II.2Создание и понимание программного кода

Qwen3.6-27B-MTPLX-Optimized-Speed-V2 — квантизированная версия модели Qwen3.6-27B, разработанная на базе Qwen/Qwen3.6-27B и адаптированная Youssofal для инференса через движок MTPLX на компьютерах Apple Silicon. Модель предназначена прежде всего для локальной генерации кода, использования инструментов и длительных агентских сессий на macOS, включая работу в OpenCode, Claude Code, Cline и других coding agents через OpenAI- и Anthropic-совместимые API. Модель использует архитектуру qwen3-next-mtp с нативной multi-token prediction глубиной до 3 токенов и гибридную квантизацию примерно до 5,8 бит на вес. Большинство весов представлены в 4-битном формате, чувствительные компоненты — в 8-битном или bf16. Размер модели составляет 19,9 ГБ. В комплект входит sidecar с весами MTP, поэтому отдельная draft-модель не требуется. Проверка проводилась на Apple M5 Max с 128 ГБ unified memory; MTPLX рекомендует модель для Mac с 32 ГБ unified memory и более. Заявлены скорость декодирования до 45,7 токена в секунду при контексте 17 тысяч токенов и пиковый speculative multiplier 2,86x, однако эти показатели зависят от оборудования и сценария. Сильные стороны модели — сниженная потеря качества квантизации относительно исходной версии, высокая эффективность speculative decoding в длинном контексте, ускоренная работа в агентских сценариях и сохранение качества обычного декодирования благодаря проверке токенов по точному соотношению вероятностей. Ограничения включают больший размер файла по сравнению с предыдущей версией, что может ухудшать скорость коротких холодных сессий и повышать требования к памяти. README не указывает максимальную длину контекста и список поддерживаемых языков. Модель и инструменты MTPLX распространяются по лицензии Apache-2.0.

Qwen3.6-27B-Text-NVFP4-MTP (GGUF) — производная текстовая сборка Qwen3.6-27B, подготовленная для запуска через llama.cpp на NVIDIA DGX Spark. Разработчик убрал модуль обработки изображений и квантовал веса в NVFP4 с помощью nvidia-modelopt; голова MTP сохранена в BF16 для спекулятивного декодирования. Репозиторий также объединяет эту сборку с Qwen3.6-27B и sakamakismile/Qwen3.6-27B-Text-NVFP4-MTP. Модель предназначена прежде всего для программирования и рассуждений в платформе .init: она подходит для помощи при разработке ПО, анализа кодовых баз и работы с длинными техническими документами. README заявляет контекст до 128K токенов и скорость около 40 токенов в секунду на DGX Spark при коротком контексте и включённом спекулятивном декодировании; для длинного контекста указано около 25–35 токенов в секунду. Это показатели для конкретной конфигурации оборудования и настроек. Это текстовая модель с поддержкой чата; обработка изображений отключена. README описывает английский язык, но не подтверждает поддержку других языков. Лицензия — Apache-2.0. Сборка ориентирована на llama.cpp и DGX Spark; заявленные характеристики скорости и использования памяти зависят от оборудования и параметров запуска.

Red Hat AI публикует открытые веса Qwen3.6-35B-A3B — постобученную причинную языковую модель с MoE-архитектурой и визуальным энкодером. Она предназначена для диалогов, программирования и агентных сценариев с вызовом инструментов, включая работу с изображениями и видео. Модель содержит 35 млрд параметров, из которых активируются 3 млрд; в языковой части 40 слоёв и 256 экспертов, из которых на токен задействуются 8 маршрутизируемых и один общий. Нативный контекст составляет 262 144 токена и может расширяться до 1 010 000. Среди заявленных сильных сторон — программирование на уровне репозитория, создание интерфейсов и сохранение контекста рассуждений между сообщениями. Модель поддерживает обработку изображений и видео, а примеры оценивания программирования включают английский и китайский; README не позволяет надёжно определить полный список поддерживаемых языков. Веса доступны в формате Safetensors и совместимы с Transformers, vLLM и другими указанными средами. Лицензия — Apache-2.0. Для запуска на длинном контексте нужны значительные вычислительные ресурсы; README советует уменьшать контекст при нехватке памяти, сохраняя по возможности не менее 128K токенов.

Qwen3.6-35B-A3B-MTP-GGUF — GGUF-версия модели Qwen3.6-35B-A3B, разработанной командой Alibaba Qwen. Это разреженная мультимодальная модель Mixture-of-Experts с 35 млрд общих параметров и примерно 3 млрд активных параметров на токен. Модель принимает текст, изображения и видео, поддерживает английский язык и имеет контекст до 262 тысяч токенов; заявлено расширение до 1 млн токенов с помощью YaRN. Модель предназначена прежде всего для агентного программирования, работы с кодом, фронтенд-задач, анализа репозиториев, мультимодальных сценариев и интеграции с инструментами. Она поддерживает вызов функций, структурированный вывод и режимы рассуждения. Архитектура сочетает линейное внимание Gated DeltaNet со стандартными слоями gated attention. Формат MTP добавляет несколько выходных голов для предсказания будущих токенов и ускорения спекулятивного декодирования без отдельной draft-модели. К сильным сторонам относятся большой контекст, мультимодальность, низкое число активных параметров относительно общего размера и возможность локального запуска в различных вариантах квантования; заявленное потребление для некоторых конфигураций составляет около 21–24 ГБ VRAM. Ограничения включают значительные требования к памяти для BF16/F16 и снижение качества при более агрессивном квантовании. Доступны файлы GGUF размером примерно от 13,2 до 71,1 ГБ и отдельные мультимодальные проекторы. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

unsloth/Qwen3.6-35B-A3B-MTP-GGUF — GGUF-квантизированная версия модели Qwen3.6-35B-A3B. Базовую модель разработала команда Qwen, а данный вариант опубликован Unsloth. Это причинная языковая модель с vision encoder, ориентированная на генерацию текста, программирование, агентные сценарии, работу с репозиториями и frontend-задачами, а также вызов инструментов с вложенными объектами. Модель использует архитектуру Mixture of Experts: 35 млрд параметров всего, около 3 млрд активируются при обработке каждого токена; в составе 40 слоёв, 256 экспертов, 8 маршрутизируемых и 1 общий активный эксперт. Поддерживаются многошаговое предсказание MTP, сохранение контекста рассуждений из предыдущих сообщений и обработка изображений благодаря vision encoder. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена и может расширяться до 1 010 000 токенов. Точный набор поддерживаемых языков в README не указан. MTP заявлен как способ ускорить инференс примерно в 1,5–2 раза без потери точности. Модель рассчитана на запуск через llama.cpp, Unsloth Studio и совместимые инструменты; доступны режимы для GPU, CPU и Metal. В README указано ограничение: при использовании MTP параметры -np > 1 и --mmproj пока не поддерживаются. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Crucible Labs выпустила сжатую версию Qwen3.6-35B-A3B для локальной генерации кода и работы с инструментами. Модель основана на архитектуре mixture-of-experts: методом REAP удалено 48% маршрутизируемых экспертов, после чего веса квантизированы в GGUF по схеме Q3K-mixed с использованием importance matrix. Артефакт содержит 19,17 млрд параметров и занимает 9,4 ГБ; для запуска предназначен llama.cpp. В отличие от базовой модели, в этой версии нет визуального энкодера.

Карточка модели AnonimXxx/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-Coder-Next, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-Coder-Next — открытая модель семейства Qwen3 от команды Qwen, предназначенная для кодирующих агентов и локальной разработки. Это причинная языковая модель архитектуры MoE с гибридным сочетанием Gated DeltaNet и Gated Attention. В README указано 80 млрд параметров всего и 3 млрд активных; метаданные каталога указывают 2,3 млрд параметров, поэтому точный размер расходится между источниками. Модель рассчитана на генерацию и изменение кода, многошаговые задачи разработки, вызов инструментов и восстановление после ошибок выполнения. Контекстное окно — 262 144 токена; поддерживаются чат и интерфейс вызова инструментов. README описывает её как пригодную для интеграции с CLI и IDE, а также локального развёртывания. Модель работает только в режиме без reasoning и, согласно README, не генерирует блоки ````. Карточка не перечисляет поддерживаемые естественные языки, поэтому языковые коды не включены. Лицензия — Apache-2.0.

NVIDIA Qwen3.8-2.4T-A95B-NVFP4 — квантизированная версия языковой модели Alibaba Qwen3.8-2.4T-A95B, подготовленная с помощью NVIDIA Model Optimizer. Модель предназначена для генерации текста, программирования, профессиональных и исследовательских задач, а также длительных агентных сценариев с использованием инструментов. Она принимает текстовые строки и формирует текстовые ответы, включая естественный язык, код, вызовы инструментов и структурированные данные в зависимости от конфигурации приложения. Модель использует архитектуру Transformers с гибридным механизмом внимания и блоками Mixture-of-Experts. Общее количество параметров составляет 2,4 трлн, из них активируется 95 млрд. Поддерживается контекст длиной до 1 млн токенов. Версия NVFP4 применяет 4-битное квантование весов и активаций линейных операторов в трансформерных блоках, что снижает требования к памяти по сравнению с 16-битным представлением. Предусмотрен запуск через vLLM и SGLang на GPU NVIDIA Blackwell; предпочтительная операционная система — Linux. Сильные стороны модели — большой контекст, масштабная MoE-архитектура, возможности в программировании, научном рассуждении, следовании инструкциям, извлечении информации из длинных контекстов и агентном использовании инструментов. Язык обучения и полный состав обучающих данных не раскрыты, а приведённые сведения об оценивании относятся преимущественно к текстовым задачам. Модель оптимизирована для систем с GPU NVIDIA, поэтому её применение на CPU или неподдерживаемом оборудовании может быть ограничено. Использование разрешено в коммерческих и некоммерческих целях на условиях NVIDIA Open Model Agreement; исходная модель разработана Alibaba, а не NVIDIA.

Qwen3.8-27B — мультимодальная модель семейства Qwen от Qwen, представленная в репозитории RedHatAI. Это плотная причинная языковая модель с визуальным энкодером на 27 млрд параметров, построенная на архитектурной основе Qwen3.5 и дообученная после предварительного обучения. Веса доступны в формате Transformers и совместимы с Transformers, vLLM и SGLang; лицензия — Apache-2.0. Модель принимает текст, изображения и видео и предназначена для диалога, анализа документов и диаграмм, программирования, исследовательской и профессиональной работы, а также многошаговых агентных сценариев. Режим рассуждений включён по умолчанию, его можно отключить, а глубину рассуждений — настраивать. Нативный контекст составляет 262 144 токена и может расширяться до 1 000 000 токенов. К сильным сторонам относятся понимание изображений и видео, длинный контекст и возможности планирования и выполнения сложных задач. Карточка не приводит перечень поддерживаемых естественных языков; поэтому конкретные языки здесь не заявлены. Для практического развёртывания нужны совместимые инструменты инференса и соответствующие вычислительные ресурсы; результаты на бенчмарках не гарантируют качество в каждом сценарии.

Qwen3.8-27B Code Analysis Preview (v2) — модель для анализа кода и проверки его на ошибки, созданная hotdogs дообучением hotdogs/Qwen3.8-27B-abliterated с помощью LoRA. Она принимает фрагмент кода и формирует структурированный обзор с найденными дефектами, объяснением на уровне строк, оценкой серьёзности и конкретным исправлением. По карточке, версия v2 обучена на 21 009 примерах кода с ошибками и ответами на пяти языках; она исправляет проблему предыдущей версии, которая воспроизводила шаблонные ответы вместо поиска ошибок. Модель основана на плотной архитектуре семейства Qwen3.5 с 27 млрд параметров и поддерживает диалоговый режим. Веса опубликованы в формате safetensors в bf16; лицензия — MIT. Карточка сообщает о сохранённых тензорах multi-token prediction и раздельной выдаче рассуждений и ответа при соответствующем обслуживании модели. Модель предназначена для поиска ошибок, проверки чистого кода и подготовки исправлений. В README приведены успешные примеры обнаружения ошибок на единицу смещения, пропущенного пути попадания в кэш, необработанного статуса ответа fetch и асинхронных гонок, а также распознавания кода без ошибок. Результаты ограничены заявленными в карточке тестами и не гарантируют обнаружение всех дефектов; для использования нужна базовая модель и совместимый способ загрузки адаптера.

iBotIA/Qwen3.8-4B-Empero-AI-FullStack — дообученная модель на основе empero-ai/Qwen3.8-4B-Distill, представленная автором как специализированный помощник для разработки веб-приложений и кроссплатформенного ПО. Веса имеют архитектуру семейства Qwen3.5 и содержат около 4 млрд параметров согласно описанию базовой модели; модель оптимизирована с помощью Unsloth и доступна в формате Safetensors. Метаданные указывают на поддержку диалога и интерфейса вызова инструментов. Обучение ориентировано на Flutter, React Router v8, NestJS, Node.js, Prisma, Drizzle, TypeScript, Tailwind CSS, shadcn/ui и Radix. Модель предназначена для генерации и отладки кода, проектирования архитектуры приложений и работы с задачами разработки через диалог или агентный интерфейс. README приводит рекомендации по запуску квантованной GGUF-сборки на локальном оборудовании, но метаданные описывают этот репозиторий как Safetensors. README сообщает о 279 049 обучающих фрагментах и 250 шагах обучения; это сведения автора, а не независимая оценка качества. Контекст от 16 384 до 32 768 токенов указан как рекомендация для локального запуска, не как подтверждённая характеристика метаданных. Лицензия модели — Apache-2.0.

Qwen3.8-9B — плотная языковая модель на 9 млрд параметров от Empero, полученная дистилляцией рассуждений модели-учителя Qwen3.8 2.4T A95B в архитектуру Qwen3.5-9B. Это полное дообучение всех параметров базовой модели на SFT-примерах: примерно 70 тысяч отобранных трасс учителя по математике, программированию, общим рассуждениям, следованию инструкциям и работе с инструментами. Модель использует архитектуру Qwen3.5 и формат весов Safetensors; нативный контекст составляет 262 144 токена. Она предназначена для генерации ответов с пошаговыми рассуждениями, решения математических задач, написания кода и вызова инструментов. В карточке приведены результаты тестирования на GSM8K и MMLU; на MMLU модель заметно превзошла базовую Qwen3.5-9B, тогда как на GSM8K показала немного более низкий результат. Интерфейс вызова функций поддерживается без дополнительной обёртки. Лицензия — Apache-2.0. Тонкая настройка проводилась только для текста; визуальные возможности унаследованы от мультимодальной базы, но в карточке не оценивались.

Qwen3.8-Flash-Coder-44GB-Selective-INT8 — разреженная MoE-модель для генерации и изменения программного кода, опубликованная Jab1718. Это вариант контрольной точки Jab1718/qwen3.8-flash-coder-85gb-bf16 с избирательной INT8-квантизацией экспертных слоёв; согласно карточке, роутеры, механизмы внимания и ряд общих модулей сохранены в BF16. В метаданных указаны 5,1 млрд параметров, архитектура Qwen4ExpForCausalLM и контекст до 262 144 токенов. Модель предназначена для написания, отладки и изменения кода, включая работу в сценариях coding agent. Карточка описывает размещение весов размером 44,29 ГБ и приводит результаты собственного тестирования на задачах программирования; эти результаты не гарантируют аналогичного качества на других задачах. Модель принимает текст и генерирует текст. В метаданных перечислены английский, вьетнамский и китайский языки. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Для запуска требуются значительные ресурсы GPU; README заявляет возможность размещения на двух GPU по 32 ГБ, однако совместимость зависит от программного обеспечения и конфигурации оборудования.

Qwen3-Coder-30B-A3B-asym-2bitexp-GGUF — это асимметрично квантованная GGUF-версия инструкционной модели Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct, разработанной Qwen. Модель предназначена прежде всего для генерации и анализа программного кода, а также решения текстовых задач в формате instruction-following. Это вариант без режима reasoning и без блоков <think>, ориентированный на запуск через llama.cpp. В основе используется MoE-архитектура qwen3moe с 128 маршрутизируемыми экспертами, из которых активны 8 на каждом токене; эффективный объём активных параметров составляет около 3 млрд при общем размере модели 30 млрд параметров. Экспертные FFN-слои квантованы преимущественно в 2–3 бита, а attention, эмбеддинги и выходной слой сохранены с более высокой точностью. Эффективная скорость квантования — 2,99 BPW, размер файла — 11,4 ГБ (10,64 GiB). Модель рассчитана на текстовый ввод и вывод; язык и максимальный размер контекста в README явно не указаны, однако приведён пример запуска с контекстом 16 384 токена. Главное преимущество — существенная экономия памяти: модель рассчитана на размещение в 16 ГБ VRAM вместе с KV-кэшем для контекста около 16K токенов, тогда как стандартная версия Q4_K_M занимает около 18,6 ГБ. По данным измерений на wikitext-2, perplexity составляет 9,93 против 9,60 у Q4_K_M, то есть снижение качества относительно базовой 4-битной версии умеренное. Ограничения связаны с потерями квантования, меньшей точностью по сравнению с более крупными форматами и зависимостью от совместимого runtime. В README указана лицензия Apache-2.0.

stelterlab/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-AWQ — экспериментальная AWQ-квантизованная версия Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct, разработанная stelterlab на основе оригинальных весов Qwen AI. Квантизация выполнена в формате INT4 GEMM с использованием llm-compressor от vLLM Project. Модель предназначена для генерации и анализа кода, агентного программирования, работы с браузером и задач, требующих понимания репозиториев и вызова инструментов. Это каузальная языковая MoE-модель с 30,5 млрд параметров, из которых активируются 3,3 млрд. Она содержит 48 слоёв, 128 экспертов и активирует 8 экспертов на запрос; используется GQA с 32 головами Q и 4 головами KV. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена, а с использованием YaRN может расширяться до 1 млн токенов. Модель поддерживает только режим без рассуждений и не генерирует блоки <think></think>; заявлены возможности function calling и интеграция с инструментами для агентного программирования. README не указывает полный перечень поддерживаемых языков. К сильным сторонам относятся сочетание большого общего объёма параметров с малым числом активируемых параметров, длинный контекст, ориентация на код и поддержка инструментов. Ограничения связаны с экспериментальным статусом данной квантизованной сборки и возможными требованиями к памяти и вычислительным ресурсам при работе с длинным контекстом; при нехватке памяти рекомендуется уменьшать контекст. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-Q8_0-GGUF — это версия модели Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct, преобразованная в формат GGUF с помощью llama.cpp через сервис GGUF-my-repo проекта ggml.ai. Модель разработана командой Qwen; данный репозиторий поддерживается ggml-org и предназначен для запуска средствами llama.cpp. Модель относится к классу text-generation и ориентирована на задачи генерации текста и кода в сценариях локального инференса через llama.cpp, включая запуск в командной строке или в режиме сервера. Из доступных данных известно, что используется конфигурация Q8_0 с 30B параметров и архитектурой Mixture of Experts с активной частью 3B параметров, однако сведения о поддерживаемых языках, модальностях и размере контекста в карточке не приведены. Формат GGUF и интеграция с llama.cpp упрощают запуск на совместимом оборудовании, но требования к ресурсам и фактическая производительность зависят от аппаратной конфигурации. Лицензия указана как Apache-2.0. Подробные характеристики, ограничения и рекомендации по применению следует уточнять в карточке исходной модели Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct, на которую ссылается README.

Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-W8A8 — это 8-битная версия модели Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct, опубликованная ramblingpolymath и основанная на исходной модели Qwen. Квантизация весов и активаций по схеме W8A8 выполнена с использованием LLM-Compressor. Модель предназначена для генерации текста и прежде всего для программирования, агентного написания кода, работы с браузером и понимания репозиториев большого размера. Модель является каузальной языковой моделью с архитектурой mixture-of-experts: всего 30,5 млрд параметров, из которых при обработке активируется около 3,3 млрд; используется 48 слоёв, 128 экспертов и 8 активируемых экспертов, а также GQA с 32 головами запросов и 4 головами ключей и значений. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена, с возможностью расширения до 1 млн токенов с помощью YaRN. Поддерживается только режим без рассуждений, без блоков <think></think>. Ключевые преимущества версии W8A8 — примерно вдвое меньшее потребление памяти по сравнению с FP16 и потенциально более высокая скорость инференса на совместимом оборудовании. Ограничения включают зависимость производительности от аппаратной поддержки 8-битного инференса, рекомендуемую архитектуру Ampere и более старые поколения, а также отсутствие в README подробностей о поддерживаемых языках и количественной оценке потери качества после квантизации. Лицензия — Apache-2.0.

FreedomAISVR публикует GGUF-квантизацию MXFP4 модели Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct. Это разреженная MoE-архитектура Qwen3MoE с 30 млрд параметров, из которых при обработке активны около 3,6 млрд; в составе 128 экспертов, одновременно активируются 8. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате и задач программирования, включая агентные сценарии, описанные для базовой модели Qwen3-Coder. Веса экспертов квантизированы в MXFP4 с блоками по 32 элемента, веса внимания — в Q8_0, прочие веса сохранены в F32/F16. Репозиторий использует формат GGUF и библиотеку llama.cpp для локального запуска. Базовая модель рассчитана на длинный контекст до 262 144 токенов. Карточка не приводит отдельной оценки качества этой квантизации; уменьшенная точность может влиять на качество вывода. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверить с лицензией базовой модели и файлами репозитория.

nvidia/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-NVFP4 — текстовая авторегрессионная языковая модель на архитектуре Transformers, созданная на основе Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct от Alibaba и квантизированная NVIDIA с помощью Model Optimizer. Модель предназначена для генерации кода и текста, а также для использования в AI Agent-системах, чат-ботах, RAG-системах и других приложениях на базе искусственного интеллекта. NVIDIA указывает, что не является владельцем или разработчиком исходной модели, а предоставляет подготовленную квантизированную версию. Модель содержит 480 млрд параметров, принимает и возвращает текстовые последовательности и поддерживает контекст до 256K токенов. Веса и активации линейных операторов в трансформерных блоках квантизированы в формат FP4, что сокращает число бит на параметр с 16 до 4, а требования к дисковому пространству и памяти GPU примерно в 3,5 раза. Версия рассчитана на запуск с TensorRT-LLM на GPU NVIDIA Blackwell, предпочтительно в Linux; заявленная конфигурация тестирования использовала B200. По результатам указанных тестов FP4-версия показала 0,481 на LiveCodeBench и 0,415 на SciCode против 0,486 и 0,412 соответственно у BF16-версии. Языки и дополнительные модальности в README не указаны. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0 и допускает коммерческое и некоммерческое использование, однако перед внедрением требуется дополнительная проверка на данных конкретного сценария.

Qwen3 Coder Flash — быстрая и экономичная модель Alibaba, созданная на основе проприетарной Qwen3 Coder Plus. Она предназначена для автономного программирования и работы в роли агента-разработчика с вызовом инструментов. Карточка не сообщает размер, архитектурные детали, поддерживаемые языки программирования, длину контекста или лицензию, поэтому эти характеристики здесь не приводятся.

Qwen3-Coder-Next-Base — базовая языковая модель для кодирующих агентов и локальной разработки, опубликованная Unsloth. Это причинная модель семейства Qwen3-Next с гибридным вниманием и разреженной архитектурой MoE; карточка Unsloth указывает 80 млрд параметров всего и 3 млрд активируемых, тогда как метаданные Hugging Face указывают 2,3 млрд параметров. Нативная длина контекста — 262 144 токена. Модель предназначена для генерации кода, адаптации шаблонов и каркасов проектов, вызова инструментов, а также обнаружения и исправления ошибок; её можно использовать как основу для дальнейшего дообучения агентных систем. README заявляет поддержку более 370 языков, но не уточняет, какие именно из них являются естественными, а какие — языками программирования. Модель текстовая и рассчитана на режим без рассуждений в формате thinking. Модель поставляется в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. README описывает её как базовую модель этапа предобучения; сведения о конкретных ограничениях качества или оценки на бенчмарках в предоставленных данных отсутствуют.

Qwen3-Coder-Next-GPTQ — это 4-битная GPTQ-квантизованная версия модели Qwen3-Coder-Next, разработанной Qwen и подготовленной пользователем 6block. Модель предназначена для генерации и обработки текста, прежде всего для задач программирования, и поддерживает английский и китайский языки. Она рассчитана на эффективное развертывание с помощью vLLM и SGLang. В основе лежит разреженная MoE-архитектура qwen3_next: 80 млрд параметров всего, около 3 млрд активных, 48 слоёв, 512 экспертов и маршрутизация top-10. Контекст составляет 256K токенов. Используется схема W4A16 с размером группы 128 и формат compressed-tensors на базе safetensors. Большинство весов, включая линейные слои экспертов и attention, квантизовано до 4 бит, тогда как маршрутизаторы MoE и lm_head сохранены в bf16. Размер модели составляет около 40 ГиБ, что позволяет запускать её на одной видеокарте объёмом 48 ГБ и, с параллелизмом или выгрузкой, на конфигурациях с 24 ГБ. Главное преимущество — существенное снижение требований к памяти при сохранении близкого к исходной модели поведения; по данным README, perplexity на wikitext-2-raw составляет 9,34 против 7,74 у эталонной bf16-версии. Ограничением является заметное ухудшение этого показателя относительно bf16, а также необходимость совместимого движка, поддерживающего compressed-tensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0, унаследованной от базовой модели.

trohrbaugh/Qwen3-Coder-Next-heretic — версия Qwen3-Coder-Next, созданная методом abliteration: в README приведено сравнение с исходной моделью и заметно снижение частоты отказов. Это причинная языковая модель семейства Qwen3-Next с архитектурой MoE, предназначенная для генерации кода и работы в агентных сценариях разработки. Модель поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов; README описывает применение с CLI и IDE, а также работу в режиме без рассуждений. По метаданным, репозиторий содержит веса Safetensors и насчитывает 2,3 млрд параметров; нативное окно контекста — 262 144 токена. README приводит характеристики исходной Qwen3-Coder-Next: 80 млрд параметров всего и 3 млрд активируемых, поэтому эти размеры не следует считать подтверждёнными для данной версии. Лицензия — Apache-2.0. В таблице README частота отказов составляет 14 из 100 запросов против 99 из 100 у исходной модели, а KL-дивергенция указана как 0,0708. Эти результаты относятся к описанному в карточке сравнению и не гарантируют такое же поведение на других запросах. Модель может выдавать нежелательный контент и менее склонна отказывать; перед применением следует оценивать её ответы и учитывать соответствующие риски.

noctrex/Qwen3-Coder-Next-MXFP4_MOE-GGUF — квантованная версия языковой модели Qwen3-Coder-Next, подготовленная автором noctrex в формате GGUF. Веса MoE-тензоров представлены в MXFP4, остальные тензоры сохранены в BF16 или F16; автор рекомендует вариант BF16 как более качественный, а F16 — как альтернативу, которая на некоторых архитектурах может работать быстрее. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате и унаследовала специализацию Qwen3-Coder-Next на генерации кода и задачах кодирующих агентов. В карточке указаны рекомендуемые параметры генерации: temperature=1.0, top_p=0.95 и top_k=40. Лицензия и ограничения по использованию в предоставленных данных не описаны.

GadflyII/Qwen3-Coder-Next-NVFP4 — квантованная версия модели Qwen3-Coder-Next, разработанной командой Qwen. Модель предназначена прежде всего для генерации текста и задач программирования, а также для сценариев инференса, где важны уменьшенное потребление памяти и поддержка длинного контекста. Она распространяется в формате compressed-tensors и рассчитана на использование с vLLM. Модель построена на архитектуре Qwen3NextForCausalLM, объединяющей Hybrid DeltaNet, attention и Mixture-of-Experts (MoE). Она содержит 80 млрд параметров, из которых около 3 млрд активируются на каждом токене, использует 512 экспертов, 10 активных экспертов и одного общего эксперта, а также 48 слоёв. Заявленная длина контекста составляет 262 144 токена. Квантование NVFP4 применяется к весам и активациям; размер модели уменьшен примерно со 149 ГБ в BF16 до 45 ГБ. В тестах достигнута работа с контекстом до 128K токенов при FP8 KV cache. К сильным сторонам относятся значительное снижение требований к памяти, MoE-архитектура с малым числом активных параметров и поддержка длинного контекста. На MMLU-Pro квантованная версия показала точность 51,27% против 52,90% у BF16, то есть снижение составило 1,63 процентного пункта. Для работы требуется vLLM с поддержкой NVFP4, версия 0.16.0 или новее, и Transformers 5.0.0 или новее; для многографических систем на Blackwell могут потребоваться специальные исправления vLLM. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0, как и базовая модель.

Qwen3-Coder-Next-REAM — сжатая версия Qwen/Qwen3-Coder-Next, подготовленная методом REAM. Модель разработана на базе семейства Qwen3-Next и использует архитектуру MoE; в каждом MoE-слое число экспертов уменьшено с 512 до 384. По README, объём сокращён с 80 млрд до 60 млрд параметров, что снижает требования к хранению и памяти GPU примерно на четверть. Метаданные каталога указывают 2,3 млрд параметров, поэтому оценка полного размера модели по источникам расходится. Модель предназначена для генерации кода и диалогового использования в сценариях разработки. При сжатии для калибровки использовали больше данных по коду; в README приведены результаты на тестах HumanEval и LiveCodeBench, близкие к показателям исходной модели. Модель принимает текстовые запросы и выдаёт текст, включая код. Указанное в метаданных контекстное окно составляет 262 144 токена. Файлы представлены в формате safetensors и рассчитаны на библиотеку Transformers. Лицензия — Apache-2.0. README отмечает, что к модели можно дополнительно применять оптимизации вроде квантизации; отдельные результаты и инструкции развёртывания здесь не приведены.

noctrex/Qwen3-Coder-REAP-25B-A3B-MXFP4_MOE-GGUF — квантизированная в формате GGUF версия модели Cerebras Qwen3-Coder-REAP-25B-A3B. Это MoE-модель для генерации кода и диалогового использования; каталог также указывает поддержку чата. Репозиторий содержит варианты MXFP4_MOE, включая варианты с imatrix-калибровкой bartowski и экспериментальные варианты codetiny-exp и codemedium-exp, откалиброванные на наборах данных для программирования. Модель предназначена для генерации кода и помощи в задачах программирования. Автор отмечает, что калибровочные данные экспериментальных вариантов охватывают только код, поэтому их пригодность для общих знаний не установлена и требует дальнейшей проверки. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Ba2han/QwQenSeek-coder — объединённая 32-миллиардная языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная методом Model Stock с помощью mergekit. В объединение вошли Qwen2.5-32B-Instruct, Qwen2.5-Coder-32B-Instruct, DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B и QwQ-32B-Preview; базой указана Qwen/Qwen2.5-32B. Модель рассчитана на генерацию текста и диалог, включая задачи программирования и рассуждений. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 131 072 токенов. В метаданных указаны интерфейсы чата и вызова инструментов. Карточка не уточняет набор поддерживаемых естественных языков. Файлы представлены в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана. Поскольку это слияние нескольких моделей, поведение и качество на конкретных задачах могут зависеть от используемых промптов и требовать проверки в целевом сценарии.

ReflectionCoder-CL-7B — языковая модель для генерации кода, разработанная SenseLLM. Подход ReflectionCoder использует последовательности рефлексии, построенные с учётом обратной связи компилятора, чтобы улучшать генерацию кода за один запрос. В карточке для этой версии приведены результаты HumanEval 75,0 (68,9) и MBPP 72,2 (61,4). Модель основана на плотной архитектуре Llama и содержит 6,6 млрд параметров. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленный контекст составляет 16 384 токена. В метаданных указан английский язык. Доступна в формате safetensors и использует шаблон диалога для общения через Transformers. Лицензия в метаданных — Apache-2.0. README отдельно обозначает лицензию модели как Llama2, поэтому условия распространения и использования следует сверить с лицензиями базовой модели и проекта.

Replit Code v1.5 3B — языковая модель Replit для автодополнения кода. Это плотная авторегрессионная модель семейства MPT с 3,3 млрд параметров, обученная генерировать продолжения кода. Модель распространяется в формате PyTorch и использует токенизатор GPTNeoX с настроенным словарём из 32 768 токенов; размер контекста — 4096 токенов. Обучение проводилось на корпусе примерно из 1 трлн токенов, включая код на 30 языках программирования, технические тексты в Markdown и reStructuredText, а также материалы Stack Exchange для разработчиков. Модель подходит для подсказок и продолжения кода в редакторах и для последующей настройки под конкретные задачи разработки. Она не заявлена как универсальный чат-ассистент или средство проверки корректности кода. Лицензия Apache-2.0 допускает коммерческое использование. Обучающие данные могли содержать оскорбительный или неподходящий контент, который может проявляться в генерациях; перед использованием в продуктивных системах результаты следует проверять.