II.2Создание и понимание программного кода

Llama-3.1-Nemotron-Ultra-253B-v1 — крупная языковая модель NVIDIA, производная от Meta Llama-3.1-405B-Instruct. Это reasoning- и chat-модель для разработчиков AI-агентов, чат-ботов, RAG-систем, инструментального вызова и других приложений на основе генерации текста, а также для стандартных задач следования инструкциям, математики, программирования и рассуждений. Модель обучалась с ноября 2024 года по апрель 2025 года и выпущена 7 апреля 2025 года. Модель использует плотную decoder-only Transformer-архитектуру с 253 млрд параметров, модифицированную с помощью Neural Architecture Search. В отдельных блоках применяются пропуск attention, переменное соотношение расширения FFN и объединение последовательных FFN-слоёв. Для восстановления качества использовались knowledge distillation на 65 млрд токенов и continual pretraining на 88 млрд токенов, а последующее дообучение включало supervised fine-tuning и reinforcement learning с GRPO. Поддерживается текстовый ввод и вывод с контекстом до 131 072 токенов; модель предназначена прежде всего для английского языка и языков программирования, также заявлена поддержка немецкого, французского, итальянского, португальского, хинди, испанского и тайского. К сильным сторонам относятся сочетание высокой точности с уменьшенным потреблением памяти, потенциально более высокая пропускная способность и сниженная задержка благодаря NAS и вертикальной компрессии. Модель рассчитана на работу на одном узле с 8 GPU H100, совместима с NVIDIA Hopper и Ampere, использует Transformers и ориентирована на Linux. Ограничения включают очень большой размер, высокие требования к вычислительным ресурсам и отсутствие гарантии качества для языков и сценариев, не перечисленных разработчиком. Использование регулируется NVIDIA Open Model License и дополнительными условиями Llama 3.1 Community License Agreement; модель заявлена как пригодная для коммерческого использования.

RedHatAI/Llama-3.3-70B-Instruct-quantized.w8a8 — квантизированная версия языковой модели Llama-3.3-70B-Instruct, разработанная Neural Magic на базе модели Meta. Это текстовая модель формата «текст на входе — текст на выходе», предназначенная для диалоговых ассистентов, генерации текста, решения задач с открытым ответом, математического рассуждения и программирования. Заявлена поддержка английского, немецкого, французского, итальянского, португальского, хинди, испанского и тайского языков, а также коммерческого и исследовательского использования. Модель использует архитектуру Llama и имеет 70 млрд параметров в исходной версии. Веса и активации линейных операторов в трансформерных блоках квантизированы в INT8. Для весов применяется статическая симметричная поканальная квантизация, для активаций — динамическая симметричная поточенная квантизация. По данным README, это примерно вдвое снижает требования к видеопамяти и размеру модели, а также может примерно вдвое увеличить пропускную способность матричных умножений. Приведённые примеры развертывания используют vLLM и длину контекста 8192 или 32768 токенов, однако точный нативный размер контекста в README не указан. По результатам внутренней оценки модель сохраняет 99,4% качества исходной версии по OpenLLM v1 и показывает 100% pass@1 на HumanEval и HumanEval+. Она оптимизирована для эффективного инференса, в частности через vLLM и совместимые с OpenAI API серверы, но квантизация может приводить к некоторой потере качества по сравнению с полной точностью. Модель предназначена только для текстовых задач и не поддерживает мультимодальный ввод. Условия использования определяются лицензией Llama 3.3 от Meta; README также исключает применение с нарушением действующих законов и нормативных требований. Модель была валидирована в Red Hat OpenShift AI 2.20, Red Hat AI Inference Server 3.0, Red Hat Enterprise Linux AI 1.5 и vLLM 0.8.4.

Llama-3.3-Nemotron-Super-49B-v1.5-FP8 — крупная языковая модель, разработанная NVIDIA как производное решение на базе Meta Llama-3.3-70B-Instruct. Это модель рассуждений, дообученная для диалогов, следования инструкциям и агентских сценариев, включая RAG и вызов инструментов. Модель предназначена для коммерческого использования в чат-ботах, системах искусственного интеллекта, агентских системах и других прикладных решениях. Модель представляет собой плотный decoder-only Transformer с архитектурой, оптимизированной методом Neural Architecture Search. В отдельных блоках применяются пропуск внимания или его замена линейным слоем, а также переменные коэффициенты расширения и сжатия FFN. Модель использует формат FP8, содержит около 49 миллиардов параметров и поддерживает текстовый ввод и вывод с контекстом до 128 тысяч токенов. Основные языки — английский и языки программирования; также заявлена поддержка немецкого, французского, итальянского, португальского, хинди, испанского и тайского языков. К сильным сторонам относятся сочетание качества и эффективности, уменьшенный объём памяти, поддержка длинного контекста, рассуждений, математических, научных и кодовых задач, а также инструментального вызова. Архитектура оптимизирована для высокопроизводительного запуска на GPU NVIDIA, включая возможность работы при больших нагрузках на одном H200. Ограничениями являются преимущественная ориентация на английские диалоги и код, зависимость от NVIDIA GPU для заявленной эффективности и дата-катоф обучения предобучающей части, установленная на 2023 год. Использование модели регулируется NVIDIA Open Model License; дополнительно применяются условия Llama 3.3 Community License Agreement. Модель обучалась в период с ноября 2024 года по июль 2025 года и выпущена 25 июля 2025 года.

unsloth/Llama-3_3-Nemotron-Super-49B-v1-GGUF — GGUF-версия большой языковой модели Llama-3.3-Nemotron-Super-49B-v1, разработанной NVIDIA на основе Meta Llama-3.3-70B-Instruct и оптимизированной с применением Neural Architecture Search. Это плотная decoder-only Transformer-модель примерно на 49 млрд параметров с контекстом до 128K токенов и текстовым вводом. Модель предназначена прежде всего для английского языка и языков программирования, также поддерживает немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. Модель ориентирована на рассуждения, диалог, следование инструкциям, генерацию кода, математику, RAG, tool calling и разработку AI-агентов, чат-ботов и других приложений на базе LLM. Постобучение включало SFT для математики, кода, рассуждений и вызова инструментов, а также этапы reinforcement learning и оптимизации предпочтений. Архитектура использует нестандартные блоки с пропуском или упрощением attention и переменным соотношением расширения FFN, что снижает требования к памяти и повышает эффективность при сохранении качества. Ограничениями являются преимущественно англоязычная специализация, возможное снижение качества на других языках и необходимость учитывать требования к ресурсам при запуске модели такого размера. Использование регулируется NVIDIA Open Model License; дополнительно указано соглашение Meta Llama 3.3 Community License Agreement. Модель заявлена как пригодная для коммерческого использования.

LongCat-2.0 — большая языковая модель с разреженной архитектурой MoE, разработанная Meituan. В README указано 1,6 трлн общих параметров и около 48 млрд активируемых на токен; метаданные Hugging Face указывают размер 42,1 млрд параметров. Эти сведения расходятся, поэтому размер следует считать неясным. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, а метаданные указывают контекстное окно 262 144 токена и поддержку диалогового режима и интерфейса вызова инструментов. Модель предназначена для генерации текста, программирования, работы с репозиториями, автоматизированного выполнения задач и агентных сценариев. В README описаны LongCat Sparse Attention, обучение на данных с контекстом до 1 млн токенов и многотокенное предсказание для ускорения декодирования. Модель можно развернуть на GPU и NPU; заявлена интеграция с Claude Code, OpenClaw и Hermes. Лицензия репозитория — MIT. README предупреждает, что модель не разрабатывалась и не оценивалась для всех возможных прикладных задач; языки обучения или поддержки отдельно не перечислены.

LongCat-2.0-INT8 — 8-битная версия крупной разреженной MoE-языковой модели LongCat-2.0, разработанная командой Meituan LongCat. Модель предназначена для генерации текста, понимания кода, редактирования репозиториев, автоматизированного выполнения задач и агентских рабочих процессов. В метаданных Hugging Face указаны 42,1 млрд параметров и контекст до 262 144 токенов; README базовой модели описывает архитектурные технологии LongCat Sparse Attention, N-gram Embedding и поддержку многотокенного предсказания.

Magicoder S DS 6.7B GGUF — квантизированная версия языковой модели Magicoder S DS 6.7B, разработанной Intellligent Software Engineering (iSE) и подготовленной в формате GGUF пользователем TheBloke. Модель предназначена прежде всего для генерации кода и работы в роли интеллектуального ассистента программиста: она обучена следовать инструкциям и отвечать на запросы, связанные с написанием и обработкой программного кода. В качестве обучающих данных указаны наборы Magicoder-OSS-Instruct-75K и Magicoder-Evol-Instruct-110K. Модель основана на архитектуре DeepSeek, содержит 6,7 млрд параметров и работает в режиме text-generation. Поддерживаются GGUFv2-файлы с различными уровнями квантизации от 2 до 8 бит, что позволяет запускать модель с разными компромиссами между качеством, потреблением памяти и скоростью на CPU и GPU. Формат совместим с llama.cpp и рядом сторонних интерфейсов и библиотек, включая text-generation-webui, KoboldCpp, GPT4All, LM Studio и llama-cpp-python. Языки и размер контекстного окна в README не указаны. Сильными сторонами модели являются специализация на задачах программирования, возможность локального запуска и широкий выбор вариантов квантизации. Ограничения включают потенциальное снижение качества при использовании более агрессивной квантизации, а также отсутствие в предоставленных данных подробных характеристик производительности, поддерживаемых языков и контекста. Указана лицензия DeepSeek с типом «other»; точные условия лицензии следует уточнять в оригинальном репозитории модели.

Mamba-Codestral-7B-v0.1 — открытая модель для генерации кода, разработанная командой Mistral AI. Она построена на архитектуре Mamba2 и предназначена для написания и дополнения программного кода в диалоговом и других сценариях генерации. В карточке модель сравнивается с кодовыми моделями Transformer сопоставимого размера на стандартных бенчмарках. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, а для запуска рекомендуется библиотека mistral-inference; в метаданных также указана поддержка vLLM. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Подтверждены возможности работы с кодом, но список поддерживаемых языков программирования и длина контекста в предоставленных данных не приведены.

K00B404/Merged_Beowolx-CodePro_Medusa2-7B-Mistral-I-v0-2 — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная методом SLERP с помощью mergekit из beowolx/MistralHermes-CodePro-7B-v1 и EmbeddedLLM/Medusa2-Mistral-7B-Instruct-v0.2. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогового текстового общения и генерации кода, сочетая возможности базовых моделей для программирования и инструкционного диалога. Её можно использовать для написания и объяснения кода, а также ответов на текстовые запросы. Карточка не указывает отдельные языки программирования или естественные языки. Модель распространяется в формате safetensors для библиотеки Transformers. Условия лицензии в предоставленных данных не указаны.

Agnuxo публикует эту инструктивную модель для генерации кода и локального использования. По метаданным это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 7,5 млрд параметров; README называет её версией Meta Llama 3.1 8B Instruct и описывает запуск через Ollama или Transformers. Указан контекст до 131 072 токенов, а файлы представлены в формате safetensors. Модель предназначена для диалога о программировании и генерации кода: в README перечислены Python, JavaScript, TypeScript, Rust, Go и C++, а также научные вычисления с NumPy, SciPy и Pandas и машинное обучение с PyTorch, TensorFlow и JAX. Метаданные указывают английский и испанский языки, а также интерфейс для вызова инструментов. README заявляет о локальной работе и перенаправлении запросов на написание научных статей в экосистему P2PCLAW; такие заявления не подтверждены приведёнными метаданными. Лицензия — Apache-2.0.

Meta Llama 3 70B Instruct — разработанная Meta инструкционная языковая модель для диалоговых сценариев. Это плотная авторегрессионная трансформерная модель семейства Llama с 69,5 млрд параметров и механизмом Grouped-Query Attention; версия Instruct настроена с помощью supervised fine-tuning и обучения с обратной связью от людей. Модель принимает текст и генерирует текст, включая код; поддерживает контекст до 8192 токенов. Модель предназначена прежде всего для общения с ассистентом на английском языке и может использоваться в коммерческих и исследовательских приложениях: для ответов на вопросы, написания и объяснения кода, а также генерации текста. Карточка отмечает высокие результаты семейства на распространённых отраслевых тестах, но не приводит их численные значения. Модель статична, обучена на офлайн-данных и может выдавать неточные или небезопасные ответы; для конкретного приложения следует настраивать дополнительные меры безопасности. Использование регулируется пользовательской коммерческой лицензией Meta Llama 3 и политикой допустимого использования.

Карточка модели Stealth-org/MiMo-V2.5-Pro на Hugging Face совпадает с карточкой XiaomiMiMo/MiMo-V2.5-Pro, поэтому описание составлено по ней. MiMo-V2.5-Pro — открытая языковая модель Xiaomi на архитектуре Mixture-of-Experts (MoE), предназначенная для агентных сценариев, сложной разработки ПО и задач с длинными последовательностями действий. В README указаны 1,02 трлн параметров всего и 42 млрд активных параметров; метаданные каталога указывают 27,7 млрд параметров, поэтому размер в описании опирается на данные README. Модель использует чередование локального скользящего и глобального внимания и три модуля Multi-Token Prediction; заявленная длина контекста достигает 1 048 576 токенов. Модель рассчитана на диалог, генерацию кода, следование инструкциям и длительную работу с инструментами. Заявлены поддержка вызова инструментов и сохранение связности при траекториях с тысячами вызовов; доступны веса в формате FP8, а метаданные указывают библиотеку Transformers. В README описано обучение на 27 трлн токенов и последующая настройка с SFT, агентным RL и дистилляцией от нескольких учителей. Модель принимает текст и генерирует текст. В карточке указаны английский и китайский языки. Лицензия — MIT. Заявления о качестве в README основаны на приведённых авторами оценках; для развёртывания на контексте до миллиона токенов потребуются совместимые движок и вычислительные ресурсы.

MiMo-V2.5-Pro — открытая языковая модель Xiaomi на архитектуре Mixture-of-Experts (MoE), предназначенная для агентных сценариев, сложной разработки ПО и задач с длинными последовательностями действий. В README указаны 1,02 трлн параметров всего и 42 млрд активных параметров; метаданные каталога указывают 27,7 млрд параметров, поэтому размер в описании опирается на данные README. Модель использует чередование локального скользящего и глобального внимания и три модуля Multi-Token Prediction; заявленная длина контекста достигает 1 048 576 токенов. Модель рассчитана на диалог, генерацию кода, следование инструкциям и длительную работу с инструментами. Заявлены поддержка вызова инструментов и сохранение связности при траекториях с тысячами вызовов; доступны веса в формате FP8, а метаданные указывают библиотеку Transformers. В README описано обучение на 27 трлн токенов и последующая настройка с SFT, агентным RL и дистилляцией от нескольких учителей. Модель принимает текст и генерирует текст. В карточке указаны английский и китайский языки. Лицензия — MIT. Заявления о качестве в README основаны на приведённых авторами оценках; для развёртывания на контексте до миллиона токенов потребуются совместимые движок и вычислительные ресурсы.

MiniMax-M1-40k — открытая по весам языковая модель MiniMax AI для рассуждений, генерации текста и работы в агентных сценариях. Она использует гибридную архитектуру Mixture-of-Experts с механизмом lightning attention и обучалась с подкреплением на задачах от математических рассуждений до программной инженерии. Вариант 40k рассчитан на бюджет рассуждений до 40 тысяч токенов; метаданные указывают 21,6 млрд параметров и контекст до 10 240 000 токенов. Модель подходит для решения сложных математических задач, написания и анализа кода, работы с длинными документами и использования инструментов через интерфейс function calling. В карточке приведены результаты тестирования на математических, программных, агентных и длинноконтекстных задачах; авторы рекомендуют температуру 1,0 и top_p 0,95. Модель принимает и генерирует текст. README описывает её как модель общего назначения, но не перечисляет поддерживаемые естественные языки. Лицензия репозитория — Apache-2.0. Для воспроизведения результатов стоит учитывать, что оценки SWE-bench получены на выбранном подмножестве задач с описанной авторами методикой.

MiniMax-M1-40k-hf — открытая по весам языковая модель компании MiniMax для рассуждений, диалога и построения агентных приложений. Это версия с бюджетом размышления 40K, предназначенная для Transformers; в README для других открытых фреймворков рекомендуется альтернативный репозиторий MiniMax-M1-40k. Модель использует гибридную архитектуру Mixture-of-Experts с механизмом lightning attention. В метаданных указаны 21,6 млрд параметров, а README описывает базовое семейство MiniMax-M1 как модель, рассчитанную на контекст до 1 млн токенов. Обучение с подкреплением охватывало математические задачи и программную инженерию; заявлены сильные результаты на сложных задачах кодирования, использования инструментов и работы с длинным контекстом. Модель поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов. Подходит для решения сложных математических задач, анализа длинных документов, программирования и агентных сценариев с вызовом внешних функций. README указывает рекомендации по параметрам генерации, но фактическое качество зависит от задачи и конфигурации инференса. Лицензия репозитория — Apache-2.0.

MiniMax-M2.5-bf16 — текстовая MoE-модель для диалогов и выполнения задач с помощью агентных сценариев. Модель разработана MiniMax и обучалась с подкреплением на сложных задачах из реальных сред. В карточке указаны сильные результаты в программировании, поиске, вызове инструментов и офисной работе, включая подготовку материалов для Word, PowerPoint и Excel. Модель предназначена для планирования и разработки программных систем, исправления и проверки кода, многошагового поиска информации, работы с инструментами и создания офисных материалов. README сообщает об обучении на более чем десяти языках программирования; это не устанавливает поддержку конкретных естественных языков. Метаданные указывают 2,9 млрд параметров, контекст до 196 608 токенов, библиотеку Transformers и формат safetensors. Доступна версия MiniMax-M2.5 в формате bf16. Лицензия указана в README как Modified-MIT, а в метаданных — как other; перед использованием следует свериться с условиями лицензии в репозитории. Результаты бенчмарков приведены разработчиком и не гарантируют аналогичного качества в конкретном приложении. Модель описана как чат-модель; README рекомендует SGLang для локального развёртывания.

Esper 3.1 — дообученная Valiant Labs языковая модель на архитектуре Ministral 3, основанная на Ministral-3-14B-Reasoning-2512. Она предназначена для рассуждений при решении задач программирования, проектирования систем и DevOps, включая MLOps и архитектуру ИИ. Модель поддерживает чат и следование инструкциям; в репозитории представлены веса в формате safetensors, а для запуска используется формат запросов базовой модели. Модель обучали на наборах сложных задач по коду, DevOps, архитектуре и рассуждениям, включая данные, созданные с помощью моделей DeepSeek. В карточке указана поддержка английского языка. Лицензия — Apache-2.0. Размер и длина контекста этой версии в предоставленных данных не указаны.

Nondzu/Mistral-7B-codealpaca-lora — адаптер LoRA для Mistral-7B, разработанный для помощи в программировании. Модель генерирует код и ответы на инструкции по шаблону Alpaca; карточка связывает обучение с набором theblackcat102/evol-codealpaca-v1 и приводит результаты оценки HumanEval+. Архитектура — плотная MistralForCausalLM на 7,1 млрд параметров с контекстом до 32 768 токенов; метаданные указывают форматы PyTorch и safetensors и лицензию Apache-2.0. Модель подходит для генерации и дополнения кода, ответов на вопросы разработчиков и решения задач программирования в диалоговом интерфейсе. Опубликованные результаты оценки свидетельствуют о проверке на задачах HumanEval+, но карточка не описывает подробные условия тестирования или гарантии качества. Для запуска адаптера может потребоваться совместимая базовая модель.

MistralCode-7B-Instruct-v0.2-slerp — объединённая диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная с помощью LazyMergekit из mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и dhyay/mistral_codev2_3k. Веса объединены методом SLERP; модель содержит 7,1 млрд параметров и принимает текстовый контекст длиной до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в диалоговом формате, включая задачи программирования, на которые ориентирована одна из исходных моделей. Может использоваться для помощи с кодом и обычных текстовых запросов. Сведения о поддерживаемых естественных языках и лицензии в доступных данных отсутствуют.

Mistral-Large-Instruct-2407 — созданная Mistral AI плотная большая языковая модель с 123 млрд параметров, настроенная для выполнения инструкций. Она предназначена для диалога, рассуждений, работы с математическими задачами и кодом, а также для агентных сценариев с вызовом функций и выводом JSON. Модель поддерживает контекст до 128 тыс. токенов и множество естественных языков, включая английский, французский, немецкий, испанский, итальянский, португальский, китайский, японский, русский и корейский; обучение также охватывало более 80 языков программирования. К сильным сторонам относятся заявленные в карточке возможности рассуждения, генерации кода и использования инструментов. Для запуска модели такого размера требуется несколько GPU с суммарно более 300 ГБ видеопамяти. В карточке отмечено отсутствие механизмов модерации, поэтому ответы могут не соблюдать заданные ограничения безопасности. Лицензия Mistral Research License разрешает использование и модификацию для исследований и некоммерческих целей.

Это FP8-квантизированная версия инструкционной модели Mistral-Large-Instruct-2407, подготовленная Alpindale на основе Mistral AI. Модель относится к плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 122,2 млрд параметров; веса, активации и KV-кэш представлены в FP8. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и запуска через vLLM или Aphrodite Engine. Контекстное окно составляет до 131 072 токенов. Метаданные указывают поддержку английского, французского, немецкого, испанского, итальянского, португальского, русского, китайского и японского языков, а также интерфейс для вызова инструментов. Квантизация уменьшает требования к памяти и вычислениям по сравнению с полной точностью, сохраняя возможности базовой инструкционной модели для диалога, рассуждений и программирования. FP8 требует совместимого оборудования и программного стека; квантизация может повлиять на точность. Лицензия указана как other, поэтому перед использованием следует проверить условия в карточке модели и лицензии базовой модели.

Mistral Small 4 119B A6B — мультимодальная модель общего назначения от Mistral AI, объединяющая возможности семейств Instruct, Reasoning и Devstral. Архитектура MoE содержит 128 экспертов, из которых активны 4; всего модель насчитывает 119 млрд параметров, а на токен активируется 6,5 млрд. Контекстное окно — 256 тысяч токенов. Репозиторий содержит веса safetensors в формате FP8. Модель принимает текст и изображения и выдаёт текст. Она предназначена для диалоговых ассистентов, рассуждений, программирования, агентных сценариев с вызовом функций, разбора документов и анализа изображений. Режим рассуждений можно настраивать для каждого запроса; заявлена поддержка множества языков, включая русский. Для инференса рекомендована библиотека vLLM. Лицензия Apache 2.0 разрешает коммерческое и некоммерческое использование. В метаданных не указаны базовая модель или отдельное дообучение; FP8 здесь обозначает точность представленных весов. Для запуска README рекомендует актуальный vLLM, а для Transformers — основную ветку проекта.

Moe-2x7b-QA-Code — языковая модель команды nextai-team для ответов на вопросы и работы с запросами по программированию. Она использует архитектуру Mixture of Experts семейства Mixtral; в метаданных указан размер 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Модель предназначена для разработчиков, специалистов по данным и исследователей. Её можно использовать для генерации и объяснения кода, помощи при разборе технической документации, ответов в службе поддержки, обучения программированию и поддержки код-ревью. В карточке указано обучение на технической документации, публикациях Stack Overflow и репозиториях GitHub; заявлена поддержка английского языка. Карточка заявляет улучшение ответов на сложные вопросы о коде, но не приводит численных результатов бенчмарков. Ответы могут быть предвзятыми или неточными, особенно за пределами обучающих данных, поэтому их следует проверять перед использованием в критически важных сценариях.

Moe-3x7b-QA-Code-Inst — текстовая модель nextai-team для ответов на вопросы и генерации кода. Она использует архитектуру Mixture of Experts семейства Mixtral; в метаданных указано 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для разработчиков, специалистов по данным и исследователей, которым нужны помощник по программированию, технический бот или инструмент для обучения и проверки кода. В обучении, согласно карточке, использовались техническая документация, открытые репозитории кода и вопросы с ответами Stack Overflow. Модель поддерживает диалог и задачи, связанные с кодом; карточка указывает английский язык. Лицензия — Apache-2.0. Результаты могут быть предвзятыми и зависеть от точности и контекста запроса; сгенерированный код и ответы следует проверять. Карточка заявляет об улучшении по сравнению с предшественником, но не приводит метрик бенчмарков.

Muse Glimmer — 30-миллиардная причинная языковая модель, разработанная Meta Superintelligence Lab и дистиллированная из Muse Spark. Она создана для автономных агентских задач на потребительском оборудовании и может работать локально без облачной инфраструктуры и сетевого доступа. Модель предназначена для многошагового рассуждения, выполнения задач от начала до конца, написания и отладки кода, надёжного вызова инструментов, восстановления после ошибок и работы в агентских оркестраторах. Она принимает текст и изображения, включая скриншоты, графики и документы, а выдаёт текст. Muse Glimmer обучалась на данных более чем из 100 языков и поддерживает контекст длиной не менее 131 072 токенов; дата отсечения знаний — 4 января 2026 года. Архитектура включает плотный causal Transformer примерно на 29,6 млрд параметров и отдельный perception encoder примерно на 1,8 млрд параметров типа ViT-G/14. Используются 52 слоя, GQA с соотношением 32 Q-heads к 2 KV-heads, SwiGLU, локальное и глобальное внимание, а также до 4096 визуальных токенов на изображение. Модель поддерживает управляемую интенсивность рассуждений и оптимизирована для локального запуска: динамическое квантование примерно до 4 бит позволяет разместить её менее чем в 20 ГБ, с целевыми конфигурациями на 24–32 ГБ памяти. Ограничения включают высокие требования к ресурсам по сравнению с компактными моделями и зависимость качества от выбранного уровня квантования. Лицензия — Apache 2.0.

Naim 9B v2 — агент для программирования, созданный ABDESSEMED Mohamed. Это плотная модель семейства Naim с архитектурой NaimForConditionalGeneration и примерно 9 млрд параметров; она развивает предыдущую модель Mimo автора. Модель предназначена для диалоговой работы над кодом: анализирует задачу и кодовую базу, составляет план, вносит изменения и проверяет результат. Поддерживает вызов инструментов и режимы рассуждения и прямого ответа. Заявлена длина контекста до 262 144 токенов. Основной интерфейс принимает текст и генерирует текст; README также заявляет поддержку зрения с отдельным файлом naim-mmproj-f16.gguf. Доступны веса Safetensors и варианты GGUF F16, Q4_K_M и Q8_0. В версии v2 автор отмечает более естественные ответы и более полные примеры кода. Модель рассчитана на французский и английский языки. Лицензия — Apache-2.0.

Nemotron-Cascade-8B-Thinking — универсальная языковая модель NVIDIA для диалогов и задач, требующих пошагового рассуждения. Она построена на архитектуре Qwen3 и дообучена на базе Qwen3-8B-Base: после многоэтапного SFT применялось последовательное обучение с подкреплением в разных областях. Модель содержит 7,6 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов; карточка указывает английский язык. Модель предназначена для рассуждений на общие знания, математики, программирования и разработки ПО, следования инструкциям и использования инструментов. Она работает в режиме thinking и использует шаблон чата в стиле Qwen3. Для локального запуска NVIDIA рекомендует температуру 0,6 и top-p 0,95; для поддержки более длинного контекста предлагается масштабирование RoPE методом YaRN. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует проверить в файлах репозитория.

Nex-N2.5-Max — языковая модель семейства Nex-N2.5, разработанная компанией Nex-AGI. Она предназначена для агентных задач с длинной последовательностью действий в реальных средах: программирования, научных исследований, интеллектуальной работы, сложных сценариев продуктивности, автономного выполнения и тестирования программ, а также работы с компьютером и браузером. Модель относится к pipeline text-generation и поддерживает текстовые сценарии. Nex-N2.5-Max построена на текстовой архитектуре Mixture-of-Experts (MoE) с 1,6 триллиона параметров и стала для разработчика первой моделью, полностью дообученной в масштабе свыше триллиона параметров. По сравнению с мультимодальными моделями Nex-N2.5-mini и Nex-N2.5-Pro, версия Max описана как text-only, поэтому визуальная модальность для неё в README не заявлена. Среди сильных сторон указаны длительное автономное выполнение задач, самокоррекция и высокие результаты в тестах кодирования и агентных сценариев; при этом конкретные пределы контекста, поддерживаемые языки и требования к вычислительным ресурсам не приведены. Веса модели выпускаются с открытым исходным кодом по лицензии Apache-2.0.

Nexus-9B-CodeCore-Merge — экспериментальная объединённая модель на 9 млрд параметров от prithivMLmods, предназначенная для программирования и многошаговых рассуждений. Она создана на основе Qwen3.5-9B с добавлением возможностей NeoHorse-1-9B, OmniCoder-9B и Ornith-1.5-9B; архитектура относится к семейству Qwen3.5, веса представлены в формате Safetensors. Модель рассчитана на генерацию и понимание кода, изменение и отладку программ, следование инструкциям и агентные рабочие процессы с использованием инструментов. Карточка характеризует её как экспериментальную и предупреждает о возможных артефактах. Лицензия — Apache-2.0.

AdminReal/NexusCoder — модель для генерации кода в диалоговом формате, созданная на основе Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct и связанная с агентным фреймворком Nexus Coder. Веса представляют собой инструкционно дообученную плотную модель Qwen2 с 1,5 млрд параметров; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Для загрузки весов используется Transformers и формат safetensors. Модель предназначена для генерации, анализа и исправления кода, а проект Nexus Coder добавляет инструменты и навыки для агентных сценариев. README описывает более 60 навыков и более 80 инструментов в фреймворке, но это возможности программной обвязки, а не отдельные модальности модели. Репозиторий также содержит экспериментальные конфигурации архитектур, не относящиеся к размещённым весам. Для весов указана лицензия Apache 2.0, для исходного кода фреймворка и конфигураций — NAL-1.0.