II.2Создание и понимание программного кода

prithivMLmods/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-F16-GGUF — версия модели Qwen2.5-Coder-14B-Instruct в формате GGUF F16. Она основана на Qwen/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct и предназначена для генерации кода и диалогового взаимодействия по инструкциям. Модель содержит 14 млрд параметров; GGUF позволяет запускать её в совместимом программном обеспечении, например llama.cpp и Ollama. Модель подходит для написания, анализа и исправления кода в чат-сценариях. В карточке указаны английский язык и лицензия CreativeML Open RAIL-M. README описывает общий запуск GGUF через Ollama, но не приводит отдельные результаты оценки или специфические настройки этой модели.

richardyoung/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-heretic — модифицированная версия Qwen/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct, созданная с помощью Heretic v1.4.0. Это причинная языковая модель семейства Qwen2 для генерации кода и диалогового взаимодействия; размер по метаданным — 14 млрд параметров, веса сохранены в safetensors. Карточка указывает на изменение поведения отказов: в приведённой оценке модель отказала в 3 из 100 случаев против 100 из 100 у исходной модели. Модель подходит для генерации, анализа и исправления кода, а также для диалоговых сценариев разработки. Метаданные указывают контекст до 32 768 токенов; README базовой модели описывает возможность расширения до 131 072 токенов с YaRN, но это требует настройки и может ухудшить работу на коротких запросах. Карточка модели не приводит отдельной оценки качества именно этой версии. Модель основана на Qwen/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct и распространяется по лицензии Apache-2.0. В README разработчиком модификации указан владелец репозитория richardyoung; модель снижает частоту отказов, поэтому её ответы требуют соответствующей проверки при использовании.

Etherll/Qwen2.5-Coder-1.5B-CodeFIM — дообученная модель семейства Qwen2.5-Coder для генерации кода в формате Fill-in-the-Middle (FIM): она дополняет код, вставляя фрагмент между заданным префиксом и суффиксом. README рекомендует использовать её с Continue и передавать имя файла, префикс и суффикс в формате {{{filename}}}{{{prefix}}}{{{suffix}}}. Модель построена на архитектуре Qwen2ForCausalLM, содержит 1,5 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса Safetensors и предназначен для генерации текста, в частности кода. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели zxy1423/Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct — инструкционно дообученная языковая модель для генерации и анализа кода, разработанная командой Qwen. Это причинная трансформерная модель семейства Qwen2 с 1,5 млрд параметров, обученная на коде, текстово-кодовом сопоставлении и синтетических данных. Архитектура использует RoPE, SwiGLU, RMSNorm и групповое запросное внимание; контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации, объяснения и исправления кода, а также для диалоговых сценариев и создания кодовых агентов. По карточке семейства, обучение также сохраняло способности к математике и общим задачам, однако основной профиль этой версии — программирование. Доступна через библиотеку Transformers и поддерживает формат safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Компактный размер облегчает её запуск по сравнению с крупными моделями, но качество и надёжность ответов могут быть ниже, чем у более крупных кодовых моделей; сгенерированный код следует проверять.

mlx-community/Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-4bit — конвертированная в формат MLX 4-битная версия Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct от mlx-community, созданная с помощью mlx-lm 0.18.1. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen2 с 1,5 млрд параметров, предназначенная для генерации текста в формате инструкционного диалога и работы с кодом. Контекст модели составляет до 32 768 токенов; метаданные указывают английский язык и возможности чата и работы с кодом. Модель подходит для написания и объяснения кода, ответов на вопросы по программированию, а также помощи в небольших задачах разработки. 4-битное представление предназначено для запуска через MLX. Это производная от Qwen/Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct, преобразованная в MLX и квантизированная; лицензия — Apache-2.0.

Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-AWQ — это инструкционно дообученная языковая модель для работы с программным кодом из серии Qwen2.5-Coder, разработанная командой Qwen компании Alibaba Cloud. Она предназначена для генерации, анализа и исправления кода, задач кодового рассуждения, создания приложений и использования в сценариях Code Agents. Модель также сохраняет возможности в математике и общих задачах обработки текста. Модель относится к причинным языковым моделям и поддерживает текстовую модальность. Она содержит 1,54 млрд параметров, из которых 1,31 млрд не являются параметрами эмбеддингов, имеет 28 слоёв и контекст до 32 768 токенов. Архитектура использует transformers, RoPE, SwiGLU, RMSNorm, смещения в Attention QKV, связанные эмбеддинги слов и GQA с 12 головами для Q и 2 для KV. Репозиторий содержит AWQ-квантизированную 4-битную версию; в карточке явно указан английский язык. К сильным сторонам относятся специализация на генерации, рассуждении и исправлении кода, большой контекст и сниженные требования к памяти благодаря 4-битной квантизации. Небольшой размер делает модель удобной для локального развертывания, однако квантизация может влиять на точность, а компактный масштаб модели ограничивает качество по сравнению с более крупными моделями серии. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

mlx-community/Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-bf16 — конвертированная в формат MLX инструктивная модель для генерации кода. Она основана на Qwen/Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct; архитектура — плотная Qwen2 с причинной языковой моделью Qwen2ForCausalLM и 1,5 млрд параметров. Модель предназначена для диалогового взаимодействия и задач с кодом, включая создание фрагментов по запросу и помощь при работе с программным кодом. Контекст модели составляет 32 768 токенов. В метаданных указан английский язык; README описывает конвертацию с помощью mlx-lm 0.18.1 и использование через эту библиотеку. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Практические результаты зависят от качества инструкций и сложности задачи; карточка не приводит отдельных оценок качества.

ThomasBaruzier/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-GGUF — это набор GGUF-квантизованных вариантов Qwen2.5-Coder-32B-Instruct, базовой модели семейства Qwen, разработанной командой Qwen. Квантизация выполнена с использованием llama.cpp и метода imatrix с калибровочным файлом Bartowski. Модель предназначена для генерации и обработки текста, прежде всего для задач программирования и диалогового взаимодействия с кодом. Доступны варианты квантизации от IQ1_S до Q5_K_M, размером примерно от 6,9 до 21,6 ГБ. README приводит показатели perplexity, размера и точности для отдельных вариантов: более крупные квантизации обычно обеспечивают лучшее качество, но требуют больше памяти. Поддерживается текстовый ввод и вывод; заявлен язык en. Архитектура, размер контекста и полный перечень языков в карточке не указаны. Сильная сторона набора — широкий выбор компромиссов между размером файла, требованиями к ресурсам и качеством, а также совместимость с экосистемой llama.cpp благодаря формату GGUF. Ограничения связаны с потерями качества, характерными для квантизации, и значительными требованиями к памяти у 32B-модели; конкретные характеристики зависят от выбранного варианта. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-Q4_K_M-GGUF — это квантизированная версия модели Qwen2.5-Coder-32B-Instruct, преобразованная в формат GGUF пользователем zhangfeng026 с использованием llama.cpp и сервиса GGUF-my-repo. Исходная модель разработана командой Qwen; в карточке указана лицензия Apache-2.0. Модель предназначена для генерации текста и прежде всего для задач, связанных с программным кодом, включая работу в чат-сценариях и использование через llama.cpp. Формат GGUF ориентирован на локальный запуск с помощью llama-cli или llama-server и может применяться на совместимом CPU или GPU-оборудовании. В качестве базовой модели указана Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct, а размер исходной модели составляет 32B параметров. Ключевая характеристика этой версии — квантизация Q4_K_M, которая уменьшает требования к памяти по сравнению с полноразмерной моделью, но потенциально снижает точность генерации. Модель относится к текстовым, поддерживает генерацию кода и текста; в метаданных указан английский язык. Размер контекста в README не определён: в примере запуска llama.cpp используется значение 2048 токенов, но это является параметром команды, а не обязательно максимальным контекстом модели. Подробные сведения о языках, архитектуре, результатах оценки и ограничениях рекомендуется уточнять в карточке исходной модели.

Qwen2.5-Coder-3B-Instruct-GPTQ-Int4 — инструкционная причинно-следственная языковая модель для работы с программным кодом из семейства Qwen2.5-Coder, разработанного командой Qwen. Она предназначена для генерации, анализа, рассуждений и исправления кода, а также может использоваться в чат-сценариях и как основа для code agents. Модель сохраняет общие способности Qwen2.5, включая работу с математическими и другими текстовыми задачами. В README явно указан английский язык. Модель содержит 3,09 млрд параметров, из которых 2,77 млрд не относятся к embedding-слою, и включает 36 слоёв. Архитектура построена на transformers с RoPE, SwiGLU, RMSNorm, bias в Attention QKV и связанными word embeddings; используется GQA с 16 головами для Q и 2 для KV. Контекст составляет до 32 768 токенов. Это GPTQ-квантизированная 4-битная версия instruction-tuned модели Qwen2.5-Coder-3B-Instruct, рассчитанная на более эффективное использование памяти. Сильные стороны модели — специализация на программировании, генерации и исправлении кода, поддержка длинного контекста и сниженные требования к памяти благодаря 4-битной квантизации. README не приводит конкретных результатов тестов, требований к GPU, данных о качестве на отдельных языках программирования или ограничений, связанных с квантизацией. Модель распространяется по лицензии qwen-research; точные условия следует уточнять в указанном LICENSE.

Карточка модели tbhrc/qwen2_5_coder_7b_instruct_4bit на Hugging Face совпадает с карточкой mlx-community/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-4bit, поэтому описание составлено по ней. Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-4bit — 4-битная версия модели для генерации кода из семейства Qwen2.5-Coder, подготовленная mlx-community. README указывает, что модель преобразована в формат MLX из Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct с помощью mlx-lm 0.18.1; в метаданных базовой моделью указана Qwen/Qwen2.5-Coder-7B. Это плотная причинная языковая модель архитектуры Qwen2 с 7,1 млрд параметров и контекстом 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации кода в диалоговом формате и подходит для помощи при написании и анализе программ. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. README описывает конвертацию в MLX, а метаданные указывают на дообучение базовой модели для кода; представленных сведений недостаточно, чтобы точно описать качество по языкам программирования или результаты оценок.

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-GGUF — это GGUF-квантизированная версия инструкционной модели Qwen2.5-Coder-7B-Instruct, разработанной командой Qwen и подготовленной для распространения пользователем bartowski. Модель предназначена прежде всего для генерации и обработки программного кода, работы в чат-режиме и локального текстового вывода через llama.cpp и совместимые приложения, включая LM Studio. Модель содержит 7 миллиардов параметров, поддерживает текстовый ввод и вывод, а в README заявлен английский язык. Доступны варианты с разными уровнями квантизации — от F16 до Q2 и специализированных форматов для ARM, с размером файлов примерно от 3,5 до 15,2 ГБ. В README также указано обновление конфигурации длины контекста и токенизатора, однако точное значение контекстного окна не приведено. Для диалогов используется формат сообщений Qwen с ролями system, user и assistant. Сильная сторона модели — возможность локального запуска при выборе подходящего уровня квантизации: варианты Q6 и Q5 ориентированы на высокое качество, а более компактные варианты подходят для систем с ограниченной памятью. Ограничения включают возможное снижение качества при сильной квантизации, необходимость совместимого ПО и аппаратных ресурсов, а также отсутствие подробных данных о языковой поддержке и бенчмарках в данном README. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-GGUF — квантизированная GGUF-версия языковой модели Qwen2.5-Coder-7B-Instruct, разработанной Qwen и подготовленной компанией Second State Inc. Модель предназначена для генерации текста и работы с программным кодом в диалоговом формате: написания, объяснения и редактирования кода, а также других сценариев, где требуется ассистент для разработки. Указанный язык — английский. Модель содержит 7 миллиардов параметров и использует шаблон запросов ChatML. Для запуска через LlamaEdge заявлен контекст до 128 000 токенов и поддержка LlamaEdge версии 0.14.3. Доступны варианты квантизации от Q2_K до Q8_0, а также f16, с размером файлов примерно от 3,02 до 15,2 ГБ. Вариант Q4_K_M рекомендован как сбалансированный по качеству и размеру, а Q5_K_M и Q5_K_S — как варианты с минимальной потерей качества. Основные преимущества — специализация на программном коде, инструктивный режим, большой заявленный контекст и возможность локального запуска в разных вариантах квантизации. Более агрессивная квантизация уменьшает требования к памяти, но приводит к заметной потере качества; точные сведения о производительности и поддерживаемых языках программирования в README не приведены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Etherll/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-Ties — объединённая инструкционная языковая модель, созданная автором репозитория методом TIES с помощью mergekit. В качестве базовой использована Qwen/Qwen2.5-Coder-7B, а в объединение включена Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и помощи с программным кодом: она может генерировать, анализировать и исправлять код, а также отвечать на запросы в формате чата. Архитектура — плотная Qwen2, 7,1 млрд параметров; нативный контекст — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса safetensors, а метаданные указывают библиотеку Transformers и интерфейс для вызова инструментов. Карточка не приводит результаты оценки качества или перечень поддерживаемых языков программирования. Лицензия в предоставленных данных не указана; сведения о ней следует проверить на странице репозитория.

baronyi/Qwen2_5-code-talker-v1-0707-014615 — объединённая методом SLERP модель на основе Qwen/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct и Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen2.5 с архитектурой Qwen2ForCausalLM и примерно 14 млрд параметров; карточка указывает форматы Safetensors и GGUF F16, а метаданные — контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и программного кода, а также структурированных ответов и взаимодействия с инструментами через соответствующий интерфейс. Она объединяет возможности двух инструкционных моделей Qwen2.5, одна из которых ориентирована на код. Поддерживаемые языки в предоставленных данных не перечислены. Условия лицензии в карточке и метаданных не приведены.

Qwen3-235B-A22B — большая языковая модель семейства Qwen3 от команды Qwen, разработанная Alibaba. Это причинная языковая модель архитектуры Mixture of Experts: всего 235 млрд параметров, из которых при генерации активируются 22 млрд; используются 128 экспертов, из них активны 8. Модель доступна в формате safetensors и рассчитана на работу через Transformers. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, следования инструкциям, рассуждений, математики, программирования, творческого письма, перевода и сценариев с вызовом внешних инструментов. В одном чекпойнте можно переключать режимы рассуждения и обычного ответа. README заявляет поддержку более 100 языков и диалектов. Контекст в README указан как 32 768 токенов нативно и до 131 072 с YaRN; метаданные каталога указывают нативную длину 40 960 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Репозиторий лицензирован по Apache-2.0. Для практического использования следует учитывать большой общий размер модели и требования к инфраструктуре; README не приводит конкретных аппаратных требований или оценок качества для отдельных задач.

unsloth/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 — версия модели Qwen3, опубликованная Unsloth с исправлениями шаблона чата. Это причинная языковая модель архитектуры MoE: в исходной конфигурации 235 млрд параметров, из которых активируются 22 млрд; версия в репозитории содержит 18,2 млрд параметров. Модель предназначена для диалогов и следования инструкциям, рассуждений, математики, программирования и вызова инструментов. Она работает только в режиме без пошагового «thinking» и поддерживает контекст до 262 144 токенов. Разработчики отмечают улучшения в понимании текста, знаниях на нескольких языках и выполнении открытых задач. Модель подходит для чат-ассистентов, обработки длинных документов и агентных сценариев с инструментами. В метаданных указаны Transformers и формат Safetensors; для использования с llama.cpp README рекомендует параметр --jinja. Репозиторий лицензирован по Apache-2.0.

Qwen3-30B-A3B — языковая модель семейства Qwen3, разработанная командой Qwen. Это причинная модель с архитектурой mixture-of-experts: в README указаны 30,5 млрд параметров всего и 3,3 млрд активируемых параметров, 48 слоёв и 128 экспертов, из которых для обработки задействуются 8. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, следования инструкциям, рассуждений, математики, программирования, творческого письма, перевода и работы с внешними инструментами. В ней можно переключаться между режимами рассуждения и обычного ответа. Заявлена поддержка более 100 языков и диалектов. Метаданные указывают библиотеку Transformers, формат Safetensors и контекст 40 960 токенов; README описывает нативный контекст 32 768 токенов и расширение до 131 072 с YaRN. Модель дообучена на Qwen/Qwen3-30B-A3B-Base и распространяется по лицензии Apache-2.0. Указанные в README возможности рассуждения и работы с инструментами не заменяют внешнюю проверку ответов и корректную настройку интеграций.

Карточка модели jed351/qwen3-30B-A3B-SFT-DPO на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-30B-A3B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-30B-A3B — языковая модель семейства Qwen3, разработанная командой Qwen. Это причинная модель с архитектурой mixture-of-experts: в README указаны 30,5 млрд параметров всего и 3,3 млрд активируемых параметров, 48 слоёв и 128 экспертов, из которых для обработки задействуются 8. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, следования инструкциям, рассуждений, математики, программирования, творческого письма, перевода и работы с внешними инструментами. В ней можно переключаться между режимами рассуждения и обычного ответа. Заявлена поддержка более 100 языков и диалектов. Метаданные указывают библиотеку Transformers, формат Safetensors и контекст 40 960 токенов; README описывает нативный контекст 32 768 токенов и расширение до 131 072 с YaRN. Модель дообучена на Qwen/Qwen3-30B-A3B-Base и распространяется по лицензии Apache-2.0. Указанные в README возможности рассуждения и работы с инструментами не заменяют внешнюю проверку ответов и корректную настройку интеграций.

YOYO-AI разработала YOYO-V3 — объединённую разговорную модель на архитектуре Qwen3 MoE, созданную слиянием instruct-, reasoning- и code-моделей Qwen3. Она предназначена для диалогов, выполнения инструкций, рассуждений и генерации кода; режимы с рассуждением и без него переключаются через шаблон чата. В репозитории указаны точность bfloat16 и контекст до 1 010 000 токенов. Модель поддерживает английский и китайский языки, а метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Лицензия — Apache-2.0. Слияние выполнено методами nuslerp и nearswap на основе Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507, Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 и Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct. Автор предупреждает о возможном ухудшении качества после слияния: в обычном режиме модель может выдавать длинные цепочки рассуждений, а в режиме рассуждений — не формировать итоговое резюме.

Qwen3.5-24.5B-Reapped-v1 — текстовая MoE-модель для генерации текста и диалогов, опубликованная groxaxo. Она основана на Qwen3.5 MoE A3B из линейки Heretic: алгоритм REAP сократил число экспертов с 256 до 180, а объединённая с весами rank-16 QLoRA донастройка специализирует модель на программировании и агентных сценариях. В модели около 24,5 млрд параметров, примерно 3 млрд активны на токен; архитектура включает слои DeltaNet с линейным вниманием, полное внимание и MoE-блоки. Для запуска указана длина контекста 8 192 токена, хотя базовая модель поддерживает существенно больший контекст. Модель рассчитана на генерацию кода, помощь в программировании и агентные диалоги; также её можно использовать для локального или размещённого inference и открытых экспериментов. README сообщает о проверенном запуске на vLLM от версии 0.23.0, в том числе на трёх GPU по 24 ГБ в bf16. Донастройка затрагивала проекции внимания и DeltaNet, но не экспертов. Модель унаследовала смещения и uncensored-поведение базовой линейки; удаление экспертов может ухудшить результаты за пределами программирования и агентных задач. Лицензия Apache-2.0.

Qwen3.5-9B-Kimi-k3-Distilled — дообученная модель семейства Qwen3.5, созданная KhazarAI на базе unsloth/Qwen3.5-9B с дистилляцией поведения Kimi K3. Она ориентирована на агентные задачи, программирование и отладку: выбирает вызовы инструментов для проверки файлов и состояния среды, поддерживает многошаговое планирование, отслеживание состояния и циклы сборки, проверки и исправления. Архитектура плотная, мультимодальная, с 9 млрд параметров; карточка описывает поддержку работы с изображениями и интерфейса вызова инструментов. В датасете представлены англоязычные инструкции, код на нескольких языках программирования и сценарии Bash. Модель подходит для агентов, которые исследуют репозитории, автоматизируют работу в командной строке, исправляют ошибки и диагностируют сбои CI. В README также указано применение в качестве базовой модели или контрольного варианта для SFT и дистилляции. Репозиторий содержит веса Safetensors, лицензия — Apache-2.0. Для сценариев выполнения команд рекомендуется изолированная среда; модель не предназначена для творческой генерации без обратной связи от среды.

Qwen3.5-9B Uncensored Coder — текстовая LoRA-дообученная версия Qwen3.5-9B от mshodiqul на базе DavidAU/Qwen3.5-9B-Claude-4.6-HighIQ-THINKING-HERETIC-UNCENSORED. Модель предназначена для генерации кода, агентных сценариев, вызова инструментов и функций в диалоговом формате. Дообучение выполнено методом SFT на синтетических трассах вызова функций и агентного кодирования; тесты карточки отмечают успешную работу с одиночным и множественным выбором инструментов, а также в сценарии агента-программиста. Модель использует архитектуру Qwen3.5-9B и принимает текст, включая запросы с инструкциями для инструментов. Контекстное окно составляет 262 144 токена; практическая длина ответа обычно ограничена несколькими тысячами токенов. Зрительная часть базовой модели сохранена, но в этом дообучении не участвовала. Лицензия — Apache-2.0. Среди известных ограничений — уход в посторонние шаблоны при длинных запросах на bash или скрипты, когда включён блок рассуждений; для таких задач в карточке рекомендуются соответствующий reasoning parser или отключение рассуждений. При вопросе о собственной идентичности модель может воспроизводить имя из обучающих данных. Поведение без цензурных ограничений унаследовано от базовой модели.

pragmaticcs/Qwen-35B-A3B-SignOfFour-Coder-GGUF — объединённая модель семейства Qwen 3.6 от pragmaticcs, предназначенная для разработки программного обеспечения, генерации кода и агентного выполнения инструментов. Это причинная языковая MoE-модель с 35 млрд параметров, из которых активны около 3 млрд на токен; в архитектуре 40 декодерных слоёв. Модель объединяет базовую Qwopus3.6-35B-A3B-Coder с тремя специализированными дообучениями методом DARE-TIES и послойным синусоидальным масштабированием. Модель работает с текстом и выдаёт текст, включая код и команды для инструментов. В README указана поддержка многоуровневого рассуждения и агентного взаимодействия через шаблон чата Qwen 3.x. Веса доступны в формате GGUF, включая варианты BF16, Q4_K_M, Q5_K_M, Q6_K и Q8_0; лицензия — Apache-2.0. Мультимодальные веса зрения и головы предсказания нескольких токенов удалены. Карточка не приводит размер контекстного окна.

Qwen3.5-DeltaCoder-9B-GGUF — семейство GGUF-квантизированных вариантов модели danielcherubini/Qwen3.5-DeltaCoder-9B, разработанное Daniel Cherubini на базе Qwen3.5-9B. Модель ориентирована на генерацию и анализ кода, использование инструментов и агентские сценарии. В версии v1.1-DPO применено дообучение методом DPO на 4519 предпочтительных парах из AceCode-V2-122K, направленное на повышение корректности кода и способности модели обнаруживать и исправлять собственные ошибки. Модель поддерживает текстовые задачи и заявлена для английского языка. Размер базовой модели — 9 млрд параметров. Доступны варианты квантования от Q2_K до Q8_0, а также BF16; рекомендуемым указан Q4_K_M. Модель предназначена для запуска через llama.cpp, Ollama, LM Studio и другие совместимые с GGUF движки. В README приведены конфигурации для контекста до 131072 токенов, однако требуемый объём памяти зависит от выбранного варианта квантования и параметров KV-кэша. Сильные стороны модели — специализация на программировании, надёжность вызовов инструментов, ориентация на прохождение тестов и улучшенное самокорректирующее поведение после DPO-обучения. Ограничения включают зависимость качества от степени квантования, необходимость соблюдать рекомендованные параметры генерации и склонность к детерминированным циклам при temperature ниже 0,5. Для версии v1.1-DPO часть заявленных benchmark-результатов ещё не определена; в Terminal-Bench указано 2 из 4 выполненных задач при наличии тайм-аутов. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

QuantTrio/Qwen3.6-27B-AWQ-6Bit — квантованная версия открытой модели Qwen3.6-27B, разработанной командой Qwen. Вариант из данного репозитория получен с помощью data-free-квантования без калибровочного набора данных и предназначен для запуска через Transformers и высокопроизводительные серверы инференса, включая vLLM, SGLang и KTransformers. Модель представляет собой авторегрессионную языковую модель с vision encoder, содержащую около 27 млрд параметров. Архитектура включает 64 слоя, Gated DeltaNet и Gated Attention, а также поддержку multi-step speculative decoding. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена и может быть расширена до 1 010 000 токенов. Основные сценарии применения — программирование, агентная работа с кодом, анализ репозиториев, фронтенд-разработка, рассуждения по длинному контексту и задачи, требующие обработки текста и изображений. README не указывает полный перечень поддерживаемых языков. К сильным сторонам относятся большой контекст, ориентация на coding agent-сценарии, поддержка сохранения контекста рассуждений и снижение требований к памяти благодаря AWQ-квантованию до 6 бит; размер файлов модели составляет около 26 GiB. Ограничения включают возможные потери качества относительно исходной модели из-за квантования, отсутствие опубликованных в README подробных результатов именно для этой квантованной версии и зависимость от совместимых версий vLLM, Transformers и CUDA. Для запуска рекомендуются vLLM 0.19.0, Transformers 5.5.4 и CUDA 12.8 или 13.0; при использовании tensor parallelism на 8 GPU требуется expert parallelism. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Tooony133/Qwen-3.6-27B-ChonkyCat — это объединённая с базовыми весами LoRA-адаптера версия мультимодальной модели Qwen3.6-27B. В README она описана как причинная языковая модель с визуальным энкодером, предназначенная в том числе для агентного программирования, работы с репозиториями и вызова инструментов. Модель содержит 27 млрд параметров и поддерживает контекст до 262 144 токенов, расширяемый до 1 010 000 токенов. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст. README отмечает улучшения в сценариях разработки интерфейсов и рассуждения над кодовыми базами; метаданные также указывают поддержку диалогового режима и изображений. Для запуска указана совместимость с Transformers и движками vLLM, SGLang и KTransformers. Репозиторий содержит веса safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3.6-27B-FP8 — открытая FP8-квантизированная версия модели Qwen3.6-27B, разработанная командой Qwen. Это каузальная языковая модель с vision encoder, представленная в формате Hugging Face Transformers и совместимая с Transformers, vLLM, SGLang и KTransformers. Модель предназначена прежде всего для агентного программирования, работы с frontend-задачами, анализа репозиториев и итеративной разработки с сохранением контекста рассуждений из предыдущих сообщений. Модель содержит 27 млрд параметров, 64 слоя и использует гибридную архитектуру с блоками Gated DeltaNet, Gated Attention и FFN. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена и может быть расширена до 1 010 000 токенов. Поддерживаются текстовые и визуальные входные данные благодаря vision encoder, однако перечень языков в README не указан. Квантизация выполнена методом fine-grained FP8 с размером блока 128; заявлено, что её показатели почти идентичны оригинальной модели. Сильными сторонами модели являются улучшенная работа с кодом, репозиториями и агентными сценариями, большой контекст и сниженные требования к памяти по сравнению с полноразмерными весами. Ограничения включают отсутствие в предоставленных данных подробностей о поддерживаемых языках, требованиях к оборудованию и результатах по общим задачам, а также возможные потери точности, типичные для квантизации, несмотря на заявленную близость к оригиналу. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

RedHatAI/Qwen3.6-27B-FP8 — открытая FP8-квантизованная версия Qwen3.6-27B, разработанной Alibaba Cloud и опубликованной в формате Hugging Face Transformers. Модель предназначена для генерации текста, рассуждений, агентного программирования, работы с репозиториями и вызова инструментов. Она совместима с Transformers, vLLM, SGLang и KTransformers. Модель представляет собой каузальную языковую модель с vision encoder, содержит 27 млрд параметров и 64 слоя. Архитектура сочетает Gated DeltaNet и Gated Attention, поддерживает мультимодальный сценарий с изображениями и имеет нативный контекст 262 144 токена, расширяемый до 1 010 000 токенов. В README не указаны поддерживаемые языки. Для вызова инструментов предусмотрена поддержка tool calling с парсером qwen3_coder; включение режима reasoning выполняется через параметры совместимого сервера. К сильным сторонам относятся оптимизация для реальных задач программирования, фронтенд-разработки, репозиторного анализа и агентных рабочих процессов, а также близкая к исходной модели производительность после мелкозернистой FP8-квантизации с размером блока 128. Ограничения включают зависимость качества и функциональности от совместимого inference-стека и настроек reasoning и tool calling; конкретные требования к оборудованию и полный набор языков в README не приведены. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Qwen3.6-27B with MTP — это плотная мультимодальная модель на базе Qwen/Qwen3.6-27B, представленная пользователем froggeric в формате GGUF для llama.cpp. Модель предназначена для диалога, программирования, отладки, анализа, перевода, работы с изображениями, рассуждений и использования инструментов. Заявлена поддержка английского, китайского и других языков. Модель содержит 27 млрд параметров, поддерживает текстовый и графический ввод через отдельный vision-проектор, а также контекст до 262 144 токенов при подходящей конфигурации памяти. Встроенные MTP-головы обеспечивают self-speculative decoding: llama.cpp может предсказывать несколько токенов за шаг и затем проверять их, что особенно эффективно для кода и других предсказуемых задач. Доступны варианты квантования от F16 до IQ2_M, что позволяет выбирать между качеством, скоростью и требованиями к памяти. К сильным сторонам относятся мультимодальность, большой контекст, поддержка reasoning и tool use, встроенное ускорение генерации без дополнительной draft-модели и исправленный шаблон чата для корректной работы в C++-рантаймах. Ограничения включают зависимость от версии llama.cpp b9180 или новее, необходимость отдельного mmproj-файла для изображений, а также неодинаковую эффективность MTP: ускорение обычно выше при программировании и ниже при аналитических и творческих задачах, особенно на сильных вариантах квантования. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.