II.2Создание и понимание программного кода

CodeBooga-34B-v0.1 — языковая модель для генерации кода, созданная автором репозитория слиянием Phind-CodeLlama-34B-v2 и WizardCoder-Python-34B-V1.0 с помощью BlockMerge Gradient. Это плотная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM, примерно 33,5 млрд параметров и контекстом до 16 384 токенов. Модель предназначена для ответов на инструкции и решения задач программирования, в частности на Python и JavaScript. Для работы используется шаблон Alpaca: запрос помещается после заголовка Instruction, ответ модели следует после Response. Автор приводит неформальную сравнительную оценку на небольшом наборе вопросов по Python и JavaScript; она указывает на хорошие результаты, но не является строгим бенчмарком. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Llama 2. В README также упомянуты сторонние квантизованные варианты GGUF, но они не являются форматом весов этого репозитория.

CodeFuse-DeepSeek-33B — языковая модель для программирования, разработанная командой CodeFuse. Это модель семейства Llama с плотной архитектурой и 33,1 млрд параметров, дообученная с помощью QLoRA на базе DeepSeek-Coder-33B для нескольких задач, связанных с кодом. Она принимает текстовые запросы и генерирует текст, включая программный код; поддерживает диалоговый формат и контекст до 16 384 токенов. Модель предназначена для генерации кода и помощи в задачах программирования. В карточке сообщается результат 78,65% pass@1 на HumanEval при жадном декодировании. Указаны языковые метки английского и китайского; отдельный список поддерживаемых языков программирования и подробная оценка ограничений в README отсутствуют. Модель опубликована в форматах PyTorch и Safetensors, используется через Transformers. Лицензия указана как other, поэтому конкретные условия следует уточнить в карточке репозитория.

CodeFuse-Mixtral-8x7B — языковая модель для программирования, разработанная CodeFuse и дообученная методом QLoRA на базе Mixtral-8x7B-v0.1. В метаданных указаны архитектура Mixtral с механизмом смеси экспертов (MoE), 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации кода и решения связанных с программированием задач в формате текстового запроса и ответа. README приводит результат 56,1% pass@1 на HumanEval при жадном декодировании. Модель использует формат запросов с метками ролей; для подсказок по коду также применяются метки языка, например Python. В карточке указана лицензия «other», без уточнения конкретных условий. Результат HumanEval отражает один тестовый набор и сам по себе не гарантирует качество на других языках программирования и задачах.

CodeGemma 7B IT GGUF — квантизированная версия instruction-tuned модели CodeGemma 7B, разработанной Google и подготовленной в формате GGUF пользователем bartowski. Модель предназначена прежде всего для генерации и обработки программного кода, включая написание функций и ответы на запросы разработчиков. Она работает с текстовыми запросами через llama.cpp и использует специальный шаблон диалога с маркерами ролей; системные сообщения не поддерживаются. Доступны варианты квантизации от Q8_0 до IQ1_S размером примерно от 2,16 до 9,07 ГБ. Более высокие уровни квантизации обеспечивают лучшее сохранение качества, но требуют больше памяти, тогда как малые варианты подходят для ограниченных ресурсов за счёт заметного снижения качества. README не содержит сведений о размере контекста, поддерживаемых языках, мультимодальности или точной архитектуре базовой модели, поэтому эти характеристики нельзя определить по представленным данным. Модель удобна для локального запуска и выбора компромисса между качеством, скоростью и потреблением памяти. Ограничениями являются отсутствие поддержки system prompt и неизбежная потеря качества при использовании низкобитных вариантов. Распространение регулируется лицензией Google Gemma; ссылка на условия использования указана как https://ai.google.dev/gemma/terms.

abacaj/codegen-16B-nl-sharded — размещённая в шардированном виде версия CodeGen-NL 16B, семейства авторегрессионных языковых моделей для синтеза программ, разработанного авторами статьи «A Conversational Paradigm for Program Synthesis». Модель содержит 16 млрд параметров, использует архитектуру CodeGenForCausalLM и распространяется в формате PyTorch с весами torch.float16. Контекст составляет 2048 токенов. Модель предназначена прежде всего для генерации исполняемого кода по подсказкам на естественном языке, заданным в виде комментария, и для продолжения частично написанного кода. Она предварительно обучена на корпусе The Pile, включающем данные с кодом; в README описана оценка на HumanEval и MTPB. Карточка не уточняет, какие языки программирования охватываются, поэтому их перечень не приводится. Лицензия — BSD 3-Clause.

Это преобразованная версия CodeGen2-1B от Salesforce, подготовленная Майклом Файлем для FauxPilot. Веса CodeGen2 представлены в архитектуре GPT-J и доступны в форматах PyTorch и Safetensors; модель относится к семейству GPT-J с плотной архитектурой GPTJForCausalLM. Контекст составляет 2048 токенов. Модель предназначена для генерации кода по текстовым подсказкам и продолжения незавершённых фрагментов, включая заполнение пропусков внутри кода. README указывает поддержку C, C++, C#, Dart, Go, Java, JavaScript, Kotlin, Lua, PHP, Python, Ruby, Rust, Scala, Shell, SQL, Swift, TypeScript и Vue. Обучение проводилось на разрешающей подвыборке дедуплицированного Stack v1.1; для infilling используются специальные токены CodeGen2. Качество генерации и корректность кода требуют проверки; заявленное назначение — программный синтез, особенно по подсказкам на английском языке. Лицензия — Apache-2.0.

Salesforce CodeGen-NL 350M — авторегрессионная плотная языковая модель семейства CodeGen для синтеза программ. Вариант NL с 350 млн обучаемых параметров предварительно обучен на корпусе The Pile, включающем данные с кодом; архитектура модели — CodeGenForCausalLM, формат весов — PyTorch, контекст — до 2048 токенов. Модель предназначена прежде всего для генерации исполняемого кода по подсказкам на английском языке, оформленным как комментарии, а также для продолжения частично написанного кода. Она может извлекать признаки и оценивать вероятность последовательностей естественного языка и языков программирования. Модель опубликована Salesforce в рамках исследовательской работы по синтезу программ; карточка рекомендует оценивать точность и безопасность перед применением. Лицензия — BSD 3-Clause.

Salesforce CodeGen-Multi 6B — авторегрессионная плотная языковая модель для синтеза программного кода. Чекпойнт содержит 6 млрд обучаемых параметров и относится к семейству CodeGen; в метаданных указана архитектура CodeGenForCausalLM. Модель принимает текстовые подсказки на естественном языке или незавершённый код и генерирует продолжение. Она предназначена прежде всего для генерации исполняемого кода по комментариям на английском языке и дополнения фрагментов программ. Модель первоначально основана на CodeGen-NL 6B, затем дополнительно предобучена на наборе BigQuery из 119,2 млрд токенов кода из репозиториев GitHub. Данные охватывают C, C++, Go, Java, JavaScript и Python. Нативный контекст составляет 2048 токенов. В README упомянуты оценки на HumanEval и MTPB, но результаты здесь не приведены. Лицензия — BSD-3-Clause. Разработчик рекомендует оценивать точность и безопасность перед внедрением; выпуск предназначен для исследований и поддержки академической работы.

Fireplace-13b версии 1.1 — языковая модель Valiant Labs для генерации кода и вызова функций. Она дообучена на CodeLlama-13b-Instruct-hf, построенной на архитектуре Llama 2, с использованием набора glaive-function-calling-v2. Модель содержит 12,9 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 16 384 токена. Карточка рекомендует передавать описания функций в системном сообщении, а ответы вызова функций обрабатывать в формате, описанном в руководстве. Модель предназначена для интеграции с инструментами и API, а также для задач программирования и чата по инструкциям. Она рассчитана прежде всего на английский язык. Веса опубликованы в формате Safetensors под лицензией Apache-2.0. Качество и корректность результатов не гарантируются; модель может наследовать ошибки базовой модели и обучающих данных.

CodeLlama-13B-Instruct-GGUF — квантизированная GGUF-версия CodeLlama 13B Instruct, разработанная Meta и подготовленная для квантизации компанией Second State Inc. Модель основана на codellama/CodeLlama-13b-Instruct-hf и предназначена для генерации кода по инструкциям. Модель ориентирована на решение задач программирования: написание кода с учётом заданных ограничений, подготовку решений, соответствующих примерам тестов, и работу через текстовый интерфейс генерации. Указан контекст размером 5120 токенов. Это текстовая модель для работы с кодом; сведения о поддерживаемых естественных языках и мультимодальности в README отсутствуют. Модель доступна в нескольких вариантах GGUF с квантизацией от Q2_K до Q8_0 и размером файлов примерно от 5,43 до 13,8 ГБ. Варианты с более высокой точностью обычно обеспечивают меньшее снижение качества, но требуют больше дискового пространства и ресурсов; для большинства сценариев в README рекомендуются Q4_K_M, Q5_K_M и Q5_K_S. Ограничения включают возможную потерю качества при низкобитной квантизации, а также отсутствие в README данных о производительности, аппаратных требованиях и качестве на конкретных языках программирования. Лицензия указана как Llama 2.

CodeLlama-13b-Python-hf — языковая модель Meta из семейства Code Llama, представленная в формате Transformers. Это авторегрессионный плотный трансформер на 12,9 млрд параметров, рассчитанный на генерацию и понимание кода с особым упором на Python; модель принимает текст и генерирует текст. Она поддерживает автодополнение кода, но не предназначена для диалога или выполнения инструкций. Контекст составляет 16 384 токена. README указывает английский язык и языки программирования, в частности Python; метаданные отдельно перечисляют код как язык карточки, поэтому языки программирования не включены в поле естественных языков. Модель выпущена Meta в 2023 году и является Python-специализированной производной базовой Code Llama-13B. Для использования действует лицензия Meta Llama 2 с условиями коммерческого применения, изложенными в соглашении Meta.

Esper-70b — языковая модель для генерации кода, созданная Valiant Labs на основе CodeLlama-70b-Instruct-hf. Модель дообучена на коде с акцентом на DevOps: скриптовых языках, Terraform, Dockerfile, YAML и файлах сборки; также использовались данные для инструкционного кода и диалогов. Модель рассчитана на помощь разработчикам и DevOps-инженерам: она может писать и объяснять конфигурации и скрипты, отвечать на вопросы о коде и вести технический диалог. Это плотная архитектура Llama с 68,7 млрд параметров и контекстом 4096 токенов. Основной язык в карточке — английский. Репозиторий содержит веса Safetensors; рекомендован формат чата, совместимый с CodeLlama-70b-Instruct-hf. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README описывает версию 1.0 и план дальнейшего дообучения; отдельные количественные оценки качества не приводятся.

CodeLlama 70B GGUF — квантизированная версия большой языковой модели CodeLlama 70B, разработанной Code Llama. Репозиторий TheBloke содержит файлы модели в формате GGUF, подготовленные TheBloke с использованием оборудования Massed Compute. Модель предназначена прежде всего для генерации и обработки программного кода, а также для сценариев текстовой генерации на основе входного запроса. Доступны варианты квантизации от 2 до 8 бит, что позволяет выбирать между сниженным потреблением памяти и сохранением качества. Модель относится к архитектуре Llama; в README указано 70B параметров, язык обозначен как code. Формат GGUF совместим с llama.cpp и рядом локальных интерфейсов и библиотек, включая text-generation-webui, KoboldCpp, GPT4All, LM Studio и llama-cpp-python. Мультимодальность и размер контекста в предоставленных данных не указаны. Сильные стороны модели — большой размер, специализация исходной Code Llama на задачах программирования и возможность локального запуска на CPU и GPU с различными уровнями квантизации. Ограничениями являются высокая вычислительная и ресурсная требовательность 70B-версии, возможная потеря качества при сильной квантизации и отсутствие в README подробных результатов оценки. Модель распространяется по лицензии Llama 2.

CodeLlama 70B Python — большая языковая модель для генерации и работы с программным кодом, разработанная Code Llama. Данная версия представляет собой квантизированные файлы модели CodeLlama 70B Python в формате GGUF, подготовленные TheBloke на вычислительном оборудовании Massed Compute. Модель предназначена прежде всего для задач, связанных с программированием на Python, включая генерацию кода и локальный текстовый inference. Она основана на архитектуре Llama, имеет 70 миллиардов параметров и работает в режиме text-generation. В README указано, что язык модели — code; сведения о поддерживаемых естественных языках, модальностях и размере контекста не приведены. GGUF поддерживает различные уровни квантизации от 2 до 8 бит, что позволяет запускать модель с разным компромиссом между требованиями к памяти и качеством, используя llama.cpp и совместимые интерфейсы. Сильными сторонами являются специализация на программном коде, крупный размер модели и возможность CPU+GPU-инференса в локальных приложениях. Ограничениями выступают высокие требования к вычислительным ресурсам, зависящие от выбранного уровня квантизации, а также отсутствие в предоставленных данных подробных оценок качества и характеристик контекстного окна. Модель распространяется по лицензии Llama 2.

Code Llama 7B Instruct — разработанная Meta инструкционно настроенная версия языковой модели семейства Code Llama, представленная в формате Transformers. Это авторегрессионная плотная трансформерная модель с 6,6 млрд параметров и контекстом до 16 384 токенов, предназначенная для генерации и понимания кода, дополнения фрагментов и выполнения инструкций в формате диалога. Модель принимает текст и генерирует текст. Её можно применять как помощника для написания кода, его дополнения и объяснения, а также для infilling и ответов на инструкции, связанные с программированием. В карточке заявлена ориентация на английский язык и языки программирования; Python-специалистом эта версия не является. Модель неофициально размещена в организации codellama; README указывает, что разработчик семейства — Meta. Модель статична и обучена на офлайн-данных. Возможны неточные или нежелательные ответы; перед использованием в приложениях рекомендуется проверять её поведение и настраивать меры безопасности под конкретный сценарий. Использование регулируется лицензией Meta для Code Llama; в метаданных репозитория указана лицензия llama2.

CodeQwen1.5-7B-Chat-GGUF — набор GGUF-квантизированных вариантов чат-модели CodeQwen1.5-7B-Chat от Qwen, подготовленный пользователем bartowski для запуска через llama.cpp. Модель относится к задачам генерации текста и ориентирована прежде всего на работу с программным кодом в диалоговом формате: написание, объяснение и редактирование кода, а также ответы на связанные с программированием запросы. В названии указано около 7 миллиардов параметров; точная архитектура, размер контекста и перечень поддерживаемых языков в предоставленных данных не описаны. В метаданных указан английский язык. Для диалога необходимо использовать шаблон с ролями system, user и assistant в формате специальных токенов Qwen. Репозиторий содержит варианты с разной степенью квантизации — от Q8_0 размером 7,70 ГБ до IQ1_S размером 2,36 ГБ. Варианты Q6_K, Q5_K_M, Q5_K_S, Q4_K_M и Q4_K_S отмечены как рекомендуемые; более компактные варианты экономят память, но могут заметно терять в качестве. Q8_0 обеспечивает наиболее высокое качество среди доступных вариантов, однако обычно не требуется. Ограничения модели включают зависимость качества от выбранной квантизации и отсутствие в README сведений о бенчмарках, мультимодальности и поддержке языков помимо заявленного английского. Указана лицензия other с названием tongyi-qianwen; подробные условия приведены в лицензии исходной модели Qwen. Квантизация выполнена с использованием llama.cpp и метода imatrix.

Codestral-22B-v0.1-abliterated-v3-GGUF — это GGUF-квантизованная версия модели Codestral-22B-v0.1-abliterated-v3. Исходная модель размещена пользователем failspy, а квантизации подготовлены bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. В карточке не указано, кто разработал исходную архитектуру Codestral. Модель предназначена прежде всего для генерации и обработки программного кода, поскольку имеет тег code и относится к задаче text-generation. Она доступна в нескольких вариантах квантизации GGUF с размером файлов примерно от 6,64 до 23,64 ГБ, что позволяет выбирать баланс между качеством и требованиями к оперативной памяти. Наиболее качественными и рекомендуемыми названы варианты Q6_K, Q5_K_M, Q5_K_S, Q4_K_M, Q4_K_S и IQ4_XS; версии с более низкой разрядностью экономят память, но могут заметно терять в качестве. В README не указаны точная архитектура, размер контекстного окна, поддерживаемые естественные языки и дополнительные модальности, поэтому эти характеристики нельзя достоверно определить по имеющимся данным. Также предупреждается, что формат prompt не задан в исходной карточке и предложенный шаблон может быть некорректным. Модель распространяется по лицензии MNPL-0.1; в карточке приведена ссылка на её текст.

Codestral-22B-v0.1-GGUF — набор GGUF-квантизаций модели Codestral-22B-v0.1, разработанной Mistral AI и подготовленной пользователем bartowski. Модель предназначена прежде всего для генерации и обработки программного кода; формат GGUF и совместимость с llama.cpp позволяют запускать её локально с использованием CPU и/или GPU. В README указан шаблон диалога в формате инструкций с системным промптом и пользовательским запросом. Модель имеет размер 22B параметров. Доступны варианты квантизации Q8_0, Q6_K, Q5_K_M, Q5_K_S, Q4_K_M, Q4_K_S, IQ4_XS, Q3 и Q2 с размером файлов примерно от 6,64 до 23,64 ГБ. Более высокие уровни квантизации обеспечивают лучшее качество, но требуют больше памяти; варианты Q6_K, Q5 и Q4 отмечены как рекомендуемые, а низкоразрядные варианты предназначены для систем с ограниченными ресурсами и могут заметно уступать в качестве. Ключевые характеристики исходной архитектуры, поддерживаемые естественные языки и размер контекста в README не указаны. Лицензия обозначена как MNPL-0.1; условия следует уточнять по документу Mistral AI. README не содержит данных о мультимодальности, результатах бенчмарков или ограничениях исходной модели, поэтому её сильные стороны можно уверенно связывать только с ориентацией на задачи программирования и возможностью локального запуска в разных вариантах квантизации.

Cogito v2.1 — инструктивная языковая модель Deep Cogito на архитектуре DeepSeek V3, дообученная на базе deepseek-ai/DeepSeek-V3-Base. В README модель названа вариантом MoE на 671 млрд параметров, однако метаданные репозитория указывают 37,6 млрд параметров и класс DeepseekV3ForCausalLM; поэтому фактический размер именно этого чекпойнта требует осторожной интерпретации. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалог, вызов инструментов и гибридный режим рассуждений: может отвечать напрямую или сначала рассуждать и проверять ответ. Указаны контекст до 128 тысяч токенов в README и 163 840 токенов в метаданных. Модель предназначена для программирования, задач STEM, следования инструкциям, общих диалогов и сценариев с вызовом инструментов. В README заявлена поддержка более 30 языков и обучение с использованием итеративной дистилляции и усиления (IDA). Модель распространяется по лицензии MIT, допускающей коммерческое использование. Для запуска описанного в README варианта на 671 млрд параметров в BF16 требуется значительная вычислительная инфраструктура; там же рекомендуется FP8-версия для сервинга на восьми H200.

Cogito v1 preview 70B — диалоговая языковая модель, разработанная Deep Cogito и дообученная на базе Meta Llama 3.1 70B. Модель содержит 69,5 млрд параметров, использует архитектуру Llama с плотной авторегрессионной сетью и предназначена для генерации текста, следования инструкциям и общения. Модель поддерживает два режима ответа: прямой и с дополнительным рассуждением, которое можно включить через системную инструкцию или параметр шаблона чата. Она ориентирована на программирование, STEM-задачи, многоязычные запросы, вызов инструментов и общую помощь; заявлена поддержка более 30 языков и контекст до 128 тыс. токенов. Модель работает с текстом на входе и выдаёт текст. По заявлению разработчика, Cogito обучалась методом Iterated Distillation and Amplification и показывает результаты выше сопоставимых по размеру моделей на стандартных отраслевых тестах. Репозиторий содержит веса Safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия Llama 3.1 допускает коммерческое использование с соблюдением её условий.

Cogito v1 preview 32B — инструктивно дообученная языковая модель Deep Cogito для генерации текста и диалогов. Она построена на плотной архитектуре Qwen2 и содержит 32 млрд параметров; базовая модель — Qwen/Qwen2.5-32B. Модель принимает и выдаёт текст, поддерживает контекст до 131 072 токенов и обучена более чем на 30 языках. Модель может отвечать напрямую или включать режим расширенного рассуждения. Она предназначена для следования инструкциям, программирования, задач STEM, общего помощника и вызова инструментов; заявлена поддержка одиночных и параллельных вызовов. Разработчик сообщает о результатах выше сопоставимых по размеру моделей на отраслевых тестах, однако подробности оценок вынесены в отдельную публикацию. Модель распространяется под лицензией Apache 2.0, допускающей коммерческое использование. Это предварительная версия; качество ответов и рассуждений может зависеть от задачи, языка и выбранного режима.

Cogito v2 Preview 70B — диалоговая языковая модель с настройкой по инструкциям, разработанная командой DeepCogito на основе Meta Llama 3.1 70B. Это плотная авторегрессионная модель примерно на 69,5 млрд параметров для генерации текста; она работает в стандартном режиме или может включать расширенное рассуждение и самоанализ. Для включения режима рассуждения в Transformers предусмотрен параметр enable_thinking в шаблоне чата либо специальная системная инструкция. Модель предназначена для программирования, задач STEM, следования инструкциям и общих диалогов. В README заявлена поддержка инструментов, параллельных вызовов инструментов и более чем 30 языков. Контекст составляет до 128 тысяч токенов по README и 131 072 токена по метаданным. Модель опубликована в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия Llama 3.1 разрешает коммерческое использование на условиях лицензии Meta.

COSMO-PRO-7B — созданная Aryyanthakrr объединением SLERP двух инструктивных языковых моделей Qwen2.5: Qwen2.5-7B-Instruct и Qwen2.5-Coder-7B-Instruct. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 7,1 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста и диалоговое взаимодействие; в метаданных также указана поддержка интерфейса вызова инструментов. Модель подходит для ответов на вопросы, ведения диалогов и генерации кода в сценариях с контекстом до 32 768 токенов. Репозиторий использует формат safetensors, библиотеку Transformers. Данных о поддерживаемых естественных языках в карточке нет. Условия лицензии в предоставленных источниках не приведены.

Карточка модели TechxGenus/CursorCore-DS-6.7B на Hugging Face совпадает с карточкой TechxGenus/CursorCore-DS-1.3B, поэтому описание составлено по ней. CursorCore-DS-1.3B — модель из серии CursorCore, разработанной Hao Jiang, Qi Liu, Rui Li, Shengyu Ye и Shijin Wang для помощи в программировании. Она дообучена на базе deepseek-ai/deepseek-coder-1.3b-base и предназначена для генерации кода и диалоговой поддержки в сценариях AI-помощника программиста, включая редактирование кода, встроенный чат и автодополнение. Модель использует плотную архитектуру семейства LLaMA с причинно-следственной языковой моделью на 1,3 млрд параметров. Она принимает текстовые запросы и контекст с кодом и генерирует текст, включая программный код; заявленная длина контекста — 16 384 токена. README показывает сценарии обычного чата и взаимодействия с кодом, но примеры для конкретной модели частично используют другие модели CursorCore. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверять с карточкой модели.

Карточка модели TechxGenus/CursorCore-QW2.5-1.5B на Hugging Face совпадает с карточкой TechxGenus/CursorCore-DS-1.3B, поэтому описание составлено по ней. CursorCore-DS-1.3B — модель из серии CursorCore, разработанной Hao Jiang, Qi Liu, Rui Li, Shengyu Ye и Shijin Wang для помощи в программировании. Она дообучена на базе deepseek-ai/deepseek-coder-1.3b-base и предназначена для генерации кода и диалоговой поддержки в сценариях AI-помощника программиста, включая редактирование кода, встроенный чат и автодополнение. Модель использует плотную архитектуру семейства LLaMA с причинно-следственной языковой моделью на 1,3 млрд параметров. Она принимает текстовые запросы и контекст с кодом и генерирует текст, включая программный код; заявленная длина контекста — 16 384 токена. README показывает сценарии обычного чата и взаимодействия с кодом, но примеры для конкретной модели частично используют другие модели CursorCore. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверять с карточкой модели.

Карточка модели TechxGenus/CursorCore-QW2.5-1.5B-LC на Hugging Face совпадает с карточкой TechxGenus/CursorCore-DS-1.3B, поэтому описание составлено по ней. CursorCore-DS-1.3B — модель из серии CursorCore, разработанной Hao Jiang, Qi Liu, Rui Li, Shengyu Ye и Shijin Wang для помощи в программировании. Она дообучена на базе deepseek-ai/deepseek-coder-1.3b-base и предназначена для генерации кода и диалоговой поддержки в сценариях AI-помощника программиста, включая редактирование кода, встроенный чат и автодополнение. Модель использует плотную архитектуру семейства LLaMA с причинно-следственной языковой моделью на 1,3 млрд параметров. Она принимает текстовые запросы и контекст с кодом и генерирует текст, включая программный код; заявленная длина контекста — 16 384 токена. README показывает сценарии обычного чата и взаимодействия с кодом, но примеры для конкретной модели частично используют другие модели CursorCore. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверять с карточкой модели.

Карточка модели TechxGenus/CursorCore-QW2.5-7B на Hugging Face совпадает с карточкой TechxGenus/CursorCore-DS-1.3B, поэтому описание составлено по ней. CursorCore-DS-1.3B — модель из серии CursorCore, разработанной Hao Jiang, Qi Liu, Rui Li, Shengyu Ye и Shijin Wang для помощи в программировании. Она дообучена на базе deepseek-ai/deepseek-coder-1.3b-base и предназначена для генерации кода и диалоговой поддержки в сценариях AI-помощника программиста, включая редактирование кода, встроенный чат и автодополнение. Модель использует плотную архитектуру семейства LLaMA с причинно-следственной языковой моделью на 1,3 млрд параметров. Она принимает текстовые запросы и контекст с кодом и генерирует текст, включая программный код; заявленная длина контекста — 16 384 токена. README показывает сценарии обычного чата и взаимодействия с кодом, но примеры для конкретной модели частично используют другие модели CursorCore. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверять с карточкой модели.

Карточка модели TechxGenus/CursorCore-Yi-1.5B на Hugging Face совпадает с карточкой TechxGenus/CursorCore-DS-1.3B, поэтому описание составлено по ней. CursorCore-DS-1.3B — модель из серии CursorCore, разработанной Hao Jiang, Qi Liu, Rui Li, Shengyu Ye и Shijin Wang для помощи в программировании. Она дообучена на базе deepseek-ai/deepseek-coder-1.3b-base и предназначена для генерации кода и диалоговой поддержки в сценариях AI-помощника программиста, включая редактирование кода, встроенный чат и автодополнение. Модель использует плотную архитектуру семейства LLaMA с причинно-следственной языковой моделью на 1,3 млрд параметров. Она принимает текстовые запросы и контекст с кодом и генерирует текст, включая программный код; заявленная длина контекста — 16 384 токена. README показывает сценарии обычного чата и взаимодействия с кодом, но примеры для конкретной модели частично используют другие модели CursorCore. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверять с карточкой модели.

Карточка модели TechxGenus/CursorCore-Yi-1.5B-LC на Hugging Face совпадает с карточкой TechxGenus/CursorCore-DS-1.3B, поэтому описание составлено по ней. CursorCore-DS-1.3B — модель из серии CursorCore, разработанной Hao Jiang, Qi Liu, Rui Li, Shengyu Ye и Shijin Wang для помощи в программировании. Она дообучена на базе deepseek-ai/deepseek-coder-1.3b-base и предназначена для генерации кода и диалоговой поддержки в сценариях AI-помощника программиста, включая редактирование кода, встроенный чат и автодополнение. Модель использует плотную архитектуру семейства LLaMA с причинно-следственной языковой моделью на 1,3 млрд параметров. Она принимает текстовые запросы и контекст с кодом и генерирует текст, включая программный код; заявленная длина контекста — 16 384 токена. README показывает сценарии обычного чата и взаимодействия с кодом, но примеры для конкретной модели частично используют другие модели CursorCore. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверять с карточкой модели.

Карточка модели TechxGenus/CursorCore-Yi-1.5B-SR на Hugging Face совпадает с карточкой TechxGenus/CursorCore-DS-1.3B, поэтому описание составлено по ней. CursorCore-DS-1.3B — модель из серии CursorCore, разработанной Hao Jiang, Qi Liu, Rui Li, Shengyu Ye и Shijin Wang для помощи в программировании. Она дообучена на базе deepseek-ai/deepseek-coder-1.3b-base и предназначена для генерации кода и диалоговой поддержки в сценариях AI-помощника программиста, включая редактирование кода, встроенный чат и автодополнение. Модель использует плотную архитектуру семейства LLaMA с причинно-следственной языковой моделью на 1,3 млрд параметров. Она принимает текстовые запросы и контекст с кодом и генерирует текст, включая программный код; заявленная длина контекста — 16 384 токена. README показывает сценарии обычного чата и взаимодействия с кодом, но примеры для конкретной модели частично используют другие модели CursorCore. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверять с карточкой модели.