II.2Создание и понимание программного кода

Это пользовательская квантованная версия KAT-Coder-V2.5-Dev, опубликованная автором репозитория IsValorum в формате GGUF. Она предназначена для генерации кода, рассуждений и работы в агентных сценариях с использованием чата и инструментов. В карточке указано, что это разреженная MoE-модель; для варианта APEX-I-MiniPlus V2.1 заявлены файл размером около 14,75 ГБ, средняя точность 3,40 бита на вес и окно контекста 256 тысяч токенов. README также описывает запуск с использованием системной памяти и заявляет возможность полного контекста на видеокарте с 24 ГБ памяти. К сильным сторонам автор относит качество квантования, сохранение точности маршрутизации экспертов и пригодность для локального вывода. В README приведены собственные оценки perplexity и скорости, которые не следует считать независимым сравнением. Модель поддерживает несколько языков, включая русский, английский и китайский. Лицензия — Apache-2.0.

IsValorum публикует эту сборку KAT-Coder-V2.5-Dev в формате GGUF с пользовательской квантизацией APEX-I-MiniPlus V2. Это MoE-модель для генерации кода и агентных сценариев программирования, основанная на Kwaipilot/KAT-Coder-V2.5-Dev. Сборка рассчитана на запуск через llama.cpp, в том числе с полным или частичным размещением весов в системной памяти; автор приводит ориентиры производительности и использования длинного контекста, но они зависят от оборудования. Модель поддерживает чат и программирование, а метаданные указывают многоязычные теги, включая русский, английский и китайский. README описывает выборочную квантизацию тензоров с сохранением повышенной точности для отдельных компонентов. Указанный в карточке контекст 256K относится к заявленным сценариям запуска, а не подтвержденному здесь параметру модели. Репозиторий лицензирован по Apache-2.0.

cyankiwi/KAT-Coder-V2.5-Dev-AWQ-INT4 — квантованная версия модели KAT-Coder-V2.5-Dev, разработанной Kwaipilot и опубликованной cyankiwi. Модель предназначена для генерации кода и агентного программирования, включая сценарии с использованием инструментов. Открытые веса совместимы с Hugging Face Transformers, vLLM, SGLang и KTransformers. Это текстовая MOE-модель с общим числом параметров 35 млрд и примерно 3 млрд активируемых параметров. Визуальные и мультимодальные компоненты в открытой версии отсутствуют. В README указана поддержка английского, китайского, хинди, арабского, русского, японского, корейского, нидерландского, французского и испанского языков. Размер файлов модели составляет 24,43 ГБ; вариант AWQ-INT4 ориентирован на более экономичное размещение и запуск по сравнению с полноразмерными весами. К сильным сторонам относятся заявленная высокая производительность в задачах Agentic Coding среди моделей сопоставимого масштаба, а также снижение ряда аномальных поведений после SFT- и RL-обучения, включая некорректные метки инструментов и повторения в одном диалоге. Ограничения включают текстовый характер модели и отсутствие мультимодальности; конкретное максимальное окно контекста в предоставленных данных не указано. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели SpectreSystems/KAT-Coder-V2.5-Dev-MTP на Hugging Face совпадает с карточкой Kwaipilot/KAT-Coder-V2.5-Dev, поэтому описание составлено по ней. KAT-Coder-V2.5-Dev — открытая по весам MoE-модель для агентного программирования, выпущенная командой KAT. Она дообучена на базе Qwen3.6-35B-A3B с помощью supervised fine-tuning на 127 тысячах примеров и последующего обучения с подкреплением. Всего в модели 35 млрд параметров, из которых активируются 3 млрд; карточка указывает архитектуру семейства Qwen3.5 MoE и формат safetensors. Модель предназначена для решения задач программирования в агентных сценариях: анализа задач и выполнения действий через инструменты, доступные в окружении. Разработчики сообщают об улучшении результатов на тестах agentic coding относительно моделей сопоставимого размера и о снижении частоты некорректных меток инструментов и повторов. В README описан запуск через API, а метаданные указывают поддержку чата и интерфейса вызова инструментов. Языки карточки — английский и китайский; для примера оценки использовался контекст 256 тысяч токенов, но это не заявлено как предел модели. Лицензия — Apache-2.0.

Myric/KAT-Coder-V2.5-Dev-MTP-APEX-GGUF — это квантованная GGUF-сборка модели Kwaipilot/KAT-Coder-V2.5-Dev, разработанной на базе Qwen3.6-35B-A3B. Автор данной сборки в README не указан. Модель предназначена прежде всего для генерации программного кода и агентных сценариев разработки, включая работу с инструментами. В README для исходной модели указана оценка 69,40 на SWE-bench Verified против 64,40 у базовой Qwen3.6-35B-A3B. Архитектура представляет собой MoE-модель с 40 слоями, 256 маршрутизируемыми и одним общим экспертом, а также гибридной архитектурой GatedDeltaNet с периодическими слоями полноценного внимания. Сборка дополнена трансплантированной MTP-головой примерно на 850 млн параметров, взятой из Qwen3.6-35B-A3B, что позволяет использовать speculative decoding в llama.cpp. Рекомендуемая глубина чернового предсказания — n-max 3; в приведённом тесте ускорение достигало 2,03 раза на агентном наборе задач, а в зависимости от настроек и контекста — до 1,44 раза. Используются файлы размером около 19,24 GiB для рекомендуемой версии и около 11,91 GiB для более компактной динамической квантовки. Сильные стороны модели — специализация на программировании, поддержка агентных сценариев, MoE-архитектура и ускорение генерации посредством MTP без изменения проверяемой моделью корректности результата. Ограничения связаны с тем, что MTP-голова перенесена без дополнительного обучения на скрытых представлениях KAT-Coder, поэтому эффективность принятия черновых токенов снижается при чрезмерном увеличении глубины; при n-max 8 производительность может быть ниже, чем без speculative decoding. Точное число параметров, языки программирования и максимальный контекст в README не указаны; для тестов использовался контекст 32768 токенов. Распространение осуществляется по лицензии Apache-2.0. Для запуска требуется совместимое ПО, например llama.cpp, и достаточный объём памяти для выбранного GGUF-файла.

KAT-Coder-V2.5-Dev-MTP-APEX-GGUF — это GGUF-квантизированная версия модели Kwaipilot/KAT-Coder-V2.5-Dev, опубликованная пользователем ursb01. Модель предназначена для генерации кода и агентских сценариев программирования. В её основе лежит MoE-модель Qwen3.6-35B-A3B с 40 слоями, 256 маршрутизируемыми и одним общим экспертом, гибридной архитектурой GatedDeltaNet с периодическими слоями полного внимания. Для исходной KAT-Coder заявлен результат 69,40 на SWE-bench Verified против 64,40 у базовой Qwen3.6-35B-A3B. Главное отличие сборки — добавленная MTP-голова для speculative decoding. Она перенесена из исходной Qwen3.6-35B-A3B без дополнительного дообучения на распределении скрытых состояний KAT-Coder. В README указано ускорение до 2,03 раза на наборе агентских задач программирования без изменения корректности; рекомендуемая глубина чернового предсказания — n-max 3. При слишком большой глубине эффективность снижается, и на n-max 8 модель может работать медленнее базового режима. Доступны варианты с разным размером и распределением точности, включая рекомендуемый MTP-APEX-i-quality-v2 размером 19,24 GiB и более компактный APEX-dynamic-v2 размером 11,91 GiB. Для запуска требуется совместимое программное обеспечение, например llama.cpp. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Языки, размер контекста и точный перечень поддерживаемых модальностей в предоставленных данных не указаны; по описанию это текстовая модель генерации кода.

Карточка модели anything098/Kimi-K2.6 на Hugging Face совпадает с карточкой moonshotai/Kimi-K2.6, поэтому описание составлено по ней. Kimi K2.6 — открытая мультимодальная агентная модель компании Moonshot AI для сложных задач программирования, проектирования интерфейсов, автономного выполнения многошаговых задач и координации групп агентов. В карточке Hugging Face указана архитектура семейства Kimi K2.5 для условной генерации, а README описывает MoE-модель с 1 трлн параметров, из которых активны 32 млрд. Модель принимает текст, изображения и видео; заявленная длина контекста в описании испытаний составляет 262 144 токена. Модель предназначена для создания и изменения кода, генерации интерфейсов по текстовым и визуальным запросам, а также выполнения задач с инструментами и параллельными агентами. По данным README, она может координировать до 300 подагентов и 4 000 шагов и рассчитана на работу с языками программирования, включая Rust, Go и Python. Метаданные Hugging Face отмечают чат-возможность и задачи генерации текста и преобразования изображений в текст. Указана лицензия other; её конкретные условия следует проверять в репозитории модели. README сообщает о нативной INT4-квантизации и рекомендует vLLM, SGLang и KTransformers для запуска.

Карточка модели Aregay01/Kimi-K2.6 на Hugging Face совпадает с карточкой moonshotai/Kimi-K2.6, поэтому описание составлено по ней. Kimi K2.6 — открытая мультимодальная агентная модель компании Moonshot AI для сложных задач программирования, проектирования интерфейсов, автономного выполнения многошаговых задач и координации групп агентов. В карточке Hugging Face указана архитектура семейства Kimi K2.5 для условной генерации, а README описывает MoE-модель с 1 трлн параметров, из которых активны 32 млрд. Модель принимает текст, изображения и видео; заявленная длина контекста в описании испытаний составляет 262 144 токена. Модель предназначена для создания и изменения кода, генерации интерфейсов по текстовым и визуальным запросам, а также выполнения задач с инструментами и параллельными агентами. По данным README, она может координировать до 300 подагентов и 4 000 шагов и рассчитана на работу с языками программирования, включая Rust, Go и Python. Метаданные Hugging Face отмечают чат-возможность и задачи генерации текста и преобразования изображений в текст. Указана лицензия other; её конкретные условия следует проверять в репозитории модели. README сообщает о нативной INT4-квантизации и рекомендует vLLM, SGLang и KTransformers для запуска.

Карточка модели dshive/Kimi-K2.6 на Hugging Face совпадает с карточкой moonshotai/Kimi-K2.6, поэтому описание составлено по ней. Kimi K2.6 — открытая мультимодальная агентная модель компании Moonshot AI для сложных задач программирования, проектирования интерфейсов, автономного выполнения многошаговых задач и координации групп агентов. В карточке Hugging Face указана архитектура семейства Kimi K2.5 для условной генерации, а README описывает MoE-модель с 1 трлн параметров, из которых активны 32 млрд. Модель принимает текст, изображения и видео; заявленная длина контекста в описании испытаний составляет 262 144 токена. Модель предназначена для создания и изменения кода, генерации интерфейсов по текстовым и визуальным запросам, а также выполнения задач с инструментами и параллельными агентами. По данным README, она может координировать до 300 подагентов и 4 000 шагов и рассчитана на работу с языками программирования, включая Rust, Go и Python. Метаданные Hugging Face отмечают чат-возможность и задачи генерации текста и преобразования изображений в текст. Указана лицензия other; её конкретные условия следует проверять в репозитории модели. README сообщает о нативной INT4-квантизации и рекомендует vLLM, SGLang и KTransformers для запуска.

Карточка модели indigoskyai/Kimi-K2.6 на Hugging Face совпадает с карточкой moonshotai/Kimi-K2.6, поэтому описание составлено по ней. Kimi K2.6 — открытая мультимодальная агентная модель компании Moonshot AI для сложных задач программирования, проектирования интерфейсов, автономного выполнения многошаговых задач и координации групп агентов. В карточке Hugging Face указана архитектура семейства Kimi K2.5 для условной генерации, а README описывает MoE-модель с 1 трлн параметров, из которых активны 32 млрд. Модель принимает текст, изображения и видео; заявленная длина контекста в описании испытаний составляет 262 144 токена. Модель предназначена для создания и изменения кода, генерации интерфейсов по текстовым и визуальным запросам, а также выполнения задач с инструментами и параллельными агентами. По данным README, она может координировать до 300 подагентов и 4 000 шагов и рассчитана на работу с языками программирования, включая Rust, Go и Python. Метаданные Hugging Face отмечают чат-возможность и задачи генерации текста и преобразования изображений в текст. Указана лицензия other; её конкретные условия следует проверять в репозитории модели. README сообщает о нативной INT4-квантизации и рекомендует vLLM, SGLang и KTransformers для запуска.

Kimi K2.6 — открытая мультимодальная агентная модель компании Moonshot AI для сложных задач программирования, проектирования интерфейсов, автономного выполнения многошаговых задач и координации групп агентов. В карточке Hugging Face указана архитектура семейства Kimi K2.5 для условной генерации, а README описывает MoE-модель с 1 трлн параметров, из которых активны 32 млрд. Модель принимает текст, изображения и видео; заявленная длина контекста в описании испытаний составляет 262 144 токена. Модель предназначена для создания и изменения кода, генерации интерфейсов по текстовым и визуальным запросам, а также выполнения задач с инструментами и параллельными агентами. По данным README, она может координировать до 300 подагентов и 4 000 шагов и рассчитана на работу с языками программирования, включая Rust, Go и Python. Метаданные Hugging Face отмечают чат-возможность и задачи генерации текста и преобразования изображений в текст. Указана лицензия other; её конкретные условия следует проверять в репозитории модели. README сообщает о нативной INT4-квантизации и рекомендует vLLM, SGLang и KTransformers для запуска.

Карточка модели Nour-Fayed/Kimi-K2.6 на Hugging Face совпадает с карточкой moonshotai/Kimi-K2.6, поэтому описание составлено по ней. Kimi K2.6 — открытая мультимодальная агентная модель компании Moonshot AI для сложных задач программирования, проектирования интерфейсов, автономного выполнения многошаговых задач и координации групп агентов. В карточке Hugging Face указана архитектура семейства Kimi K2.5 для условной генерации, а README описывает MoE-модель с 1 трлн параметров, из которых активны 32 млрд. Модель принимает текст, изображения и видео; заявленная длина контекста в описании испытаний составляет 262 144 токена. Модель предназначена для создания и изменения кода, генерации интерфейсов по текстовым и визуальным запросам, а также выполнения задач с инструментами и параллельными агентами. По данным README, она может координировать до 300 подагентов и 4 000 шагов и рассчитана на работу с языками программирования, включая Rust, Go и Python. Метаданные Hugging Face отмечают чат-возможность и задачи генерации текста и преобразования изображений в текст. Указана лицензия other; её конкретные условия следует проверять в репозитории модели. README сообщает о нативной INT4-квантизации и рекомендует vLLM, SGLang и KTransformers для запуска.

Карточка модели wucjik/Kimi-K2.6 на Hugging Face совпадает с карточкой moonshotai/Kimi-K2.6, поэтому описание составлено по ней. Kimi K2.6 — открытая мультимодальная агентная модель компании Moonshot AI для сложных задач программирования, проектирования интерфейсов, автономного выполнения многошаговых задач и координации групп агентов. В карточке Hugging Face указана архитектура семейства Kimi K2.5 для условной генерации, а README описывает MoE-модель с 1 трлн параметров, из которых активны 32 млрд. Модель принимает текст, изображения и видео; заявленная длина контекста в описании испытаний составляет 262 144 токена. Модель предназначена для создания и изменения кода, генерации интерфейсов по текстовым и визуальным запросам, а также выполнения задач с инструментами и параллельными агентами. По данным README, она может координировать до 300 подагентов и 4 000 шагов и рассчитана на работу с языками программирования, включая Rust, Go и Python. Метаданные Hugging Face отмечают чат-возможность и задачи генерации текста и преобразования изображений в текст. Указана лицензия other; её конкретные условия следует проверять в репозитории модели. README сообщает о нативной INT4-квантизации и рекомендует vLLM, SGLang и KTransformers для запуска.

unsloth/Kimi-K2.7-Code-GGUF — GGUF-квантизированная версия Kimi K2.7 Code, разработанная Moonshot AI и подготовленная Unsloth. Модель ориентирована на агентное программирование и выполнение сложных долгосрочных задач разработки программного обеспечения, включая сквозные рабочие процессы с кодом. По данным README, по сравнению с Kimi K2.6 она повышает качество на практических задачах и примерно на 30% сокращает расход токенов рассуждения. Модель использует архитектуру Mixture-of-Experts с общим числом параметров около 1 трлн и 32 млрд активируемых параметров. Она содержит 61 слой, 384 эксперта, из которых для каждого токена выбираются 8, механизм внимания MLA, активацию SwiGLU и словарь размером 160 тысяч токенов. Контекстное окно составляет 256 тысяч токенов. Также предусмотрен vision-энкодер MoonViT на 400 млн параметров, поэтому модель поддерживает обработку визуальной информации наряду с текстом и кодом. Главные сильные стороны — специализация на программировании, агентных сценариях, работе с длинным контекстом и высокая токеновая эффективность. Ограничениями являются очень большой общий размер модели и значительные требования к вычислительным ресурсам: согласно README, вариант UD-Q8_K_XL занимает около 595 ГБ, а характеристики конкретных GGUF-квантов могут отличаться. Модель распространяется по лицензии Modified MIT; точные условия следует проверять в прилагаемом файле лицензии.

unsloth/Kimi-K2-Instruct-BF16 — версия модели Kimi K2 Instruct, опубликованная Unsloth на Hugging Face и основанная на дообученной Moonshot AI модели moonshotai/Kimi-K2-Instruct. Это разговорная языковая модель с архитектурой семейства DeepSeek V3; README описывает исходную Kimi K2 как смесь экспертов с 1 трлн параметров и 32 млрд активируемых параметров, а метаданные этой версии указывают 37,9 млрд параметров. Модель предназначена для общих диалогов, рассуждений, программирования и работы с инструментами в агентных сценариях. Она принимает текст и генерирует текст; контекст составляет до 131 072 токенов. Карточка отмечает исправления шаблона чата и интерфейс вызова инструментов. Репозиторий использует safetensors и библиотеку Transformers. Лицензия указана как other, поэтому конкретные условия следует проверять в материалах репозитория и базовой модели.

Kimi K3 — открытая мультимодальная модель с весами от Moonshot AI для агентных сценариев, рассуждений и работы с большими контекстами. В карточке указана архитектура Kimi Delta Attention (KDA), Attention Residuals и разреженный MoE с 896 экспертами, из которых активируются 16; размер модели — 2,8 трлн параметров. Модель принимает текст, изображения и видео, а заявленное контекстное окно составляет 1 млн токенов. Модель предназначена для длительных задач разработки, включая анализ больших репозиториев и управление инструментами, а также для исследовательской и аналитической работы с текстом и визуальными материалами. Она поддерживает режим рассуждения с настраиваемым уровнем усилий и предоставляет reasoning_content. Веса выпущены по лицензии Kimi K3 License; подробные условия лицензии в предоставленных материалах не раскрыты.

NVIDIA Kimi-K3-NVFP4 — квантизированная версия мультимодальной модели Kimi-K3, разработанной Moonshot AI и оптимизированной NVIDIA с помощью Model Optimizer. Это авторегрессионная transformer-модель архитектуры Mixture-of-Experts с компонентами Kimi Delta Attention, Attention Residuals и Stable LatentMoE. Объём модели составляет 2,8 трлн параметров, при этом для каждого токена активируются 16 из 896 экспертов. Версия NVFP4 — 1.0, квантизация выполнена с использованием nvidia-modelopt v0.45.0. Модель предназначена для генерации текста и кода, длительных задач программирования, глубокого рассуждения, разработки игр, end-to-end knowledge work и мультимодальных агентских сценариев. Она принимает текст, изображения и видео, а её нативное контекстное окно составляет 1 048 576 токенов. На выходе формируется текст, включая естественно-языковые ответы, код, структурированный JSON, запросы инструментов и инструкции для координации агентов. Поддерживаются vLLM и SGLang; целевая аппаратная платформа — NVIDIA Blackwell B200 и B300 под Linux. К сильным сторонам относятся мультимодальность, чрезвычайно длинный контекст, MoE-архитектура и готовность к развёртыванию на NVIDIA GPU, включая NVFP4-квантизацию. Ограничения связаны с высокой общей размерностью модели и требованиями к специализированной аппаратуре; размер и свойства обучающих данных не раскрыты. Модель рассчитана на коммерческое и некоммерческое использование, однако её применение регулируется NVIDIA Open Model Agreement и дополнительными условиями лицензии Kimi-K3.

Laguna M.1 — языковая модель Poolside для агентного программирования и выполнения длительных задач с помощью инструментов. Это текстовая модель типа Mixture-of-Experts: по карточке README, в ней 225 млрд параметров, из которых активируются 23 млрд на токен; архитектура включает 70 слоёв, 256 экспертов и глобальное внимание. Метаданные Hugging Face указывают 17,1 млрд параметров, поэтому сведения о размере расходятся; контекстное окно составляет 262 144 токена. Модель предназначена для работы в цикле агента: анализа кода и репозиториев, внесения изменений и выполнения задач в терминале. README сообщает о поддержке рассуждений между вызовами инструментов и приводит результаты на SWE-bench Verified, SWE-bench Multilingual, SWE-bench Pro и Terminal-Bench 2.0. Она принимает и выдаёт текст; сведения о конкретных поддерживаемых естественных языках не приведены. Для запуска указана поддержка vLLM, SGLang и Transformers. Лицензия — Apache 2.0, допускающая коммерческое и некоммерческое использование и модификацию.

Laguna S 2.1-INT4 — модель компании poolside для агентного программирования и длительных многошаговых задач на локальной машине. Это текстовая text-to-text модель с поддержкой рассуждений, включая чередование размышлений и вызовов инструментов, а также возможность включать и отключать рассуждения для отдельных запросов. Модель использует архитектуру Mixture-of-Experts: 117,6 млрд параметров всего, из которых 8,5 млрд активируются на каждом токене. Она содержит 48 слоёв, 256 экспертов и один общий эксперт; в 36 слоях применяется Sliding Window Attention с окном 512 токенов, а 12 слоёв используют глобальное внимание. Per-head gating, rotary scales для отдельных слоёв и смешанное соотношение локального и глобального внимания рассчитаны на ускорение инференса и снижение требований к KV-кэшу. Контекстное окно составляет 1 048 576 токенов, KV-кэш квантизируется в FP8. Поддерживается только текстовая модальность; языки в README не указаны. К сильным сторонам относятся специализация на разработке ПО, агентных сценариях, работе с инструментами и длинном контексте, а также возможность локального запуска. Квантизированные INT4-веса занимают примерно 72 ГБ; модель поддерживается vLLM, Transformers, Ollama и llama.cpp с оговорёнными ограничениями по форматам и версиям. При использовании контекста максимальной длины возможно снижение качества. Модель распространяется по лицензии OpenMDW-1.1, разрешающей свободное использование и модификацию модели и связанных материалов в коммерческих и некоммерческих целях.

Laguna S 2.1-NVFP4 — квантизированный вариант модели Laguna S 2.1, разработанный компанией Poolside. Это текстовая Mixture-of-Experts-модель, ориентированная на агентное программирование, работу с инструментами и длительные задачи на локальном компьютере. Модель поддерживает нативное рассуждение с чередованием этапов обдумывания и вызовов инструментов, причём рассуждение можно включать или отключать для каждого запроса. Модель содержит 117,6 млрд параметров, из которых 8,5 млрд активируются на каждом токене, 256 экспертов и одного общего эксперта. Архитектура включает 48 слоёв: 12 слоёв с глобальным вниманием и 36 слоёв со Sliding Window Attention, размер окна которого составляет 512 токенов. Используются per-head gating, позиционные rotary scales и соотношение локального и глобального внимания 3:1. Контекстное окно — до 1 048 576 токенов, модальность — text-to-text. KV-кэш квантизирован в FP8, а веса NVFP4 занимают примерно 71 ГБ. Сильные стороны модели — высокая эффективность инференса и сниженные требования к KV-кэшу благодаря разреженной MoE-архитектуре, поддержка сверхдлинного контекста, локальное развёртывание и специализация на разработке программного обеспечения. При контексте в 1 млн токенов возможно снижение качества. NVFP4 в настоящее время некорректно работает в SGLang; для локального использования заявлена поддержка vLLM, Transformers и TRT-LLM, а также Ollama и llama.cpp с другими форматами весов. Модель распространяется по лицензии OpenMDW-1.1, разрешающей свободное использование и модификацию для коммерческих и некоммерческих целей.

Laguna XS.2 — разработанная Poolside языковая модель для агентного программирования и длительных задач разработки ПО. Она предназначена для работы в локальной среде и поддерживает диалоговый режим, рассуждения между вызовами инструментов и управление режимом рассуждений в запросах. Архитектура — Mixture-of-Experts: в README указаны 33 млрд параметров всего и 3 млрд активных на токен, 40 слоёв и 256 экспертов с одним общим экспертом. В 30 слоях применяется скользящее оконное внимание, в остальных — глобальное; окно внимания составляет 512 токенов. Контекст — 262 144 токена. Модель текстовая, обучалась в несколько этапов, включая предварительное обучение, постобучение и обучение с подкреплением. Карточка приводит результаты на SWE-bench и Terminal-Bench; эти оценки получены в конкретных условиях тестирования и не гарантируют аналогичной производительности в других сценариях. Модель доступна в формате safetensors и поддерживается Transformers, vLLM, SGLang и другими средствами локального запуска, в том числе Ollama. По README, для запуска на Mac рекомендуется система с 36 ГБ оперативной памяти. Лицензия Apache 2.0 разрешает коммерческое и некоммерческое использование с соблюдением лицензионных условий и политики допустимого использования Poolside.

Laguna XS 2.1-FP8 — текстовая Mixture-of-Experts модель, разработанная poolside для агентного программирования и длительных рабочих процессов на локальном компьютере. Она предназначена для генерации и анализа кода, выполнения многошаговых задач с инструментами и работы в сценариях, требующих продолжительного контекста и межшагового рассуждения. Модель содержит 33 млрд параметров, из которых 3 млрд активируются для каждого токена, и включает 256 экспертов с одним общим экспертом. Архитектура состоит из 40 слоёв: 30 используют Sliding Window Attention с окном 512 токенов, а 10 — глобальное внимание; применяется смешанное соотношение SWA и глобального внимания 3:1, а также per-head gating и rotary scales. Контекстное окно составляет 262 144 токена. Модель работает в режиме text-to-text, поддерживает interleaved thinking между вызовами инструментов и позволяет включать или отключать режим рассуждений для отдельных запросов. Вариант FP8 использует FP8-квантизацию KV-кэша, что снижает требования к памяти. К сильным сторонам относятся компактность для модели такого класса, низкие требования к KV-кэшу, пригодность для локального запуска и специализация на агентных задачах разработки ПО. В README не указаны поддерживаемые языки программирования или естественные языки. Приведённые результаты зависят от конкретной методики оценки и параметров запуска; заявлены показатели 70,9% на SWE-bench Verified, 63,1% на SWE-bench Multilingual, 47,6% на SWE-Bench Pro и 37,5% на Terminal-Bench 2.0. Модель распространяется по лицензии OpenMDW-1.1, допускающей свободное использование и модификацию для коммерческих и некоммерческих целей.

Laguna XS 2.1-INT4 — текстовая модель класса Mixture-of-Experts, разработанная poolside для агентного программирования и длительных рабочих сценариев на локальном компьютере. Она предназначена для генерации и анализа кода, взаимодействия с инструментами и выполнения многошаговых задач разработки, включая работу в терминале и репозиториях. Модель содержит 33 млрд параметров, из которых 3 млрд активируются на каждом токене, и включает 40 слоёв с 256 экспертами и одним общим экспертом. Архитектура сочетает глобальное внимание в 10 слоях и Sliding Window Attention с окном 512 токенов в 30 слоях; используется per-head gating и rotary scales. Контекстное окно составляет 262 144 токена. Модель работает в режиме text-to-text, поддерживает interleaved thinking между вызовами инструментов и сохранение рассуждений. Это вариант INT4 с KV-кэшем, квантованным в FP8. К сильным сторонам относятся сравнительно компактный объём активных параметров, сниженные требования к памяти благодаря архитектуре внимания и FP8 KV-кэшу, а также ориентация на локальный запуск; в README указана возможность запуска на Mac с 36 ГБ оперативной памяти. Ограничения включают специализацию прежде всего на агентном программировании, отсутствие заявленных мультимодальных возможностей и отсутствие сведений о конкретных поддерживаемых языках. Модель распространяется по лицензии OpenMDW-1.1, допускающей свободное использование и модификацию модели и связанных материалов в коммерческих и некоммерческих целях.

JANGQ-AI/Laguna-XS-2.1-JANG_6M — квантованный вариант модели Poolside Laguna-XS-2.1, подготовленный Jinho Jang для запуска на Apple Silicon через vMLX. Это текстовая MoE-модель для генерации кода и работы агентных систем; метаданные указывают 2,6 млрд параметров, а карточка описывает исходную архитектуру как MoE с 33 млрд параметров и примерно 3 млрд активных параметров. В карточке также заявлены 40 слоёв, 256 маршрутизируемых экспертов, выбор восьми экспертов и общий эксперт, а длина контекста составляет 262 144 токена. Веса маршрутизируемых экспертов квантованы до 6 бит с AWQ-калибровкой; внимание, общий эксперт, маршрутизатор и нормализации оставлены в высокой точности. Модель поддерживает чат, вызовы инструментов и переключаемый режим рассуждений. Основной указанный язык — английский. Лицензия — OpenMDW-1.1, унаследованная от исходной модели. Карточка приводит скорость декодирования 68,6 токена в секунду на M5 Max и высокое совпадение предсказаний при проверке длинного контекста; эти результаты относятся к указанной конфигурации и оборудованию. Для корректного семплирования следует использовать top_k=20; поддержка шаблона чата, специальных стоп-токенов и параметров квантования зависит от загрузчика.

Laguna XS.2-INT4 — текстовая Mixture-of-Experts модель, разработанная Poolside для агентного программирования и длительных рабочих процессов на локальном компьютере. Она предназначена для генерации и анализа кода, взаимодействия с инструментами и решения задач, требующих последовательного выполнения множества действий. Модель поддерживает встроенное рассуждение между вызовами инструментов, которое можно включать и отключать для каждого запроса. Модель содержит 33 млрд параметров, из которых 3 млрд активируются для каждого токена, и включает 40 слоёв: 30 со Sliding Window Attention и 10 с глобальным вниманием. В 30 слоях используется механизм per-head gating; окно локального внимания составляет 512 токенов. Реализована смешанная схема внимания в соотношении 3:1, а KV-cache квантизирован в FP8. Это text-to-text модель с контекстом до 262 144 токенов, 256 экспертами и одним общим экспертом. Вариант INT4 ориентирован на экономичное локальное развёртывание и, согласно карточке, может запускаться на Mac с 36 ГБ оперативной памяти; заявлена поддержка vLLM, Transformers и Ollama. Сильными сторонами являются малое число активируемых параметров, сниженные требования к KV-cache, длинный контекст и специализация на агентных задачах программирования. Ограничения связаны с тем, что модель предназначена прежде всего для текстовых и кодовых сценариев, а INT4-квантизация может влиять на качество по сравнению с версиями BF16 или FP8. Приведённые результаты бенчмарков получены в конкретной экспериментальной конфигурации и не гарантируют аналогичную производительность в других условиях. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0, допускающей использование и модификацию в коммерческих и некоммерческих целях.

Ling-flash-2.0 — языковая MoE-модель семейства Ling 2.0, разработанная inclusionAI и предназначенная для диалогового использования через генерацию текста. По README, модель обучена на более чем 20 трлн токенов с последующей supervised fine-tuning и многоэтапным reinforcement learning; метаданные указывают 5,5 млрд параметров, архитектуру BailingMoeV2ForCausalLM и базовую модель inclusionAI/Ling-flash-base-2.0. README приводит другие значения: 100 млрд общих и 6,1 млрд активированных параметров, поэтому размер в источниках расходится. Модель ориентирована на сложные рассуждения, генерацию кода, разработку интерфейсов и творческие задачи. README сообщает о контексте 32K с расширением до 128K посредством YaRN; метаданные фиксируют нативный контекст 32 768 токенов. Заявлены высокая эффективность вывода и результаты на бенчмарках по математике, знаниям, коду, финансам и здравоохранению; отдельное назначение для этих отраслей не заявлено. Метаданные отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель доступна под лицензией MIT.

mrm8488/llama-2-coder-7b — языковая модель для генерации кода, созданная дообучением Llama 2 7B на 20 тысячах инструкций CodeAlpaca с помощью QLoRA и PEFT. Базовую модель разработала Meta; архитектура — плотная авторегрессионная LlamaForCausalLM с 6,6 млрд параметров и контекстом до 4096 токенов. Модель предназначена для ответов на инструкции, связанных с кодом: например, генерации фрагментов программ и помощи при решении задач программирования. Она принимает текстовые запросы и генерирует текст. В карточке указан датасет CodeAlpaca_20K; результаты оценки не приведены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Llama-3-11.5B-Instruct-Coder-v2-GGUF — это текстовая instruction-модель для генерации кода и выполнения запросов в формате диалога. Исходная модель опубликована rombodawg; в качестве базовой указана Replete-AI/Llama-3-11.5B-Instruct-V2. GGUF-квантизации подготовлены bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для генерации, дополнения и объяснения программного кода, а также для общих текстовых задач в сценариях, где требуется локальный запуск через llama.cpp или совместимые инструменты. Доступны варианты квантизации от Q8_0 до Q2 и IQ2–IQ4, что позволяет выбирать баланс между качеством, размером файла и требованиями к оперативной памяти. Наиболее качественными и рекомендуемыми в README названы Q6_K, Q5_K_M, Q5_K_S и ряд вариантов Q4. Модель имеет около 11,5 млрд параметров, работает с текстом и использует формат диалога Llama 3 с системными и пользовательскими сообщениями. Заявлен английский язык; сведения о поддерживаемом контексте, мультимодальности и точных архитектурных деталях не приведены. При сильном сжатии качество снижается, особенно у низкобитных вариантов, поэтому выбор квантизации является компромиссом между потреблением памяти и точностью. Указана лицензия Apache-2.0.

Enigma — модель для генерации кода и диалогов, созданная Valiant Labs на основе Meta Llama 3.1 8B Instruct. Это плотная причинная языковая модель семейства Llama с 7,5 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов, предназначенная для работы в формате инструкций и чата Llama 3.1. Модель дообучена на синтетических данных для инструкций по программированию, сгенерированных Llama 3.1 405B, а также на общих диалоговых данных. Enigma подходит для генерации и объяснения кода, помощи с Python и ответов на общие вопросы в чате. Карточка заявляет усиленные возможности code-instruct и сохранение общих диалоговых навыков; метаданные также указывают поддержку следования инструкциям и интерфейс вызова инструментов. Модель работает с текстом и ориентирована на английский язык. Для использования применяется лицензия Llama 3.1; условия лицензии следует учитывать при распространении и коммерческом применении.

Llama 3.1 Future Code Ja — языковая модель примерно на 7,5 млрд параметров, разработанная на основе Meta Llama 3.1. Она предназначена прежде всего для генерации и дополнения кода: модель прошла продолжительное предобучение на данных с кодом и преимущественно японским текстом, затем была объединена с instruct-вариантом Llama 3.1 и дообучена на инструкциях по программированию с помощью SFT и DPO. Модель поддерживает японский и английский языки, более 40 языков программирования, а также заполнение пропусков в коде с учётом контекста до и после пропуска (Fill-in-the-Middle). Контекст составляет до 131 072 токенов. Модель также справляется с общими инструкциями и задачами на японском и английском языках. В карточке приведены результаты тестирования генерации кода и языковых задач; они показывают сильные результаты в ряде сценариев, но не гарантируют качество для конкретного проекта. Модель не обучалась на специфичных данных организаций и нестандартных задачах разработки; её ответы могут содержать ошибки и требуют проверки. Для таких задач авторы рекомендуют дополнительное дообучение. Лицензия — Llama 3.1.