II.2Создание и понимание программного кода

Карточка модели blestv85/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Qwen2.5-Coder-32B-Instruct — инструктивно дообученная языковая модель для кода из семейства Qwen2.5-Coder, разработанного командой Qwen. Она предназначена для генерации, анализа и исправления кода, а также для создания кодовых агентов; сохраняет способности к математике и общим задачам. Модель может применяться в диалоговых сценариях и интерфейсах вызова инструментов. Это плотная причинная трансформерная модель Qwen2 с 32 млрд параметров по метаданным (в README указано 32,5 млрд), доступная в формате safetensors и рассчитанная на работу через Transformers. README описывает RoPE, SwiGLU, RMSNorm и GQA. Метаданные указывают контекст 32 768 токенов; README сообщает о поддержке до 131 072 токенов с настройкой YaRN для длинных входов. Карточка относит модель к английскому языку; модель специализируется на программировании. Лицензия Apache-2.0 допускает широкое использование с соблюдением её условий. При обработке контекстов длиннее 32 768 токенов требуется настройка YaRN; статический YaRN в vLLM может снижать качество на коротких текстах. Заявления README о сравнительной производительности являются оценкой авторов.

Карточка модели bonalai/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Qwen2.5-Coder-32B-Instruct — инструктивно дообученная языковая модель для кода из семейства Qwen2.5-Coder, разработанного командой Qwen. Она предназначена для генерации, анализа и исправления кода, а также для создания кодовых агентов; сохраняет способности к математике и общим задачам. Модель может применяться в диалоговых сценариях и интерфейсах вызова инструментов. Это плотная причинная трансформерная модель Qwen2 с 32 млрд параметров по метаданным (в README указано 32,5 млрд), доступная в формате safetensors и рассчитанная на работу через Transformers. README описывает RoPE, SwiGLU, RMSNorm и GQA. Метаданные указывают контекст 32 768 токенов; README сообщает о поддержке до 131 072 токенов с настройкой YaRN для длинных входов. Карточка относит модель к английскому языку; модель специализируется на программировании. Лицензия Apache-2.0 допускает широкое использование с соблюдением её условий. При обработке контекстов длиннее 32 768 токенов требуется настройка YaRN; статический YaRN в vLLM может снижать качество на коротких текстах. Заявления README о сравнительной производительности являются оценкой авторов.

mbetixz/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct — инструктивно дообученная языковая модель для программирования из семейства Qwen2.5-Coder. Она предназначена для генерации и объяснения кода, рассуждений о коде, исправления ошибок и создания кодовых агентов; также сохраняет математические и общие языковые возможности. Модель разработана на архитектуре Qwen2 с причинным декодированием и 32 млрд параметров по метаданным. Карточка описывает архитектуру с RoPE, SwiGLU, RMSNorm и групповым запросным вниманием, а также контекст до 131 072 токенов; конфигурация репозитория рассчитана на 32 768 токенов, а для более длинных входов требуется настройка YaRN. Модель принимает текстовые инструкции и выдаёт текст, включая код. Карточка описывает обучение на коде, текстово-кодовом сопоставлении и синтетических данных; языковая поддержка в метаданных отмечена как английская. Для работы рекомендуется актуальная версия Transformers; для развёртывания README рекомендует vLLM. Лицензия — Apache-2.0. Заявления карточки о сравнительной производительности являются утверждениями разработчика, а результат на конкретных задачах зависит от сценария и настройки.

Qwen2.5-Coder-32B-Instruct — инструктивно дообученная языковая модель для кода из семейства Qwen2.5-Coder, разработанного командой Qwen. Она предназначена для генерации, анализа и исправления кода, а также для создания кодовых агентов; сохраняет способности к математике и общим задачам. Модель может применяться в диалоговых сценариях и интерфейсах вызова инструментов. Это плотная причинная трансформерная модель Qwen2 с 32 млрд параметров по метаданным (в README указано 32,5 млрд), доступная в формате safetensors и рассчитанная на работу через Transformers. README описывает RoPE, SwiGLU, RMSNorm и GQA. Метаданные указывают контекст 32 768 токенов; README сообщает о поддержке до 131 072 токенов с настройкой YaRN для длинных входов. Карточка относит модель к английскому языку; модель специализируется на программировании. Лицензия Apache-2.0 допускает широкое использование с соблюдением её условий. При обработке контекстов длиннее 32 768 токенов требуется настройка YaRN; статический YaRN в vLLM может снижать качество на коротких текстах. Заявления README о сравнительной производительности являются оценкой авторов.

Карточка модели raychan0713/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Qwen2.5-Coder-32B-Instruct — инструктивно дообученная языковая модель для кода из семейства Qwen2.5-Coder, разработанного командой Qwen. Она предназначена для генерации, анализа и исправления кода, а также для создания кодовых агентов; сохраняет способности к математике и общим задачам. Модель может применяться в диалоговых сценариях и интерфейсах вызова инструментов. Это плотная причинная трансформерная модель Qwen2 с 32 млрд параметров по метаданным (в README указано 32,5 млрд), доступная в формате safetensors и рассчитанная на работу через Transformers. README описывает RoPE, SwiGLU, RMSNorm и GQA. Метаданные указывают контекст 32 768 токенов; README сообщает о поддержке до 131 072 токенов с настройкой YaRN для длинных входов. Карточка относит модель к английскому языку; модель специализируется на программировании. Лицензия Apache-2.0 допускает широкое использование с соблюдением её условий. При обработке контекстов длиннее 32 768 токенов требуется настройка YaRN; статический YaRN в vLLM может снижать качество на коротких текстах. Заявления README о сравнительной производительности являются оценкой авторов.

Sg-at-srijan-us-kg выпустил instruction-tuned модель Qwen2.5-Coder-32B на 32 млрд параметров для генерации, анализа и исправления программного кода, а также создания кодовых агентов. Это причинная языковая модель семейства Qwen2 с архитектурой Qwen2ForCausalLM; она принимает текстовые инструкции и выдаёт текст и код. Карточка описывает поддержку контекста до 128K токенов с YaRN, тогда как конфигурация по умолчанию рассчитана на 32 768 токенов. Модель использует сильные стороны Qwen2.5-Coder в задачах программирования, сохраняя способности к математике и общим задачам. Метаданные указывают английский язык, библиотеку Transformers и формат safetensors. Для работы с длинным контекстом требуется включить YaRN; в vLLM статический коэффициент масштабирования может снижать качество или эффективность на коротких запросах. Лицензия Apache-2.0.

mlx-community/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-bf16 — конверсия модели Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct в формат MLX, выполненная сообществом mlx-community с помощью mlx-lm 0.19.3. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 32 млрд параметров, предназначенная для генерации кода и диалогового взаимодействия с инструкциями. Она может применяться для написания и объяснения кода, его анализа и исправления, а также для создания кодовых агентов. Контекст модели — до 32 768 токенов; вход и выход представлены текстом. Модель рассчитана на работу с кодом и поддерживает английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Это преобразованная копия базовой модели, а не самостоятельное дообучение.

Это GGUF-версия модели Qwen2.5-Coder-32B-Instruct, подготовленная TensorBlock на основе mlx-community/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-bf16. Репозиторий содержит файлы в формате GGUF с разными вариантами квантования; они совместимы с llama.cpp начиная с указанного в карточке коммита. Размер исходной модели — 32 млрд параметров. Модель предназначена для генерации кода в диалоговом формате, а также для анализа и исправления кода. В README приведён шаблон сообщений system/user/assistant. Для некоторых вариантов квантования указана заметная потеря качества; автор не рекомендует Q2_K для большинства сценариев, а Q3_K_S и Q3_K_M характеризуются как варианты с высокой потерей качества. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-GGUF — инструкционная версия специализированной серии больших языковых моделей для работы с кодом, разработанная командой Qwen. Модель предназначена для генерации, анализа, исправления и рассуждений по программному коду, а также для создания code agents и решения математических и общеязыковых задач. Доступна в формате GGUF для локального запуска, в частности с llama.cpp. Это авторегрессионная causal language model на архитектуре transformers с RoPE, SwiGLU, RMSNorm, смещениями в QKV и группированным запросным вниманием: 32,5 млрд параметров, 64 слоя, 40 голов Q и 8 голов KV. Базовая длина контекста GGUF-версии составляет 32 768 токенов. Указана поддержка квантований q2_K, q3_K_M, q4_0, q4_K_M, q5_0, q5_K_M, q6_K и q8_0. В README заявлены улучшенные возможности генерации, рассуждений и исправления кода; модель обучалась на 5,5 трлн токенов, включая исходный код, текстово-кодовые данные и синтетические данные. Язык в метаданных указан как английский. Сильными сторонами являются специализация на программировании, поддержка длинного контекста и доступность нескольких уровней квантования для разных требований к памяти. Ограничения связаны с размером модели и вычислительными ресурсами, необходимыми для локального запуска; для GGUF-версии полноразмерный контекст ограничен 32 768 токенами, а расширение до 131 072 токенов в README указано для неграфовых GGUF-вариантов через YARN и vLLM. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-GPTQ-Int4 — инструкционная, GPTQ-квантизированная 4-битная версия каузальной языковой модели Qwen2.5-Coder, разработанная командой Qwen. Модель предназначена прежде всего для генерации, анализа и исправления программного кода, задач code reasoning и создания кодовых агентов, сохраняя способности к математике и общим текстовым задачам. В карточке явно указан английский язык. Модель содержит около 32,5 млрд параметров, из них 31 млрд без учёта embedding, и включает 64 слоя. Архитектура использует RoPE, SwiGLU, RMSNorm и смещения в QKV-проекциях внимания; применяется GQA с 40 головами для Q и 8 для KV. Заявлена поддержка контекста до 131 072 токенов, однако исходная конфигурация рассчитана на 32 768 токенов. Для более длинных входов требуется включение YaRN, что может снижать производительность на коротких текстах при статическом масштабировании. К сильным сторонам относятся специализация на программировании, улучшенные генерация, рассуждение и исправление кода, а также снижение требований к памяти благодаря 4-битной квантизации. Ограничения включают возможную потерю качества из-за квантизации и необходимость корректной настройки длинного контекста. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-GPTQ-Int8 — инструкционная GPTQ-квантизованная версия 8-битной модели Qwen2.5-Coder-32B из семейства специализированных языковых моделей Qwen для программирования, разработанного командой Qwen. Модель предназначена для генерации, анализа и исправления программного кода, создания code agents, а также решения математических и общих текстовых задач. Это авторегрессионная causal language model на архитектуре Transformers с RoPE, SwiGLU, RMSNorm и смещениями в QKV-слоях внимания. Модель содержит около 32,5 млрд параметров, 64 слоя и использует GQA с 40 головами для Q и 8 для KV. Заявлена поддержка контекста до 131 072 токенов, однако исходная конфигурация рассчитана на 32 768 токенов; для более длинных входов требуется дополнительная настройка YaRN. Основная заявленная языковая поддержка — английский язык. Модель работает в режиме текст-в-текст и не предназначена для обработки изображений или других мультимодальных данных. К сильным сторонам относятся специализация на генерации, рассуждении и исправлении кода, сохранение математических и общих способностей, а также уменьшенное потребление памяти благодаря 8-битной квантизации. Ограничениями являются высокие требования к вычислительным ресурсам, возможное снижение качества или производительности на длинных контекстах при использовании статического YaRN и необходимость совместимой версии Transformers и корректной конфигурации развёртывания. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-AWQ — 4-битная AWQ-квантизированная instruction-tuned языковая модель для генерации текста и программного кода, разработанная командой Qwen компании Alibaba Cloud. Она предназначена для генерации, анализа и исправления кода, работы с чат-запросами, создания code agents, а также задач, где требуются математические и общие языковые способности. Модель использует каузальную transformer-архитектуру с RoPE, SwiGLU, RMSNorm и смещениями в QKV attention. Она содержит 7,61 млрд параметров, 28 слоёв и Grouped-Query Attention с 28 головами Q и 4 головами KV. Заявлена поддержка контекста до 131 072 токенов; для входов свыше 32 768 токенов требуется настройка YaRN, которая может снижать производительность на коротких текстах. Модель обучалась на данных, включающих исходный код, текстово-кодовые связи и синтетические данные; в README указан английский язык. К сильным сторонам относятся специализация на программировании, улучшенные генерация, рассуждение и исправление кода, а также сниженные требования к памяти благодаря 4-битной квантизации. Ограничения включают возможное ухудшение качества или скорости при использовании расширенного контекста и необходимость совместимых версий Transformers и AWQ-инфраструктуры. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-GPTQ-Int4 — инструкционная языковая модель для работы с программным кодом из семейства Qwen2.5-Coder, разработанного командой Qwen при Alibaba Cloud. Модель предназначена для генерации, анализа, исправления и объяснения кода, а также для использования в чат-ассистентах и кодовых агентах. Она сохраняет возможности базовой модели в математике и общих задачах. В карточке указано, что модель ориентирована на английский язык. Это causal language model на архитектуре Transformers с RoPE, SwiGLU, RMSNorm, смещениями в QKV и GQA: 28 голов для Q и 4 для KV. Модель содержит 7,61 млрд параметров, из них 6,53 млрд без учёта embedding, и 28 слоёв. Доступна GPTQ-квантизация до 4 бит, уменьшающая требования к памяти по сравнению с полноразмерной версией. Максимальная длина контекста заявлена до 131 072 токенов, однако исходная конфигурация рассчитана на 32 768 токенов; для более длинных входов требуется включение YaRN, что может снижать производительность на коротких запросах. Сильными сторонами модели являются специализация на программировании, улучшенные генерация, рассуждение и исправление кода, а также компактный размер и 4-битная квантизация, удобные для локального или ограниченного по ресурсам развёртывания. Ограничения включают зависимость качества и скорости от оборудования и настроек инференса, а также возможное ухудшение производительности при использовании статического YaRN. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-GPTQ-Int8 — инструкционная causal language model из серии специализированных моделей для программирования Qwen2.5-Coder, разработанной командой Qwen. Модель предназначена для генерации, анализа, рассуждений и исправления кода, создания code agents, а также общих текстовых и математических задач. Указанный репозиторий содержит GPTQ-квантизированную 8-битную версию базовой модели Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct. Модель построена на архитектуре Transformers с RoPE, SwiGLU, RMSNorm и bias в QKV-проекциях внимания. Она содержит 7,61 млрд параметров, 28 слоёв и использует Grouped-Query Attention: 28 голов для Q и 4 для KV. Заявленная максимальная длина контекста — до 131 072 токенов, однако текущая конфигурация рассчитана на 32 768 токенов; для более длинных входов требуется включение YaRN. Поддерживается текстовый ввод и вывод, основным языком в метаданных указан английский. Сильные стороны модели — специализация на программировании, улучшенные возможности генерации, рассуждений и исправления кода, а также сниженные требования к памяти благодаря 8-битной GPTQ-квантизации. При использовании YaRN на коротких текстах возможно снижение производительности из-за статического коэффициента масштабирования. Для работы рекомендуется актуальная версия transformers; также поддерживается развёртывание через vLLM. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Это версия Qwen2.5-Coder-7B-Instruct, подготовленная сообществом mlx-community и преобразованная в формат MLX из исходной модели Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct с помощью mlx-lm 0.31.1. Модель семейства Qwen2 — плотная причинная языковая модель с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Она предназначена для диалоговой генерации кода, его анализа и исправления. Формат MLX ориентирован на запуск в экосистеме MLX; карточка также указывает поддержку английского языка и лицензии Apache-2.0.

Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct — инструктивная языковая модель для программирования от команды Qwen. Это причинная модель семейства Qwen3 MoE: всего 30,5 млрд параметров, из которых при генерации активируются 3,3 млрд; в архитектуре 48 слоёв и 128 экспертов, из которых задействуются 8. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 262 144 токенов и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для генерации и анализа кода, агентного программирования и использования в браузерных сценариях. Большое окно контекста помогает разбирать целые репозитории; модель также поддерживает специальный формат вызова функций. Выпускается только в режиме без рассуждений (non-thinking) и не генерирует блоки ``` в ответах. Доступна по лицензии Apache-2.0.

Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-FP8 — инструкционная каузальная языковая модель семейства Qwen3-Coder, разработанная командой Qwen. Она предназначена прежде всего для программирования, агентского написания кода, вызова инструментов, использования браузера и понимания крупных репозиториев. Модель подходит для генерации и редактирования кода, решения задач разработки и интеграции в системы, совместимые с Qwen Code, CLINE и форматом function calling. Модель использует архитектуру Mixture-of-Experts: 30,5 млрд параметров всего, из которых при генерации активируется 3,3 млрд; предусмотрено 128 экспертов, одновременно активны 8. Она содержит 48 слоёв и использует Grouped-Query Attention с 32 головами для Q и 4 для KV. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена, а с использованием YaRN заявлена возможность расширения до 1 млн токенов. Доступен чекпойнт с мелкозернистой FP8-квантизацией с размером блока 128. README не указывает перечень поддерживаемых языков и модальностей; по описанию это текстовая модель. Сильными сторонами являются эффективность благодаря разреженной активации параметров, длинный контекст, ориентация на агентские сценарии и развитые возможности вызова инструментов. Модель работает только в режиме без рассуждений и не формирует блоки <think></think>. Ограничения включают высокие требования к памяти при большом контексте и известную проблему fine-grained FP8 в Transformers при распределённом инференсе; для нескольких устройств может потребоваться CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели Zhangdanyang/Qwen3-Coder-30B-A3B-SFT-TH-4epoch на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct — инструктивная языковая модель для программирования от команды Qwen. Это причинная модель семейства Qwen3 MoE: всего 30,5 млрд параметров, из которых при генерации активируются 3,3 млрд; в архитектуре 48 слоёв и 128 экспертов, из которых задействуются 8. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 262 144 токенов и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для генерации и анализа кода, агентного программирования и использования в браузерных сценариях. Большое окно контекста помогает разбирать целые репозитории; модель также поддерживает специальный формат вызова функций. Выпускается только в режиме без рассуждений (non-thinking) и не генерирует блоки ``` в ответах. Доступна по лицензии Apache-2.0.

Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-1M — версия модели для генерации кода от команды Qwen, размещённая Unsloth. Это каузальная языковая модель с архитектурой MoE: в исходной конфигурации 480 млрд параметров, из которых активируются 35 млрд. Модель предназначена для агентного программирования, работы с инструментами и анализа больших репозиториев. По карточке, длина контекста расширена с 256 тысяч до 1 миллиона токенов. Модель принимает текстовые запросы и выдаёт текст, в том числе код; поддерживает интерфейс вызова функций и рассчитана на работу с Qwen Code и CLINE. В README указано, что доступен только режим без рассуждений (non-thinking). Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Метаданные указывают дообучение на Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct.

Qwen3-Coder-Next-FP8 — открытая языковая модель компании Qwen, предназначенная прежде всего для coding agents, локальной разработки и интеграции с CLI- и IDE-инструментами. Она ориентирована на генерацию и анализ кода, длительные многошаговые задачи, использование инструментов и восстановление после ошибок выполнения. Модель поддерживает интеграцию с различными средами разработки, включая Claude Code, Qwen Code, Qoder, Kilo, Trae и Cline. Это причинная языковая модель с гибридной архитектурой Gated DeltaNet, Gated Attention и Mixture of Experts. Всего она содержит 80 млрд параметров, из которых активируется около 3 млрд; число параметров без учёта эмбеддингов составляет 79 млрд. Архитектура включает 48 слоёв, 512 экспертов MoE, 10 активируемых экспертов и одного общего эксперта. Нативная длина контекста — 262 144 токена. Доступна версия с fine-grained FP8-квантизацией с размером блока 128, что предназначено для более эффективного локального и серверного запуска. К сильным сторонам относятся высокая эффективность по числу активных параметров, поддержка длинного контекста и возможности агентного взаимодействия. Ограничение состоит в том, что модель работает только в режиме без рассуждений и не формирует блоки <think></think>; README также предупреждает о возможных проблемах с памятью при использовании максимального контекста. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Карточка модели honore-250/Umucuzi-Coder на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Qwen2.5-Coder-32B-Instruct — инструктивно дообученная языковая модель для кода из семейства Qwen2.5-Coder, разработанного командой Qwen. Она предназначена для генерации, анализа и исправления кода, а также для создания кодовых агентов; сохраняет способности к математике и общим задачам. Модель может применяться в диалоговых сценариях и интерфейсах вызова инструментов. Это плотная причинная трансформерная модель Qwen2 с 32 млрд параметров по метаданным (в README указано 32,5 млрд), доступная в формате safetensors и рассчитанная на работу через Transformers. README описывает RoPE, SwiGLU, RMSNorm и GQA. Метаданные указывают контекст 32 768 токенов; README сообщает о поддержке до 131 072 токенов с настройкой YaRN для длинных входов. Карточка относит модель к английскому языку; модель специализируется на программировании. Лицензия Apache-2.0 допускает широкое использование с соблюдением её условий. При обработке контекстов длиннее 32 768 токенов требуется настройка YaRN; статический YaRN в vLLM может снижать качество на коротких текстах. Заявления README о сравнительной производительности являются оценкой авторов.

Yi-Coder-1.5B-Chat — диалоговая модель для генерации кода и помощи в программировании, выпущенная 01.AI. Она основана на плотной архитектуре Llama и содержит 1,3 млрд параметров; модель доступна в формате Safetensors и рассчитана на работу через Transformers. Модель принимает текстовые запросы в формате чата и генерирует текст, включая программный код. Семейство Yi-Coder предназначено для понимания длинного контекста до 128K токенов и поддерживает 52 основных языка программирования. Это позволяет использовать модель для написания и объяснения кода, а также работы с большими фрагментами программ. Лицензия — Apache-2.0.

Blitzar-Coder-4B-F.1 — языковая модель для программирования, разработанная prithivMLmods на основе дообучения Qwen3-4B-ft-bf16. Это плотная авторегрессионная архитектура Qwen3 с 3,7 млрд параметров, рассчитанная на контекст до 40 960 токенов и работу через библиотеку Transformers. Модель обучалась на трассах решения задач по программированию и ориентирована на более чем десять языков программирования, включая Python, Java, C#, C++, Go, JavaScript, TypeScript и Rust; основной естественный язык карточки — английский. Модель предназначена для генерации и объяснения кода, отладки, анализа и рефакторинга, оптимизации алгоритмов, перевода кода между языками, а также подготовки документации, спецификаций API и конфигурационных файлов. Её размер рассчитан на использование в инструментах разработчика, IDE и CI/CD-сценариях с ограниченными вычислительными ресурсами. Поддерживается диалоговый интерфейс; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Карточка предупреждает, что модель может уступать в обычном разговоре, а большой кодовый контекст может быть сложен для анализа; творческие и общие задачи не являются её сильной стороной. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Claude Opus 5 описана как флагманская модель Anthropic для сложных задач рассуждения, программирования и длительной агентной работы. Среди сценариев применения указаны выполнение комплексных задач разработки программного обеспечения, проверка кода, поиск ошибок и визуальный анализ.

Claude Sonnet 4.6 — модель семейства Sonnet, разработанная Anthropic. По карточке модели она предназначена для программирования, работы с агентами и профессиональных задач; заявлены сильные результаты в итеративной разработке, навигации по сложным кодовым базам и управлении проектами от начала до конца.

CodeGeeX2-6B — многоязычная модель генерации кода от команды CodeGeeX, построенная на архитектуре ChatGLM2 и основанная на ChatGLM2-6B. После дополнительного предварительного обучения на 600 млрд токенов кода модель насчитывает около 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. Она принимает запросы на китайском и английском языках и предназначена для генерации, дополнения и исправления кода; авторы сообщают о поддержке более 100 языков программирования. Модель подходит для автодополнения кода, в том числе между файлами, объяснения и перевода кода, отладки и создания комментариев или документации. В карточке приведены результаты HumanEval-X и указано, что квантованный вариант может запускаться примерно с 6 ГБ видеопамяти; это относится к квантованной версии, тогда как в репозитории указаны веса PyTorch. Для академических исследований веса открыты, а коммерческое использование требует подачи заявки.

CodeLlama-13B-Instruct-fp16 — версия весов Code Llama 13B-Instruct от Meta в формате Transformers/Hugging Face, подготовленная TheBloke конвертацией исходных весов Meta в формат HF. Это авторегрессионная плотная трансформерная языковая модель семейства Llama с 12,9 млрд параметров, обученная следовать инструкциям и предназначенная для более безопасного использования в помощниках по программированию и генерации кода. Модель принимает и выдаёт текст. Она подходит для генерации и объяснения кода, ответов на вопросы о программировании и выполнения инструкций на английском языке и языках программирования. Для этой версии в метаданных указан контекст 16 384 токена; README отмечает, что варианты Code Llama обучались на последовательностях до 16K токенов и допускают более длинный контекст при инференсе. Для корректной работы этих весов fp16 README требует загрузки с trust_remote_code=True. Модель может выдавать неточный или нежелательный код и ответы, поэтому результаты требуют проверки и настройки под конкретное применение. Лицензия — специальная лицензия Llama 2; коммерческое использование регулируется её условиями.

TheBloke опубликовал эту версию весов CodeLlama 13B-Python от Meta в формате Transformers/Hugging Face fp16. Это плотная авторегрессионная трансформерная модель семейства Llama с 12,9 млрд параметров, ориентированная на генерацию и понимание кода на Python. Репозиторий содержит конвертированные из исходной модели Meta веса в формате safetensors. Модель предназначена для написания, дополнения и анализа кода Python. Она принимает текст и генерирует текст; семейство поддерживает контекст до 16 384 токенов согласно метаданным. Для корректной загрузки этой версии README требует использовать trust_remote_code=True. Это не Instruct-вариант, поэтому карточка не заявляет о специальной настройке для диалогового следования инструкциям. Модель может выдавать неточный или нежелательный результат; перед использованием в приложениях рекомендуется проверять её поведение и настраивать под конкретный сценарий. Лицензия указана как llama2; README сообщает о доступности специальной коммерческой лицензии Code Llama, поэтому условия использования следует сверять с применимым соглашением Meta.

Code Llama 7B Instruct — авторегрессионная языковая модель семейства Code Llama, разработанная Meta и настроенная на выполнение инструкций. Эта версия содержит 7 млрд параметров и распространяется в формате Transformers с весами PyTorch и Safetensors. Модель предназначена для генерации и понимания кода: она поддерживает продолжение кода, заполнение пропусков и диалоговое выполнение инструкций, в том числе сценарии кодового помощника. На вход принимает текст и выдаёт текст; предназначена для работы с английским языком и языками программирования. Архитектура — оптимизированный авторегрессионный трансформер. Модель может выдавать неточный или нежелательный код и ответы; перед внедрением в приложения рекомендуется проверять её поведение и настраивать защитные меры под конкретный сценарий. Использование регулируется лицензией Meta Llama 2; условия лицензии следует соблюдать.

Codestral-22B-v0.1-abliterated-v3 — производная модель failspy, созданная на основе mistralai/Codestral-22B-v0.1. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 22 млрд параметров, представленная в формате bfloat16 Safetensors и рассчитанная на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена прежде всего для генерации и дополнения кода: она может отвечать на вопросы о фрагментах кода, объяснять и документировать их, выполнять рефакторинг, генерировать код по описанию и продолжать код между заданными префиксом и суффиксом в режиме Fill in the Middle. Обучающие данные исходной Codestral охватывают более 80 языков программирования, включая Python, Java, C, C++, JavaScript и Bash. Автор применил ортогонализацию весов, чтобы ослабить склонность исходной модели отказывать в ответах; это не гарантирует отсутствия отказов. README также предупреждает о возможных побочных эффектах и необычном поведении новой методики. Для запуска автор исходной модели рекомендует mistral-inference. Лицензия в метаданных указана как other; конкретные условия следует проверять в карточке модели.