоёв, 128 экспертов и 8 активируемых экспертов, а также Grouped Query Attention с 32 головами для запросов и 4 для ключей и значений. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена, а в данной версии заявлено расширение до 1 млн токенов с использованием YaRN. Поддерживается только режим без рассуждений: модель не генерирует блоки <think></think>. Сведения о поддерживаемых языках и точных параметрах квантования в README не указаны. К сильным сторонам относятся высокая эффективность за счёт разреженной активации экспертов, специализация на кодинге и агентных сценариях, а также поддержка сверхдлинного контекста. Ограничения включают работу только в нережиме рассуждений и потенциальную зависимость качества и требований к ресурсам от конкретной GGUF-квантизации, параметры которой не приведены. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-AWQ — квантизированная версия модели Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct, разработанная сообществом dark-side-of-the-code. Модель предназначена прежде всего для генерации и редактирования программного кода, агентных сценариев с вызовом инструментов и других задач text generation. Указана поддержка английского языка и библиотеки Transformers. Это Mixture-of-Experts-модель с 128 экспертами, из которых для каждого токена активируются 8. Она использует внимание GQA и имеет 30B параметров при обозначении активной части как A3B. Данная версия сжата методом AWQ в формате W4A16 с 4-битными весами, размером группы 128 и занимает около 15,5 ГБ, что позволяет запускать её на одной видеокарте с 24 ГБ памяти. Базовая модель поддерживает контекст до 262K токенов, однако для 24 ГБ GPU практическим ограничением указано 64K токенов. Сильные стороны модели — эффективный запуск на потребительских GPU, корректная генерация кода, работа с tool calls через parser qwen3_coder в vLLM и пригодность для локальных агентных циклов чтения, редактирования и тестирования. Ограничения связаны с потерями и компромиссами квантизации, практическим ограничением контекста при запуске на 24 ГБ GPU и заявленной языковой поддержкой только английского. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Это версия Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct, подготовленная сообществом mlx-community для запуска в формате MLX на устройствах Apple с библиотекой mlx-lm. Модель использует архитектуру Qwen3 MoE; метаданные указывают 2,4 млрд параметров и контекст до 262 144 токенов. Модель предназначена для генерации кода и диалоговых сценариев программирования, включая работу с длинными запросами. Она принимает текст и выдаёт текст. README сообщает о конвертации исходной модели в MLX с помощью mlx-lm 0.26.2. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

rolex0775/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-DQ-abliterated-GGUF — GGUF-версия инструктивной модели Qwen3-Coder, опубликованная пользователем rolex0775. Она предназначена для генерации кода и диалоговых сценариев; метаданные также указывают на возможность общения в формате чата. Модель является производной от huihui-ai/Huihui-Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-abliterated, а файлы репозитория представлены в формате GGUF. Лицензия — Apache-2.0.

Это сообщественная конверсия модели Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct в формат GGUF, подготовленная Geoff Munn для локального запуска через llama.cpp и совместимые приложения. В основе — инструктивная языковая MoE-модель Qwen для программирования, агентных сценариев и работы с длинным контекстом до 262 144 токенов; в этой версии используется точность FP32. Модель можно применять для генерации кода и ответов в чат-интерфейсах, а также в сценариях с RAG и инструментами. Репозиторий предлагает производные квантизации от FP32; README отмечает, что FP32 требует примерно вдвое больше памяти, чем FP16, и обычно не даёт преимуществ при инференсе, поэтому его позиционируют преимущественно для отладки, исследований и сравнения результатов. Поддерживаются английский, китайский, испанский, французский, немецкий, русский, арабский, японский, корейский и хинди. Лицензия — Apache-2.0; автор указывает, что это сторонняя конверсия, не связанная с Alibaba Cloud или командой Qwen.

Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct GGUF — квантизированная версия модели Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct, подготовленная ByteShape с использованием ShapeLearn. Этот метод подбирает тип данных для отдельных тензоров, чтобы сохранить высокое качество при малой разрядности. Модель предназначена прежде всего для генерации и анализа программного кода, а также сценариев, связанных с вызовом функций; это отражено в используемых при оценке бенчмарках HumanEval, LiveCodeBench и BFCL-V3. Модель распространяется в формате GGUF и предназначена для локального запуска, в частности через llama.cpp и Ollama. Доступны варианты для CPU с преимущественно KQ-квантизацией и для GPU с гибридным подходом KQ/IQ. Размер файлов составляет примерно от 10,1 до 16,0 ГБ, а средняя разрядность — от 2,65 до 4,20 бит на вес, что позволяет выбирать баланс между скоростью, требованиями к памяти и качеством. README не содержит сведений о контекстном окне, поддерживаемых языках, точной архитектуре или мультимодальности. Сильными сторонами являются широкий выбор аппаратно-оптимизированных вариантов, низкие требования к памяти по сравнению с полной моделью и возможность локального использования. Ограничением выступает компромисс между степенью квантизации и качеством: более компактные варианты могут уступать более крупным по точности, а фактическая производительность зависит от оборудования и выбранного файла. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

unsloth/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF — GGUF-версия инструкционной модели Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct, разработанной командой Qwen и подготовленной Unsloth. Это каузальная языковая модель для генерации текста и кода, ориентированная на агентное программирование, использование браузера агентами и другие задачи разработки, включая работу с репозиториями большого размера. Модель поддерживает интеграции и специальные форматы вызова функций для инструментов вроде Qwen Code и CLINE. Архитектура основана на mixture-of-experts: всего 30,5 млрд параметров, из которых при обработке активируются около 3,3 млрд; предусмотрено 48 слоёв, 128 экспертов и 8 активируемых экспертов. Используется Grouped Query Attention с 32 головами запросов и 4 головами ключей и значений. Нативное окно контекста составляет 262 144 токена, а с использованием YaRN его можно расширить до 1 млн токенов. Модель работает только в режиме без рассуждений и не генерирует блоки <think></think>. К сильным сторонам относятся сочетание высокой заявленной производительности в задачах программирования с относительно небольшим числом активируемых параметров, а также поддержка контекста репозиторного масштаба. README не содержит подробных данных о языках, результатах бенчмарков, требованиях к оборудованию, конкретных параметрах GGUF-квантизации или ограничениях качества, поэтому эти характеристики нельзя уточнить. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Это пакет слоёв GGUF для модели Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-UD-Q4_K_XL, подготовленный Mesh LLM на основе unsloth/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF. Он сохраняет исходное распределение GGUF в отдельных артефактах по слоям для распределённого инференса на локальном кластере Mesh LLM. Модель предназначена для генерации кода и диалоговых сценариев, включая локальный приватный запуск, обслуживание на нескольких машинах, когда полный файл не помещается на одном узле, и работу через локальный API, совместимый с OpenAI Chat Completions. Вариант пакета обозначен как UD-Q4_K_XL; репозиторий содержит layer-package, а не единый файл GGUF. Пакет основан на семействе Qwen3 и исходной инструкционной модели для программирования. Лицензионные условия следует сверять с карточкой исходной модели; в доступном README конкретная лицензия не приведена.

Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct в репозитории Unsloth — инструкционная MoE-модель для генерации кода и агентного программирования. Она поддерживает работу с инструментами через специальный формат вызовов функций и предназначена для сценариев, где нужно анализировать крупные репозитории, писать код и выполнять задачи с браузером. В карточке заявлены результаты среди открытых моделей, сопоставимые с Claude Sonnet на агентном программировании и работе с браузером. В README описана архитектура причинной языковой модели Qwen3 MoE: 480 млрд параметров всего, 35 млрд активируемых, 160 экспертов и 8 активируемых экспертов. Метаданные репозитория указывают 15,4 млрд параметров; контекст составляет 262 144 токена. Модель работает в режиме без рассуждений (non-thinking). Лицензия — Apache-2.0. Карточка Unsloth связывает репозиторий с Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct как производной моделью; отдельные сведения о конкретных изменениях весов в README не приведены.

unsloth/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-1M-GGUF — GGUF-версия крупной инструктивной модели для генерации кода Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct, разработанной командой Qwen и подготовленной Unsloth. Модель предназначена для агентного программирования, использования браузера, генерации и анализа кода, работы с большими репозиториями и интеграции с инструментами вроде Qwen Code и CLINE через специально разработанный формат вызова функций. Это каузальная языковая модель на архитектуре mixture-of-experts: 480 млрд параметров всего, из которых активируется 35 млрд; 160 экспертов, 8 активных экспертов, 62 слоя и Grouped Query Attention с 96 головами Q и 8 головами KV. Поддерживается текстовая модальность, а модель работает только в режиме без рассуждений и не генерирует блоки <think></think>. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена, а данная версия расширяет её до 1 млн токенов с использованием YaRN, что подходит для задач на уровне репозитория. К сильным сторонам относятся высокая производительность в агентном программировании и задачах работы с браузером, а также большой контекст. Ограничения включают требовательность к вычислительным ресурсам, типичную для модели такого размера, и отсутствие режима рассуждений; конкретные требования к оборудованию и показатели производительности в README не приведены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-FP8 — открытая инструкционная causal language model для генерации и анализа кода, разработанная командой Qwen. Модель ориентирована на агентское программирование, вызов инструментов, работу с репозиториями, браузерными сценариями и другими задачами, связанными с разработкой ПО. Она поддерживает специальный формат function calling и совместима с платформами и инструментами, включая Qwen Code и CLINE. Модель имеет MoE-архитектуру: 480 млрд параметров всего, из которых 35 млрд активируются при обработке запроса. Она содержит 62 слоя, 160 экспертов, из которых используются 8, и применяет GQA с 96 attention heads для Q и 8 для KV. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена, с возможностью расширения до 1 млн токенов с использованием YaRN. Версия FP8 использует мелкозернистое квантование FP8 с размером блока 128. Модель работает только в non-thinking mode и не генерирует блоки <think></think>. Сильными сторонами являются заявленная производительность, сопоставимая с Claude Sonnet на ряде задач агентского программирования, браузерного взаимодействия и базовых задач кодинга, а также поддержка длинного контекста и инструментов. Ограничения включают очень высокие требования к вычислительным ресурсам; при нехватке памяти рекомендуется уменьшать длину контекста. Для распределённого запуска в Transformers указаны известные проблемы с fine-grained FP8 и необходимость иногда задавать CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

unsloth/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-GGUF — GGUF-версия инструкционной модели Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct, разработанной командой Qwen и опубликованной Unsloth. Это каузальная языковая модель для генерации текста и кода, ориентированная на агентное программирование, использование браузера и другие задачи разработки, включая работу с репозиториями и интеграцию с инструментами вроде Qwen Code и CLINE. Модель использует архитектуру Mixture-of-Experts: 480 млрд параметров всего, из которых 35 млрд активируются при обработке запроса; включает 62 слоя, 160 экспертов и 8 активируемых экспертов, а также Grouped-Query Attention с 96 головами Q и 8 KV-головами. Нативный контекст составляет 262 144 токена, с возможностью расширения до 1 млн токенов посредством YaRN. Модель поддерживает только режим без рассуждений и не генерирует блоки <think></think>. Данные о поддерживаемых языках и мультимодальности в README не указаны; заявлена текстовая генерация. Сильными сторонами являются большой контекст, понимание кода на уровне репозитория и высокая производительность в агентных сценариях. Ограничения включают значительный общий размер модели и необходимость совместимого программного окружения; конкретные требования к оборудованию и производительности для GGUF-вариантов в README не приведены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

noctrex/Qwen3-Coder-Next-REAM-MXFP4_MOE-GGUF — квантованная версия модели Qwen3-Coder-Next-REAM, размещённая пользователем noctrex в формате GGUF. Метаданные связывают её с базовой моделью bknyaz/Qwen3-Coder-Next-REAM; в README указана квантизация MXFP4 и приведены рекомендуемые параметры генерации: temperature=1.0, top_p=0.95 и top_k=40. Модель предназначена для генерации текста в диалоговых сценариях разработки и задачах, связанных с кодом. Она принимает текст и выдаёт текст. Для использования требуется совместимый с GGUF программный стек; сведения о лицензии и длине контекста в предоставленных данных отсутствуют.

Qwen3-Coder-Next.w4a16 — квантизированная версия языковой модели Qwen3-Coder-Next, разработанная Red Hat на базе модели Qwen/Qwen3-Coder-Next. Это авторегрессионная модель архитектуры Qwen3NextForCausalLM с текстовым вводом и текстовым выводом, предназначенная прежде всего для генерации и анализа кода, а также для развертывания в сценариях, поддерживающих вызов инструментов. Модель использует схему W4A16: веса линейных операторов в блоках Transformer представлены в формате INT4, а активации — FP16. Такая оптимизация сокращает число битов на параметр с 16 до 4 и приблизительно на 75% уменьшает требования к дисковому пространству и памяти GPU. README не содержит сведений о размере модели, поддерживаемых языках программирования и естественных языках, максимальной длине контекста или мультимодальных возможностях. Основное преимущество модели — существенное снижение требований к памяти при сохранении высокой эффективности на задачах программирования. В оценке SWE-Bench Lite она получила результат 48,67 против 49,33 у исходной Qwen3-Coder-Next, что соответствует восстановлению 98,6% исходного показателя. Ограничением является возможная небольшая потеря точности из-за квантизации, а также зависимость рекомендуемого развертывания от совместимой инфраструктуры, например vLLM и Tensor Parallel. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Для квантизации использовалась библиотека llm-compressor и алгоритм GPTQ; в README приведён пример развертывания через vLLM с поддержкой автоматического выбора инструментов и парсера вызовов Qwen3 Coder.

Qwen3-Coder-REAP-363B-A35B — сжатая модель Cerebras на архитектуре причинной языковой модели с разреженной смесью экспертов (MoE), созданная методом REAP из Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct. Модель предназначена для генерации кода, агентного программирования, работы с большими репозиториями и вызова функций. В карточке заявлено сохранение близкой к исходной производительности при сокращении общего числа параметров с 480B до 363B; на каждом токене активируются 35B параметров и 8 из 120 экспертов. Метаданные указывают 15,4B параметров, поэтому размер модели в источниках расходится. Контекст составляет 262 144 токена. README указывает формат FP8, 62 слоя и поддержку запуска через vLLM; метаданные указывают Transformers и формат safetensors. Заявлено расширение контекста до 1M с YaRN. Модель ориентирована на английский язык. Лицензия — Apache 2.0. README сообщает о близкой к исходной точности и снижении требований к памяти, но результаты оценки для BF16-варианта не приведены.

Qwen-72B — базовая плотная языковая модель на архитектуре Transformer, разработанная Alibaba Cloud в рамках семейства Tongyi Qianwen. В репозитории представлена предварительно обученная модель с 119,4 млрд параметров; она обучена более чем на 3 трлн токенов из веб-текстов, книг, кода, математики и других общих и профессиональных материалов. Это базовая модель, а не диалоговая версия Qwen-72B-Chat. Модель предназначена для генерации текста и служит основой для сценариев продолжения текста, рассуждений, ответов на запросы, работы с кодом и математическими задачами. В README указаны 32 тысячи токенов контекста, словарь размером свыше 150 тысяч токенов и архитектурные компоненты RoPE, SwiGLU и RMSNorm. Основное внимание уделено китайскому и английскому языкам; словарь также рассчитан на поддержку ряда других языков, включая русский. Для запуска BF16/FP16 требуется не менее 144 ГБ видеопамяти, а для варианта Int4 — не менее 48 ГБ. README предупреждает, что при дообучении нужно учитывать особенности tiktoken-токенизатора и специальных токенов. Лицензия в метаданных обозначена как other; конкретные условия следует сверить с лицензией репозитория.

Solstice-AI/Qwopus3.6-27B-Coder-mlx-6Bit — это 6-битно квантованная версия Qwopus 3.6 27B Coder для Apple Silicon. Модель создана Solstice-AI на базе Qwen 3.6 27B и проекта Qwopus, разработанного Jackrong и сообществом open-weights; её дистилляционная основа связана с Claude Opus 4.6 и 4.7. Квантование выполнено в формате Apple MLX 6-Bit Affine с group_size 64, размер модели составляет около 21,85 ГБ. Модель предназначена прежде всего для агентного программирования: навигации по целым репозиториям, генерации и отладки кода, многофайлового рефакторинга, системной отладки, вызова Bash-инструментов и работы в средах Claude Code, Cursor, Aider и SWE-bench. Она поддерживает многошаговое взаимодействие, вызов инструментов и структурированные трассы рассуждений. Заявлены языки English и Chinese, текстовая генерация и нативное контекстное окно до 262 144 токенов. Ключевое преимущество модели — локальное выполнение с ускорением Metal через MLX и Anvil на компьютерах Apple Silicon с unified memory от 24 до 64 ГБ и выше. По данным README, квантование сохраняет около 99,3% результатов неквантованной BF16-версии на кодовых бенчмарках, однако фактические ограничения по длине контекста и производительности зависят от объёма памяти устройства. Для моделей с 24 ГБ рекомендуется контекст примерно 4–8 тысяч токенов, а полный заявленный контекст требует существенно большего объёма памяти. Лицензия — Apache 2.0.

Anannta разработала R1-Coder-DARE-7B — объединённую методом TIES языковую модель для генерации кода и диалогового взаимодействия. В объединении использованы DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B как базовая модель и Qwen2.5-Coder-7B-Instruct; архитектура — плотная Qwen2, размер — 7,1 млрд параметров. Модель работает с текстом, поддерживает контекст до 131 072 токенов и доступна в форматах Safetensors и GGUF F16. Модель предназначена для генерации и анализа кода в инструкционном и чат-сценариях. Метаданные указывают задачу text-generation и возможность чата. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Reasoner-Coder-7B-Merge — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit методом DARE TIES. В основе лежит Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct, объединённая с open-thoughts/OpenThinker3-7B; модель имеет архитектуру Qwen2 с плотной сетью и 7,1 млрд параметров. Репозиторий содержит веса Safetensors, а для работы предусмотрена библиотека Transformers. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате, в том числе для задач программирования и рассуждений. Она принимает текст и генерирует текст; заявленный контекст — 32 768 токенов. Токенизатор и шаблон ChatML взяты от Qwen2.5-Coder-7B-Instruct. Метаданные указывают лицензию?

Refact 1.6B FIM GGUF — модель для программирования, разработанная Small Magellanic Cloud AI Ltd. Она предназначена для дополнения и рефакторинга кода, а также общения с разработчиком в формате чата. Модель может генерировать код и понимать запросы на естественном языке, связанные с программированием. Архитектура описана как LLAMA-подобная с multi-query attention; размер исходной модели — 1,6 млрд параметров. В репозитории опубликован файл GGUF в формате BF16. В карточке приведены результаты HumanEval: 32% pass@1 и 53% pass@10. Основной язык — английский; для других языков качество может быть ниже. Лицензия — BigScience OpenRAIL-M.

Replit Code v1.5 — языковая модель Replit для автодополнения и продолжения программного кода. В этом репозитории размещены файлы модели в формате GGUF; исходная модель основана на архитектуре MPT и содержит 3,3 млрд параметров. Модель обучалась на коде 30 языков программирования, а также на отфильтрованных текстах из Markdown, reStructuredText и Stack Exchange. Контекст составляет 4096 токенов. Она подходит для дополнения кода по его началу и генерации продолжения в редакторах и приложениях для разработки. Веса представлены в вариантах GGUF BF16 и F32. Модель рассчитана на задачи работы с кодом, однако качество вывода может различаться между языками и сценариями. В обучающих данных могли сохраниться оскорбительные или неприемлемые материалы, поэтому результаты требуют проверки перед применением. Лицензия — Apache-2.0; README указывает на возможность прикладной настройки без строгих ограничений коммерческого использования.

Rnj-1.5-Instruct — диалоговая языковая модель Essential AI, дообученная на основе EssentialAI/rnj-1. Она содержит 8,3 млрд параметров и использует плотную архитектуру семейства Gemma 3 Text с чередованием блоков локального и глобального внимания. Окно контекста расширено до 163 840 токенов; модель рассчитана на диалоги, программирование и работу с длинными текстами, включая кодовые репозитории и научные материалы. Модель предназначена для генерации и анализа кода, понимания контекста проекта, ответов на вопросы по длинным документам и использования инструментов в диалоговом интерфейсе. В README отмечены результаты на оценках длинного контекста и SWE-Bench, но они не гарантируют аналогичного качества в конкретных задачах. Модель оптимизирована для понимания длинного контекста, а не для его продолжительной генерации: при очень длинных ответах иногда появляются бессмысленные токены. Распространяется по лицензии Apache 2.0.

Salience-27B-R4 — предварительная плотная мультимодальная модель Vection Labs на 27,2 млрд параметров, построенная на Qwen3.6. Она принимает текст, изображения и видео и генерирует текст. Модель предназначена для сложных задач разработки ПО: написания и отладки кода, редактирования репозиториев, работы через терминальные инструменты и количественных рассуждений. В архитектуре используется гибридное линейное и полное внимание, а также MTP-голова для ускорения декодирования. Нативное окно контекста составляет 262 144 токена; с YaRN его можно расширить до 1 048 576 токенов. Модель поддерживает диалог, код, вызовы инструментов и анализ изображений; в README также заявлен анализ видео. Она рассчитана на инженерные сценарии, включая понимание скриншотов, диаграмм и документов. Модель выпущена как preview, поэтому возможны шероховатости. Ответы могут содержать вымышленные API или факты, а сгенерированный код следует проверять перед запуском. Не предназначена для принятия ответственных решений без проверки человеком. Лицензия — Apache-2.0.

Salience-27B-R5 — плотная мультимодальная модель на 27,8 млрд параметров от Vection Labs, дообученная на архитектуре Qwen3.8. Она принимает текст, изображения и видео и генерирует текст; заявленное контекстное окно — 1 048 576 токенов. Модель предназначена прежде всего для инженерных задач: написания и отладки кода, работы с большими репозиториями, проектирования систем, многошаговых задач в терминале и количественных рассуждений. Также она может анализировать скриншоты, диаграммы и документы в технических сценариях. Рассуждение включено по умолчанию, а глубина должна подстраиваться под сложность запроса; для трудных задач можно задавать повышенный уровень reasoning effort. В карточке заявлены плотная обработка всех параметров на каждом токене, гибридное линейное и полное внимание и MTP-голова для ускоренного декодирования. Модель ориентирована на английский язык. Выпущена под лицензией Apache-2.0 и доступна для Transformers. Модель может выдумывать API и факты, особенно при неоднозначных запросах; сгенерированный код следует проверять перед запуском. Отказное поведение снижено, встроенного фильтра контента нет, поэтому защитные правила нужно задавать в приложении. Для критически важных решений, а также медицинских, юридических и финансовых рекомендаций требуется проверка человеком.

MaziyarPanahi/speechless-code-mistral-7b-v2.0-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — слитая модель на архитектуре Mistral для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы, включая задачи программирования. Она объединяет Mistral-7B-Instruct-v0.1 и uukuguy/speechless-code-mistral-7b-v2.0 методом SLERP; размер составляет 7,1 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Модель рассчитана прежде всего на английский язык и код. Модель может помогать писать и объяснять код, отвечать на вопросы и следовать текстовым инструкциям. В репозитории доступны веса Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Speechless Coder DS 1.3B — языковая модель для генерации кода, опубликованная uukuguy. Это дообученная модель DeepSeek Coder 1.3B на наборах Magicoder OSS Instruct 75K и Magicoder Evol Instruct 110K, чтобы улучшить рассуждение и планирование при решении задач программирования. Модель основана на архитектуре Llama с плотной структурой и содержит 1,3 млрд параметров; веса доступны в формате PyTorch. Модель принимает инструкции в формате Alpaca и предназначена для генерации и исправления кода, а также решения задач по программированию. README приводит результаты BigCode Eval и примеры pass@1 для синтеза и исправления кода на Python, C++, Go, Java, JavaScript и Rust. Контекстное окно в метаданных каталога составляет 16 384 токена; в README указано 8 192, поэтому опубликованные сведения расходятся. Лицензия — Apache-2.0.

StableCode-Completion-Alpha-3B — авторегрессионная модель для автодополнения кода, разработанная Stability AI. Она принимает контекст программы и генерирует продолжение: одну или несколько строк кода на разных языках программирования. Модель построена на архитектуре GPT-NeoX с декодером-трансформером и содержит около 3,5 млрд параметров. Контекстное окно составляет 16 384 токена. Обучение включало данные StarCoder из распространённых языков программирования и этап расширения контекста. Модель рассчитана на использование в инструментах разработки, например в редакторе кода. Она может воспроизводить фрагменты из обучающих данных, поэтому при использовании следует проверять совпадения и при необходимости указывать их происхождение. Веса распространяются по лицензии Apache 2.0.

StarCoder — языковая модель для генерации и дополнения программного кода, разработанная проектом BigCode. Это модель на 15,5 млрд параметров на архитектуре GPT-2 с multi-query attention, обученная на 1 трлн токенов из The Stack v1.2 на более чем 80 языках программирования. Она поддерживает контекст до 8192 токенов и обучалась, в частности, для заполнения пропусков в коде (Fill-in-the-Middle), поэтому подходит для продолжения фрагмента и вставки кода в заданный контекст. Модель предназначена для помощи при написании кода, а не для выполнения инструкций в формате чат-ассистента. Наиболее полезна, когда ей предоставляют исходный код или достаточно контекста; запросы на естественном языке могут работать хуже. Генерируемый код может содержать ошибки, быть неэффективным или небезопасным. Датасет предварительно фильтровали по разрешительным лицензиям, однако модель может воспроизводить фрагменты исходного кода, для которых могут требоваться атрибуция и соблюдение условий лицензии. Лицензия модели — BigCode OpenRAIL-M.