II.2Создание и понимание программного кода

zetasepic/Qwen2.5-32B-Instruct-abliterated-v2 — доработанная версия Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct, созданная с использованием кода из проекта refusal_direction и техники Abliterated. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 32 млрд параметров, предназначенная для диалогов и генерации текста; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и выдаёт текст, а заявленное окно контекста составляет 32 768 токенов. Базовая Qwen2.5-32B-Instruct рассчитана на диалог, программирование, математику и структурированные ответы; карточка этой версии не приводит отдельные оценки качества или подробные результаты. Язык карточки и метаданные указывают английский, поэтому поддержка других языков здесь не заявляется. Репозиторий содержит веса Safetensors, а лицензия — Apache-2.0.

AIArchiveInfo/Qwen3-0.6B — побитовая архивная копия Qwen3-0.6B от команды Qwen, без изменения весов; репозиторий указывает базовую модель Qwen/Qwen3-0.6B-Base. Это плотная причинная языковая модель на 507,9 млн параметров с 28 слоями, предназначенная для генерации текста и диалогов. Модель работает с текстом, поддерживает переключение между режимами рассуждения и обычного диалога, а также интерфейс вызова инструментов. Метаданные указывают контекст до 40 960 токенов; в README приведено значение 32 768 токенов. Заявлена поддержка более 100 языков и диалектов, включая многоязычные инструкции и перевод. Модель подходит для ответов на вопросы, следования инструкциям, диалогов, генерации кода, математических и логических задач, творческого письма и сценариев с внешними инструментами. Это компактная модель, которую можно использовать для локальных экспериментов и приложений с ограниченными ресурсами; качество на сложных задачах может уступать более крупным моделям. README отмечает риск повторов при некоторых настройках генерации. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели aoiandroid/Qwen3-0.6B на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-0.6B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-0.6B — компактная плотная каузальная языковая модель семейства Qwen3, разработанная командой Qwen. Она содержит около 508 млн параметров и поддерживает контекст до 40 960 токенов по метаданным Hugging Face. Модель прошла предварительное обучение и последующее дообучение на основе Qwen/Qwen3-0.6B-Base; распространяется в формате Safetensors и использует библиотеку Transformers. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, следования инструкциям, рассуждений, генерации кода, перевода и работы с инструментами. Qwen3 поддерживает более 100 языков и диалектов и может переключаться между режимами рассуждения и обычного диалога. Компактный размер облегчает использование в сценариях с ограниченными вычислительными ресурсами, хотя качество и устойчивость могут уступать более крупным моделям. README рекомендует настраивать параметры генерации при появлении повторов. Лицензия — Apache 2.0.

Карточка модели Fbjfhvgv/Qwen3-0.6B на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-0.6B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-0.6B — компактная плотная каузальная языковая модель семейства Qwen3, разработанная командой Qwen. Она содержит около 508 млн параметров и поддерживает контекст до 40 960 токенов по метаданным Hugging Face. Модель прошла предварительное обучение и последующее дообучение на основе Qwen/Qwen3-0.6B-Base; распространяется в формате Safetensors и использует библиотеку Transformers. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, следования инструкциям, рассуждений, генерации кода, перевода и работы с инструментами. Qwen3 поддерживает более 100 языков и диалектов и может переключаться между режимами рассуждения и обычного диалога. Компактный размер облегчает использование в сценариях с ограниченными вычислительными ресурсами, хотя качество и устойчивость могут уступать более крупным моделям. README рекомендует настраивать параметры генерации при появлении повторов. Лицензия — Apache 2.0.

Карточка модели Hellbound237/Qwen3-0.6B на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-0.6B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-0.6B — компактная плотная каузальная языковая модель семейства Qwen3, разработанная командой Qwen. Она содержит около 508 млн параметров и поддерживает контекст до 40 960 токенов по метаданным Hugging Face. Модель прошла предварительное обучение и последующее дообучение на основе Qwen/Qwen3-0.6B-Base; распространяется в формате Safetensors и использует библиотеку Transformers. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, следования инструкциям, рассуждений, генерации кода, перевода и работы с инструментами. Qwen3 поддерживает более 100 языков и диалектов и может переключаться между режимами рассуждения и обычного диалога. Компактный размер облегчает использование в сценариях с ограниченными вычислительными ресурсами, хотя качество и устойчивость могут уступать более крупным моделям. README рекомендует настраивать параметры генерации при появлении повторов. Лицензия — Apache 2.0.

Карточка модели helmo/Qwen3-0.6B на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-0.6B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-0.6B — компактная плотная каузальная языковая модель семейства Qwen3, разработанная командой Qwen. Она содержит около 508 млн параметров и поддерживает контекст до 40 960 токенов по метаданным Hugging Face. Модель прошла предварительное обучение и последующее дообучение на основе Qwen/Qwen3-0.6B-Base; распространяется в формате Safetensors и использует библиотеку Transformers. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, следования инструкциям, рассуждений, генерации кода, перевода и работы с инструментами. Qwen3 поддерживает более 100 языков и диалектов и может переключаться между режимами рассуждения и обычного диалога. Компактный размер облегчает использование в сценариях с ограниченными вычислительными ресурсами, хотя качество и устойчивость могут уступать более крупным моделям. README рекомендует настраивать параметры генерации при появлении повторов. Лицензия — Apache 2.0.

Карточка модели Zidane29/Qwen3-0.6B на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-0.6B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-0.6B — компактная плотная каузальная языковая модель семейства Qwen3, разработанная командой Qwen. Она содержит около 508 млн параметров и поддерживает контекст до 40 960 токенов по метаданным Hugging Face. Модель прошла предварительное обучение и последующее дообучение на основе Qwen/Qwen3-0.6B-Base; распространяется в формате Safetensors и использует библиотеку Transformers. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, следования инструкциям, рассуждений, генерации кода, перевода и работы с инструментами. Qwen3 поддерживает более 100 языков и диалектов и может переключаться между режимами рассуждения и обычного диалога. Компактный размер облегчает использование в сценариях с ограниченными вычислительными ресурсами, хотя качество и устойчивость могут уступать более крупным моделям. README рекомендует настраивать параметры генерации при появлении повторов. Лицензия — Apache 2.0.

Qwen3-24B-A4B-Freedom-HQ-Thinking-Abliterated-Heretic-NEOMAX-Imatrix-GGUF — модель от DavidAU, созданная на базе шести моделей Qwen3 4B и их производных, включая варианты с дистилляцией рассуждений из более крупных моделей. Это текстовая reasoning-модель с архитектурой dense Mixture of Experts: по умолчанию активен один эксперт, но доступны конфигурации с двумя–шестью экспертами, соответствующие заявленным уровням 4–24B параметров. Модель распространяется в формате GGUF с различными вариантами квантования и рассчитана на локальный запуск на GPU или CPU. Модель предназначена для широкого спектра задач: генерации и продолжения художественных текстов, ролевых сценариев, диалогов, написания кода, математики, обучения, исторических и научных объяснений, включая задачи высокого уровня. Заявлена поддержка контекста до 256K токенов и английского языка. Модель ориентирована на подробные рассуждения, планирование и точное следование инструкциям; увеличение числа активных экспертов может повысить доступную вычислительную мощность и качество ответов. К сильным сторонам относятся большой контекст, гибкая настройка числа активных экспертов, reasoning-возможности и сниженный уровень отказов благодаря применению Heretic и abliterated-подхода. При этом модель может требовать более явных указаний для получения желаемого уровня резкости, ненормативной лексики или откровенного содержания. Для локального запуска потребуются соответствующие вычислительные ресурсы, особенно при активации нескольких экспертов; заявленные показатели скорости зависят от оборудования и настроек. В README указана лицензия Apache-2.0.

YOYO-AI Qwen3-30B-A3B-YOYO-V5 — объединённая модель семейства Qwen3 MoE, созданная YOYO-AI алгоритмом yoyo_fusion на основе Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507, Qwen/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 и Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct. Она предназначена для диалогов, выполнения инструкций, генерации текста и вызова инструментов; объединение сводит навыки исходных моделей в один чекпойнт. Репозиторий содержит веса safetensors в формате bfloat16. Модель принимает текст и выдаёт текст. Метаданные указывают 2,6 млрд параметров и контекст до 262 144 токенов; в README также заявлена длина контекста 1 010 000 токенов, но не поясняется, при каких условиях она доступна. В карточке отмечены английский и китайский языки. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Указанные в README параметры генерации: temperature 0,7, top-p 0,8 и top-k 20. Фактическое качество объединения, результаты оценок и практические требования к оборудованию в карточке не приведены.

Archsloth/Qwen3-4B-GGUF — это квантизированная GGUF-версия языковой модели Qwen3-4B, разработанная Archsloth на базе Qwen/Qwen3-4B. Модель предназначена для генерации текста, диалоговых сценариев, программирования и локального запуска через llama.cpp, в том числе на CPU и устройствах с ограниченными ресурсами. Доступны варианты квантизации Q4_K_M, Q6_K и Q8_0 с размером файлов примерно от 2,50 до 4,28 ГБ. Архитектура и структура тензоров соответствуют базовой модели Qwen3-4B, однако README не указывает точное число параметров, максимальный контекст и полный набор архитектурных характеристик. Заявлена поддержка корейского, английского, испанского, японского, китайского, русского, арабского, хинди и тайского языков, а также исходного кода. Для варианта Q4_K_M приведены измерения KL-дивергенции, показывающие более близкое соответствие исходной модели bf16 по сравнению с рядом альтернативных квантизаций аналогичного размера. Основные преимущества — компактный размер, возможность локального CPU-запуска и улучшенные заявленные показатели сохранения качества после квантизации, особенно для корейского языка и программного кода. Ограничения связаны с потерями качества квантизации, потребностью в значительном объёме памяти при длинном контексте и отсутствием в README подробных данных о производительности, мультимодальности и максимальной длине контекста. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели rayss868123/Qwen3-4B-Instruct-2507-heretic на Hugging Face совпадает с карточкой heretic-org/Qwen3-4B-Instruct-2507-heretic, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-4B-Instruct-2507-heretic — производная диалоговая модель на базе Qwen3-4B-Instruct-2507, созданная с помощью abliteration для заметного снижения частоты отказов. По приведённому в карточке тесту отказов стало 5 из 100 запросов против 100 из 100 у исходной модели; это измерение относится к конкретному тесту и не гарантирует поведение на других запросах. Модель плотная, с архитектурой Qwen3ForCausalLM и примерно 3,7 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст. Поддерживает контекст до 262 144 токенов и рассчитана на диалоги и режим без пошагового рассуждения. Модель подходит для ответов на вопросы, следования инструкциям, написания и анализа текстов, решения задач, программирования и использования инструментов. В карточке базовой модели заявлена поддержка нескольких языков, но конкретные языки для этой версии не перечислены. Версия опубликована в формате safetensors и предназначена для запуска через Transformers. Лицензия — Apache-2.0.

ZeroXClem/Qwen3-4B-Valiant-Polaris — объединённая методом Model Stock с помощью MergeKit языковая модель на архитектуре Qwen3, разработанная ZeroXClem. В объединении использованы Qwen/Qwen3-4B, Polaris-4B-Preview, Qwen3-4B-ShiningValiant3, Qwen3-4B-Dot-Goat и Qwen3-4B-RP-V3; размер модели — около 3,7 млрд параметров, формат весов — safetensors, лицензия — Apache 2.0 с учётом лицензий базовых моделей. Модель предназначена для диалогов, рассуждений, решения математических и логических задач, научных вопросов, творческого письма и ролевых сценариев. README также заявляет поддержку агентных сценариев с инструментами; входной модальностью в каталоге указана только текстовая. Контекстное окно составляет 40 960 токенов. В метаданных указан английский язык. Возможные ограничения включают неконтролируемые или недостаточно отфильтрованные ответы, унаследованные от некоторых компонентов слияния, а также риск ошибок и предвзятости; результаты для важных решений следует проверять. Заявления README о превосходстве на бенчмарках не подтверждены приведёнными метаданными.

unsloth/Qwen3.5-4B-GGUF — компактная мультимодальная модель семейства Qwen3.5, разработанная командой Qwen и подготовленная в формате GGUF компанией Unsloth. Она предназначена для локального запуска, а также для задач, связанных с обработкой текста и изображений: рассуждений, программирования, визуального понимания и агентских сценариев. Модель поддерживает 201 язык и диалект. Это каузальная языковая модель с vision-энкодером и гибридной архитектурой, объединяющей Gated Delta Networks, Gated Attention и разреженный Mixture-of-Experts. Модель содержит около 4 млрд параметров, 32 слоя и имеет нативную длину контекста 262 144 токена с возможностью расширения до 1 010 000 токенов. Указанные характеристики делают её ориентированной на эффективный инференс с относительно низкими требованиями к ресурсам, однако фактическая скорость и доступный контекст зависят от используемого движка и оборудования. Сильные стороны модели — сочетание текстовых и визуальных возможностей, широкий языковой охват, длинный контекст и пригодность для локального развертывания и дообучения с помощью Unsloth. Ограничения, включая качество на конкретных языках, типах изображений и прикладных задачах, в README подробно не описаны и требуют самостоятельного тестирования. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Hob-forge/Qwen3.5-4B-Instruct-GGUF — это текстовая GGUF-квантизованная версия Qwen3.5-4B, разработанной командой Qwen. Издатель Hob Forge не обучал модель, а подготовил собственную редакцию: выполнил конвертацию и квантизацию, проверил шаблон чата и вызов инструментов, а также измерил скорость, потребление памяти и потери качества. Базовая модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Модель предназначена для диалогов, генерации текста, помощи в программировании и использования инструментов на компьютерах с ограниченными ресурсами. Она поддерживает режим рассуждений, включённый по умолчанию, и может работать через llama.cpp, Ollama и совместимые приложения. Доступны варианты Q4_K_M, Q5_K_M, Q6_K, Q8_0 и IQ4_XS; рекомендуемым вариантом назван Q4_K_M размером около 2,58 GiB. Указана архитектура с гибридным вниманием: 8 слоёв полного внимания, линейное внимание DeltaNet и однослойный блок MTP. Благодаря этому KV-кэш заметно меньше, чем у плотной модели сопоставимого размера: около 256 MiB при контексте 8K и 1 GiB при 32K. Сильные стороны модели — небольшие требования к памяти, поддержка длинного контекста, высокая скорость на совместимом оборудовании и проверенная работа инструментов. Вариант Q4_K_M, по приведённым измерениям, помещается примерно в 4 GB памяти даже при контексте 32K, хотя такой режим может быть ограничен по запасу ресурсов. Ограничения связаны с размером 4B: модель не относится к передовым и уступает более крупным моделям в сложных задачах. IQ4_XS экономит место, но существенно медленнее на RTX-картах. GGUF-файлы являются текстовыми: визуальные компоненты исходной мультимодальной модели не включены. Для работы требуется современная версия llama.cpp с поддержкой данной архитектуры.

FastFlowLM/Qwen3.5-9B-NPU2 — мультимодальная каузальная языковая модель с vision encoder, основанная на Qwen/Qwen3.5-9B. Модель предназначена для обработки текста и изображений, включая задачи рассуждения, программирования, работы с агентами и визуального понимания. Она поставляется в формате Hugging Face Transformers и совместима с Transformers, vLLM, SGLang и KTransformers. Модель содержит 9 млрд параметров, 32 слоя и использует гибридную архитектуру Gated Delta Networks со sparse Mixture-of-Experts и Gated Attention. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена, с возможностью расширения до 1 010 000 токенов. Заявлена поддержка 201 языка и диалекта, однако подробные сведения о распределении качества между языками в README не приведены. Сильными сторонами являются мультимодальность, длинный контекст, высокая эффективность архитектуры и ориентация на производительный инференс с низкой задержкой. Ограничения, требования к аппаратному обеспечению и характеристики варианта NPU2 отдельно не описаны; приведённые результаты тестов относятся к базовой Qwen3.5-9B и не обязательно отражают поведение FastFlowLM/Qwen3.5-9B-NPU2. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Это GGUF-версия модели Qwen3.6-27B-Architect-Polaris2-Fable-B-F451-F32, подготовленная mradermacher. Репозиторий содержит статические квантизации, включая варианты GGUF и мультимодальные дополнения mmproj; указан вариант F32. Базовая модель связана с nightmedia/Qwen3.6-27B-Architect-Polaris2-Fable-B-F451-F32 и классифицирована как дообучение. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом и инструкционном формате. По тегам карточки она ориентирована на рассуждения, математику, программирование и творческое письмо, включая создание и продолжение историй; метаданные также указывают мультиязычную поддержку английского, китайского, японского и испанского языков. Лицензия — Apache-2.0. Репозиторий распространяет веса в формате GGUF, предназначенном для запуска совместимым ПО; доступные уровни квантизации различаются по размеру и могут влиять на качество. Карточка не приводит результатов сравнительных оценок или конкретных ограничений качества.

Qwen3.6-27B-Jormungandr-i1-GGUF — это квантизированная в формате GGUF версия модели Qwen3.6-27B-Jormungandr, разработанной nightmedia и подготовленной пользователем mradermacher. Модель основана на архитектуре Qwen3.6 с 27 млрд параметров и распространяется в виде imatrix-квантов различных уровней точности и размера. Модель предназначена для генерации текста, диалогов, программирования, математических и STEM-задач, исследовательских сценариев, рассуждений, творческого и художественного письма, а также ролевого взаимодействия. В метаданных заявлена поддержка английского, китайского, японского и испанского языков. README указывает, что это vision-модель; для работы с визуальными данными могут потребоваться mmproj-файлы из статического репозитория. Также заявлена поддержка контекста до 256 тысяч или 1 миллиона токенов, однако конкретные ограничения зависят от исходной модели и используемого программного обеспечения. Главное преимущество — широкий выбор квантов GGUF, позволяющий выбирать баланс между размером, скоростью и качеством: от вариантов примерно на 11 ГБ до 22,5 ГБ. Для части вариантов приведены рекомендации по качеству и скорости, но независимые бенчмарки в README отсутствуют. Ограничения включают возможную потерю качества из-за квантования, необходимость совместимого GGUF-движка и дополнительных mmproj-файлов для мультимодальной работы; точные возможности и производительность зависят от выбранного кванта и оборудования. Модель и квантизированные файлы распространяются по лицензии Apache-2.0.

mradermacher/Qwen3.6-27B-Miraculix-i1-GGUF — набор квантизированных GGUF-версий модели Qwen3.6-27B-Miraculix, разработанной nightmedia и преобразованной и опубликованной mradermacher. Модель имеет размер 27B параметров, предназначена для запуска в совместимых локальных средах, поддерживает instruction-tuned и conversational-сценарии, а также заявлена как vision-модель при наличии соответствующих mmproj-файлов в статическом репозитории. Модель ориентирована на генерацию текста, программирование, математические и STEM-задачи, исследовательские сценарии, рассуждения, многоязычное общение и творческое письмо, включая создание сюжетов, сцен и ролевые взаимодействия. В метаданных указаны английский, китайский, японский и испанский языки. Также заявлена поддержка длинного контекста до 256K и 1M токенов, однако точные характеристики контекстного окна в README не подтверждены отдельно. Репозиторий предоставляет варианты квантизации от i1-Q2_K до i1-Q6_K размером примерно от 11 до 22,5 ГБ. Квантизации IQ могут обеспечивать лучшее качество при сопоставимом размере, а i1-Q4_K_M отмечена как быстрая и рекомендуемая; Q4_0 описана как быстрая, но с низким качеством. Конкретные требования к памяти, производительность, результаты тестирования и ограничения качества не приведены. Лицензия — Apache-2.0.

RedHatAI/Qwen3.6-35B-A3B-FP8-dynamic — мультимодальная модель семейства Qwen3.6 с архитектурой mixture-of-experts (MoE), разработанная RedHatAI на основе Qwen/Qwen3.6-35B-A3B от Alibaba Cloud. Модель принимает текст и изображения, а генерирует текст; заявлены улучшенные возможности рассуждений, вызова инструментов и обработки визуально-языковых запросов. Точные поддерживаемые языки и размер контекстного окна в представленном README не указаны. Модель оптимизирована для инференса в vLLM с помощью динамической FP8-квантизации весов и активаций. Квантизация применяется к линейным слоям трансформерных блоков, тогда как визуальный энкодер, MoE-маршрутизатор, общие эксперты, эмбеддинги и некоторые другие компоненты сохраняются в исходной точности. Это примерно на 50% снижает требования к дисковому пространству и памяти GPU по сравнению с 16-битным представлением. Поддерживаются текстовый и мультимодальный режимы, вызов инструментов, рассуждения и speculative decoding с Multi-Token Prediction. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0; в README подтверждена валидация для vLLM 0.18.0, RHOAI 3.4 и RHAIIS 3.4.

Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive — мультимодальная модель на базе Qwen3.6-35B-A3B, разработанная HauhauCS. Это вариант с усиленным снятием ограничений на отказы: по заявлению автора, модель генерирует полный ответ даже на запросы, от которых обычно отказывается базовая версия. Модель предназначена для диалогов, анализа и генерации текста, программирования, а также работы с изображениями и видео. Архитектура — гибридная MoE с 35 млрд общих параметров и примерно 3 млрд активных параметров на один проход. Используются 256 экспертов, из которых для каждого токена выбираются 8; модель содержит 40 слоёв и сочетает linear attention с полной softmax attention в соотношении 3:1. Заявлен нативный контекст до 262 тысяч токенов. Поддерживаются текст, изображения и видео; указаны английский, китайский и другие языки. Для обработки изображений требуется отдельный файл mmproj. Модель доступна в формате GGUF с вариантами квантования от Q8 до Q2, включая пользовательские K_P-кванты, оптимизированные для сохранения качества. Сильные стороны — большой контекст, мультимодальность, MoE-эффективность и отсутствие встроенных отказов. Ограничение агрессивного варианта — возможное отсутствие защитных барьеров и редкие краткие дисклеймеры, которые автор связывает с обучением базовой модели. Для запуска подходят llama.cpp, LM Studio и другие GGUF-совместимые среды. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3.6-40B-Claude-4.6-Opus-Deckard-Heretic-Uncensored-Thinking — мультимодальная плотная модель с обработкой изображений, созданная DavidAU на основе Qwen/Qwen3.6-27B. Автор описывает расширение модели с 27 до 40 млрд параметров и многоэтапное дообучение: на наборах Deckard/PDK и на данных дистилляции рассуждений Claude 4.6 Opus. Модель рассчитана на диалог, рассуждения, программирование и творческое письмо, включая создание сюжетов и ролевые сценарии; поддерживает вызов инструментов и анализ изображений. В карточке указана длина контекста 256 тыс. токенов, а также режим рассуждений с переменной длиной ответа. Заявления автора о превосходстве в тестах не сопровождаются в предоставленном тексте конкретными результатами, поэтому их следует считать заявлениями автора. README также описывает модель как uncensored и предупреждает о возможности генерации откровенного контента по запросу; отмечены возможные зацикливания на низких квантизациях или слишком коротких запросах. Репозиторий распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

Qwen3.8-27B-ABLITERATED-UNCENSORED-PHILADELPHIA-CLASS — мультимодальная производная модель на базе Qwen/Qwen3.8-27B, разработанная автором репозитория shuijiaodawang. Она предназначена для диалогов, генерации и анализа текста, программирования, работы с JSON, объяснений, математических задач, отладки, а также обработки изображений и текстово-визуальных запросов. Модель использует гибридную текстово-визуальную архитектуру Qwen3.8 с 27 млрд параметров и поддерживает мультиязычную работу. Доступен BF16-чекпойнт Transformers с текстовыми и визуальными весами, а также GGUF-варианты Q4_K_M, Q5_K_M и Q8_0 для локальной текстовой генерации. Заявлен контекст 32 768 токенов для примера Ollama; режим рассуждений Qwen3.8 сохраняется. Для BF16-версии рекомендуется около 56 ГБ памяти, не считая накладных расходов и KV-кэша. Главная особенность — существенное снижение отказов: во внутренних тестах заявлены 0 отказов на 842 промптах и на отдельной выборке из 126 промптов, при этом проверка связности дала 23 успешных результата из 24. Эти оценки являются внутренними, не являются независимыми бенчмарками и не подтверждают сохранение исходных показателей точности, рассуждений, программирования или компьютерного зрения. Поведение может изменяться при квантовании и использовании разных бэкендов; GGUF-файлы не поддерживают изображения без совместимого vision projector. MTP-голова отсутствует, поэтому спекулятивное декодирование на её основе недоступно. Модель распространяется по лицензии Apache License 2.0.

Qwen3.8-27B-AEON-Ultimate-Uncensored-UD-GGUF — набор GGUF-квантизованных версий модели Qwen3.8-27B-AEON-ULTIMATE-UNCENSORED-BF16 от AEON-7. Модель предназначена для генерации текста, включая диалоги, работу с кодом, рассуждениями и агентскими сценариями с function calling. Указана поддержка английского и китайского языков, а также vision через компонент mmproj. Это гибридная архитектура GatedDeltaNet и attention: 48 из 64 слоёв используют рекуррентный SSM-механизм. В поставку входят варианты AWQ-UD и Baseline UD с квантизацией Q8_0, Q6_K, Q5_K_M и IQ4_XS; размеры файлов составляют примерно 25,9–34,7 ГБ. При квантизации рекуррентные тензоры SSM сохраняются в исходной точности, применяются матрица важности и чувствительные к тензорам настройки точности. Поддержаны MTP для speculative decoding и контекст калибровки до 32 768 токенов, однако максимальный контекст модели в README не указан. AWQ-UD рекомендуется как вариант с более низкой perplexity, тогда как Baseline UD ближе к распределению выходов F16 по KL-divergence. Модель рассчитана на запуск через llama.cpp; для максимальной производительности README также указывает SGLang с DFlash2. Ограничения включают зависимость качества и скорости от выбранного кванта и аппаратного обеспечения, а также отсутствие подробных данных о возможностях vision и точных требованиях к памяти. Лицензия — Apache-2.0.

mradermacher/Qwen3.8-27B-Brainwaves-WFH-i1-GGUF — квантованная версия модели Qwen3.8-27B-Brainwaves-WFH, разработанной nightmedia и преобразованной в формат GGUF пользователем mradermacher. Модель предназначена для локального запуска в задачах генерации текста, диалогов, программирования, математики, научно-технических запросов, рассуждений, творческого и художественного письма, а также ролевых сценариев. В README также указана поддержка изображений через дополнительные mmproj-файлы, доступные в статическом репозитории. Модель относится к семейству Qwen и имеет заявленный размер 27B параметров. Доступны варианты квантования i1 с использованием imatrix, включая Q2_K, Q3_K, IQ3, IQ4, Q4, Q5 и Q6; размер файлов составляет примерно от 11 до 22,5 ГБ. Для некоторых вариантов указаны компромиссы между скоростью, размером и качеством: i1-Q4_K_M отмечен как быстрый и рекомендуемый, а i1-Q4_K_S — как оптимальный по соотношению размера, скорости и качества. Заявлены языки English, Chinese, Japanese и Spanish. В тегах упоминается контекст до 1M токенов, однако README не подтверждает фактические ограничения именно этой сборки. Сильной стороной модели является широкий набор предполагаемых сценариев применения и наличие нескольких уровней квантования для выбора под доступные ресурсы. Ограничения связаны с потерями качества, зависящими от типа квантования, отсутствием подробных результатов оценки и неполным описанием архитектуры, точной мультимодальной конфигурации и практического размера контекста. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3.8-27B-heretic-ara-oQ4e-mtp — смешанно-точно квантованная версия модели trohrbaugh/Qwen3.8-27B-heretic-ara, опубликованная underlotus. В основе лежит Qwen3.8-27B; модель имеет около 27 млрд параметров, поддерживает текстовые, графические и видео входы, а также английский и китайский языки. Vision tower и голова Multi-Token Prediction сохранены. Веса представлены в формате MLX safetensors и совместимы с oMLX, mlx-lm, LM Studio и другими приложениями с поддержкой MLX. Модель предназначена для генерации текста, мультимодального анализа изображений и видео, программирования и локального запуска на устройствах Apple Silicon. Квантование oQ4e использует около 4,6 бит на параметр и распределяет точность по слоям с учётом их чувствительности, что уменьшает требуемую память примерно с 55 ГБ до 16–18 ГБ. Ограничениями являются зависимость от MLX-совместимой инфраструктуры, повышенные требования к памяти по сравнению с небольшими моделями и отсутствие указанного в README максимального контекста. Модель описана как декензурированная и сохраняет мультимодальные возможности, однако конкретные гарантии качества и безопасности для всех сценариев не приведены. Лицензия — Apache 2.0, унаследованная от базовой модели.

Abiray/Qwen3.8-27B-Q4_K_M-GGUF — это квантизированная версия мультимодальной vision-language модели Qwen3.8-27B, разработанной командой Qwen. Модель распространяется в формате GGUF и предназначена для локального запуска с помощью llama.cpp и совместимых инструментов, включая LM Studio, Ollama и GPT4All. Модель поддерживает текстовые и мультимодальные сценарии: работу с изображениями и видео, программирование, профессиональные задачи, исследования и длительные агентские процессы. Основной файл имеет размер 16,8 ГБ и использует квантизацию Q4_K_M, выполненную с помощью llama.cpp b10430. Для обработки изображений и других мультимодальных входов требуется дополнительный vision adapter mmproj-F16.gguf; без него доступен текстовый режим. Сведения о точной архитектуре, размере контекста и поддерживаемых языках в карточке не указаны. К сильным сторонам относятся сочетание возможностей языковой модели и анализа визуального контента, а также возможность локального запуска в широко поддерживаемых форматах. К ограничениям относятся необходимость отдельного vision adapter для мультимодальных задач и потенциальные компромиссы точности, обусловленные квантизацией Q4_K_M. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

wbydc/Qwen3.8-27B-TFCF-HU-CODER-GGUF — это GGUF-квантизированная мультиязычная fine-tune-модель на базе Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NM-DAU от DavidAU. Репозиторий содержит обычные и MTP-квантизации, включая варианты с 4- и 8-битной точностью. В README указаны английский и китайский языки, а также лицензия Apache-2.0. Модель опубликована пользователем или организацией wbydc; обучение выполнялось с использованием Unsloth и многоэтапных методов Cold Fusion и Fable Fusion. Модель предназначена для широкого спектра сценариев: решения задач и рассуждений, программирования, творческого письма, создания художественных текстов, ролевых диалогов и других универсальных применений. Основной акцент сделан на подробных ответах, сокращении объёма внутренних рассуждений и повышении скорости генерации, в том числе в режиме MTP. README заявляет о заметном снижении числа thinking-токенов по сравнению с исходной версией Qwen3.8 и о высоких результатах на ARC-C и ARC-E, однако эти показатели приведены автором модели и не сопровождаются независимой методикой проверки. Ключевое ограничение — отсутствие в README точных сведений о длине контекста, поддерживаемых режимах мультимодальности и фактической архитектуре vision-компонентов, несмотря на тег image-text-to-text. Также заявлены uncensored-поведение и возможность генерации контента разных жанров, поэтому пригодность модели для чувствительных сценариев требует самостоятельной проверки. Для использования необходимо выбрать совместимый GGUF-квант и учитывать требования к памяти, зависящие от его разрядности.

blastbeng/Qwen3.8-27B-TURBO — открытая многоэтапно дообученная и объединённая версия модели Qwen3.8-27B, разработанная автором репозитория blastbeng на базе модели DavidAU/Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NM-DAU. В README указано использование Unsloth, методов Cold Fusion и Fable Fusion, а также наборов данных DavidAU/Polar-STRICT-Datasets и DavidAU/F451-STRICT-Datasets. Модель распространяется в вариантах GGUF, включая обычные и MTP-квантизации, с матрицами Neo-CODER MAX DI-MATRIX. Модель предназначена для широкого круга задач: рассуждений и решения задач, программирования, творческого письма, генерации художественных текстов и ролевых сценариев. Заявлены поддержка английского и китайского языков, текстово-изображенческий pipeline tag, а также три режима мышления. Основной размер модели — 27 млрд параметров; доступны как минимум 4-битные и 8-битные варианты. По утверждению автора, Turbo-версия сокращает объём рассуждений до примерно половины, а в отдельных случаях до одной десятой от объёма базовой версии, сохраняя детализацию и качество вывода. Сильными сторонами заявлены высокая скорость генерации, сниженное избыточное рассуждение, развитые способности к программированию, творческим задачам и вызову инструментов, а также производительность на потребительском оборудовании. В README приведены авторские результаты ARC-C до 735 в 8-битном режиме и свыше 718 в 4-битном, однако методика и независимое подтверждение этих показателей не описаны. Ограничения включают отсутствие сведений о размере контекста, точной поддержке изображений, системных требованиях и стабильности поведения; характеристики следует проверять отдельно для выбранной квантизации. Лицензия указана как Apache-2.0.

Qwen3.8-Flash-Next-99B-A5B-Niwaki-3bit-mlx — текстовая Mixture-of-Experts-модель, созданная проектом Niwaki на базе Qwen3.8-Flash-Next от команды Qwen. Модель получена pruning, реконструкцией и distillation экспертов, после чего сохранена в 3-битном формате для MLX. Она предназначена для генерации текста, диалогов, программирования, рассуждений и творческого письма, прежде всего на устройствах Apple Silicon с unified memory. Vision tower в этой версии отсутствует, поэтому модель работает только с текстом. Модель содержит около 99 млрд параметров, из которых примерно 5,2 млрд активны для каждого токена; исходный размер составлял около 177 млрд параметров. Архитектура включает 48 слоёв, 512 маршрутизируемых экспертов и top-k=10, при этом эксперты используются в 24 слоях. Размер промежуточного слоя экспертов — 448, экспертные веса имеют 3-битную точность с group size 64, n-gram embedding table — 2-битную, а backbone сохранён в 4-битном формате. Размер модели на диске — 36,7 ГБ; она рассчитана на комфортную работу в 48 ГБ unified memory. Для MLX требуются mlx-vlm версии не ниже 0.7.0rc0, mlx не ниже 0.32 и специальный загрузчик из репозитория модели. Главное преимущество — существенное снижение требований к памяти при сохранении заявленных характеристик базовой модели: на опубликованном наборе задач среднее качество составило 96,6% от 4-битного reference-варианта. Модель сохраняет беглость и релевантность ответов, однако сжатие ухудшает perplexity и надёжность числовых и узкоспециализированных технических сведений. На многошаговых арифметических задачах она может рассуждать дольше и более повторно. Оценивание проводилось преимущественно на англоязычных веб-данных, поэтому поведение в редких предметных областях и языках, отличных от английского, исследовано ограниченно. Лицензия указана как other; применимые условия приведены в лицензии базовой модели Qwen3.8-Flash-Next. Доступны также сборки GGUF для llama.cpp, требующие форка neopolita-llama.cpp.

Qwen3.8-Flash-Next-mixed-NVFP4-FP8 — это квантованная версия Qwen3.8-Flash-Next, подготовленная командой Primitive AI. Модель предназначена для мультимодальных сценариев image-text-to-text, генерации текста, рассуждений и вызова инструментов. Она поддерживает работу через Transformers и vLLM, включая tool calling с thinking, parser qwen3_coder и speculative decoding MTP. Модель имеет размер около 183,7 ГБ и использует смешанную точность NVFP4, FP8 и BF16 в формате compressed-tensors. Полноразмерные и линейные attention-проекции переведены в FP8, что сокращает нагрузку на память и ускоряет декодирование. Заявлена работа на одной GPU Blackwell с 96 ГБ видеопамяти и примерно 100 ГБ оперативной памяти; измерения проводились при контексте 32 768 токенов и до 36 последовательностей. Нативный контекст базовой модели указан как 262 144 токена, а для более длинного контекста предлагается RoPE-масштабирование YaRN. По данным карточки, модель сохраняет сопоставимое с обычной NVFP4-сборкой качество при показателях 92,2 для knowledge, 84,8 для call и 56,7 для abstain, а также достигает 84,4 токена в секунду в однопоточном режиме и 526 токенов в секунду при concurrency 32. Основное ограничение — необходимость использовать переменную VLLM_GDN_DECODE_KERNEL=triton: стандартное CUDA-ядро может зависать при высокой конкуренции. Для запуска также требуются специальные параметры vLLM, значительный объём RAM и совместимое оборудование Blackwell. Модель распространяется по лицензии Qwen Community 1.0.