II.2Создание и понимание программного кода

cafepm/GLM-4.7-Flash-REAP-23B-A3B-Q3Q4-GGUF — квантованная GGUF-версия разреженной языковой модели GLM-4.7-Flash-REAP-23B-A3B, подготовленная TNT.Chat. Базовая модель с 23 млрд параметров, из которых активируются 3 млрд на токен, создана удалением 25% экспертов методом REAP из GLM-4.7-Flash; в этой версии веса распределены между точностями Q3_K и Q4_K: около 20% квантованы до 4 бит, остальные — до 3 бит. README заявляет, что такой вариант рассчитан на запуск примерно в 12 ГБ видеопамяти и контекст до 150 000 токенов; базовая карточка указывает контекст 202 752 токена. Модель предназначена для генерации текста и кода, агентного программирования, понимания репозиториев и вызова функций в локальных и ограниченных по ресурсам средах. Она использует архитектуру Sparse Mixture-of-Experts с 47 слоями, 48 экспертами и четырьмя активируемыми экспертами на токен. Указана совместимость с llama.cpp; метаданные отмечают чат-возможности. README заявляет близкое к Q4 качество при размере, близком к Q3, однако количественные результаты оценок в предоставленных данных отсутствуют. Модель распространяется по лицензии MIT.

Akicou/GLM-4.7-Flash-REAP-50 — сжатая версия GLM-4.7-Flash, созданная с помощью REAP (Router-weighted Expert Activation Pruning) от Cerebras. Из модели удалена примерно половина экспертов; README указывает 4,1 млрд параметров, а архитектура в метаданных обозначена как GLM4 MoE Lite с классом Glm4MoeLiteForCausalLM. Модель предназначена для генерации текста, особенно кода, вызова функций и агентных сценариев. Она поддерживает контекст до 202 752 токенов и рассчитана прежде всего на английский язык. Модель можно запускать через Transformers, vLLM и SGLang; указана лицензия MIT. README сообщает, что сжатие выполнено без дообучения, поэтому классификация происхождения как fine-tune в метаданных расходится с описанным методом pruning. Для GGUF-файлов автор отмечает проблему совместимости с llama.cpp и их повторную генерацию; метаданные указывают формат safetensors.

GLM-4.7-REAP-268B-A32B — сжатая версия языковой модели GLM-4.7, представленная в карточке Cerebras. Это разрежённая причинная языковая модель с архитектурой Mixture-of-Experts: из 268 млрд параметров активируются 32 млрд на токен. Метод REAP удаляет 25% экспертов без последующего дообучения; в модели осталось 120 экспертов из 160, одновременно активны 8. В метаданных указан класс Glm4MoeForCausalLM и формат safetensors. Модель предназначена для генерации кода и текста, агентных сценариев, работы с репозиториями и вызова функций. Карточка заявляет близкую к исходной GLM-4.7 производительность при меньших требованиях к памяти и совместимость с актуальным vLLM. Контекст составляет 202 752 токена; модель поддерживает английский язык, а базовая GLM-4.7 также описана как англо-китайская. Указанная лицензия — MIT. Результаты оценки для варианта BF16 пока не приведены, поэтому заявления о близком качестве основаны на описании карточки и не подтверждены в ней численными результатами для этого варианта.

GLM-5 — диалоговая языковая модель семейства GLM, разработанная Z.ai. Она предназначена для решения сложных задач программирования и системной инженерии, многошаговых рассуждений и длительных агентных сценариев с использованием инструментов. В карточке описана модель на 744 млрд параметров с 40 млрд активных параметров; применяются архитектура MoE и механизм DeepSeek Sparse Attention (DSA), рассчитанный на эффективную работу с длинным контекстом. Метаданные этого репозитория указывают 30,4 млрд параметров и контекст до 202 752 токенов. Модель генерирует текст, поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов. В карточке заявлена поддержка английского и китайского языков. Для локального развёртывания README упоминает vLLM, SGLang и xLLM. Репозиторий распространяется по лицензии MIT. Размер модели и расхождение между описанием архитектуры в README и параметрами репозитория требуют внимания при выборе конкретного чекпойнта и конфигурации развёртывания.

GLM-5 — большая языковая модель семейства GLM, разработанная zai-org для сложных задач разработки систем и длительных агентных сценариев. Модель предназначена для генерации текста, рассуждений, программирования и взаимодействия с инструментами в диалогах. В README заявлена версия на 744 млрд параметров, из которых 40 млрд активны; репозиторий Hugging Face содержит 30,4 млрд параметров. Эти данные расходятся, поэтому размер конкретной опубликованной сборки нельзя однозначно определить. Архитектура в метаданных обозначена как glm_moe_dsa, формат весов — safetensors, а нативная длина контекста составляет 202 752 токена. Поддерживаются английский и китайский языки. README сообщает об интеграции DeepSeek Sparse Attention для снижения стоимости развёртывания при сохранении длинного контекста, а также о сильных результатах в рассуждениях, программировании и агентных задачах. Модель можно запускать через Transformers и ряд других фреймворков; для использования инструментов описана настройка сервера vLLM. Лицензия — MIT. Указанные в карточке результаты бенчмарков являются заявлениями разработчика; фактическая производительность зависит от сценария и конфигурации.

Карточка модели ahmed-amedo-1/GLM-5.2 на Hugging Face совпадает с карточкой zai-org/GLM-5.2, поэтому описание составлено по ней. GLM-5.2 — флагманская языковая модель компании Z.ai для длительных задач и диалогового взаимодействия. Она предназначена для генерации текста, программирования и решения задач, требующих работы с большим объёмом контекста. Модель построена на архитектуре GLM MoE DSA и содержит 30,4 млрд параметров. Поддерживает контекст до 1 048 576 токенов; в README также отмечены гибкие уровни усилий для задач программирования, механизм IndexShare для снижения вычислений на длинном контексте и улучшение MTP для ускорения спекулятивного декодирования. Заявлены английский и китайский языки. Модель доступна в формате safetensors для Transformers и поддерживается рядом сред локального запуска, включая vLLM и SGLang. Лицензия — MIT. README приводит сравнительные результаты на бенчмарках, но они зависят от настроек и сценариев оценки.

Карточка модели ahmed-amedo/GLM-5.2 на Hugging Face совпадает с карточкой zai-org/GLM-5.2, поэтому описание составлено по ней. GLM-5.2 — флагманская языковая модель компании Z.ai для длительных задач и диалогового взаимодействия. Она предназначена для генерации текста, программирования и решения задач, требующих работы с большим объёмом контекста. Модель построена на архитектуре GLM MoE DSA и содержит 30,4 млрд параметров. Поддерживает контекст до 1 048 576 токенов; в README также отмечены гибкие уровни усилий для задач программирования, механизм IndexShare для снижения вычислений на длинном контексте и улучшение MTP для ускорения спекулятивного декодирования. Заявлены английский и китайский языки. Модель доступна в формате safetensors для Transformers и поддерживается рядом сред локального запуска, включая vLLM и SGLang. Лицензия — MIT. README приводит сравнительные результаты на бенчмарках, но они зависят от настроек и сценариев оценки.

Карточка модели ANGELOSEGRETO/GLM-5.2 на Hugging Face совпадает с карточкой zai-org/GLM-5.2, поэтому описание составлено по ней. GLM-5.2 — флагманская языковая модель компании Z.ai для длительных задач и диалогового взаимодействия. Она предназначена для генерации текста, программирования и решения задач, требующих работы с большим объёмом контекста. Модель построена на архитектуре GLM MoE DSA и содержит 30,4 млрд параметров. Поддерживает контекст до 1 048 576 токенов; в README также отмечены гибкие уровни усилий для задач программирования, механизм IndexShare для снижения вычислений на длинном контексте и улучшение MTP для ускорения спекулятивного декодирования. Заявлены английский и китайский языки. Модель доступна в формате safetensors для Transformers и поддерживается рядом сред локального запуска, включая vLLM и SGLang. Лицензия — MIT. README приводит сравнительные результаты на бенчмарках, но они зависят от настроек и сценариев оценки.

Карточка модели matrixdose/GLM-5.2 на Hugging Face совпадает с карточкой ShaunGves/GLM-5.2, поэтому описание составлено по ней. GLM-5.2 — языковая модель компании Z.ai для длительных многошаговых задач, включая диалог и программирование. Модель объёмом 30,4 млрд параметров построена на архитектуре GLM MoE DSA и использует механизм IndexShare для снижения вычислений при работе с длинным контекстом. Заявлена поддержка контекста до 1 048 576 токенов и режимов рассуждения с разным уровнем усилий. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, а также для разработки кода и работы с задачами, требующими обработки больших объёмов контекста. В карточке указана поддержка английского и китайского языков. Модель доступна в формате safetensors для Transformers; README также описывает запуск через SGLang, vLLM и другие фреймворки. Лицензия — MIT.

Карточка модели nesoai/GLM-5.2 на Hugging Face совпадает с карточкой zai-org/GLM-5.2, поэтому описание составлено по ней. GLM-5.2 — флагманская языковая модель компании Z.ai для длительных задач и диалогового взаимодействия. Она предназначена для генерации текста, программирования и решения задач, требующих работы с большим объёмом контекста. Модель построена на архитектуре GLM MoE DSA и содержит 30,4 млрд параметров. Поддерживает контекст до 1 048 576 токенов; в README также отмечены гибкие уровни усилий для задач программирования, механизм IndexShare для снижения вычислений на длинном контексте и улучшение MTP для ускорения спекулятивного декодирования. Заявлены английский и китайский языки. Модель доступна в формате safetensors для Transformers и поддерживается рядом сред локального запуска, включая vLLM и SGLang. Лицензия — MIT. README приводит сравнительные результаты на бенчмарках, но они зависят от настроек и сценариев оценки.

Карточка модели prashim98/GLM-5.2 на Hugging Face совпадает с карточкой zai-org/GLM-5.2, поэтому описание составлено по ней. GLM-5.2 — флагманская языковая модель компании Z.ai для длительных задач и диалогового взаимодействия. Она предназначена для генерации текста, программирования и решения задач, требующих работы с большим объёмом контекста. Модель построена на архитектуре GLM MoE DSA и содержит 30,4 млрд параметров. Поддерживает контекст до 1 048 576 токенов; в README также отмечены гибкие уровни усилий для задач программирования, механизм IndexShare для снижения вычислений на длинном контексте и улучшение MTP для ускорения спекулятивного декодирования. Заявлены английский и китайский языки. Модель доступна в формате safetensors для Transformers и поддерживается рядом сред локального запуска, включая vLLM и SGLang. Лицензия — MIT. README приводит сравнительные результаты на бенчмарках, но они зависят от настроек и сценариев оценки.

Карточка модели rector89/GLM-5.2 на Hugging Face совпадает с карточкой zai-org/GLM-5.2, поэтому описание составлено по ней. GLM-5.2 — флагманская языковая модель компании Z.ai для длительных задач и диалогового взаимодействия. Она предназначена для генерации текста, программирования и решения задач, требующих работы с большим объёмом контекста. Модель построена на архитектуре GLM MoE DSA и содержит 30,4 млрд параметров. Поддерживает контекст до 1 048 576 токенов; в README также отмечены гибкие уровни усилий для задач программирования, механизм IndexShare для снижения вычислений на длинном контексте и улучшение MTP для ускорения спекулятивного декодирования. Заявлены английский и китайский языки. Модель доступна в формате safetensors для Transformers и поддерживается рядом сред локального запуска, включая vLLM и SGLang. Лицензия — MIT. README приводит сравнительные результаты на бенчмарках, но они зависят от настроек и сценариев оценки.

Карточка модели Scrappy-Doo/GLM-5.2 на Hugging Face совпадает с карточкой zai-org/GLM-5.2, поэтому описание составлено по ней. GLM-5.2 — флагманская языковая модель компании Z.ai для длительных задач и диалогового взаимодействия. Она предназначена для генерации текста, программирования и решения задач, требующих работы с большим объёмом контекста. Модель построена на архитектуре GLM MoE DSA и содержит 30,4 млрд параметров. Поддерживает контекст до 1 048 576 токенов; в README также отмечены гибкие уровни усилий для задач программирования, механизм IndexShare для снижения вычислений на длинном контексте и улучшение MTP для ускорения спекулятивного декодирования. Заявлены английский и китайский языки. Модель доступна в формате safetensors для Transformers и поддерживается рядом сред локального запуска, включая vLLM и SGLang. Лицензия — MIT. README приводит сравнительные результаты на бенчмарках, но они зависят от настроек и сценариев оценки.

GLM-5.2 — языковая модель компании Z.ai для длительных многошаговых задач, включая диалог и программирование. Модель объёмом 30,4 млрд параметров построена на архитектуре GLM MoE DSA и использует механизм IndexShare для снижения вычислений при работе с длинным контекстом. Заявлена поддержка контекста до 1 048 576 токенов и режимов рассуждения с разным уровнем усилий. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, а также для разработки кода и работы с задачами, требующими обработки больших объёмов контекста. В карточке указана поддержка английского и китайского языков. Модель доступна в формате safetensors для Transformers; README также описывает запуск через SGLang, vLLM и другие фреймворки. Лицензия — MIT.

Карточка модели yemsrach3723/GLM-5.2 на Hugging Face совпадает с карточкой zai-org/GLM-5.2, поэтому описание составлено по ней. GLM-5.2 — флагманская языковая модель компании Z.ai для длительных задач и диалогового взаимодействия. Она предназначена для генерации текста, программирования и решения задач, требующих работы с большим объёмом контекста. Модель построена на архитектуре GLM MoE DSA и содержит 30,4 млрд параметров. Поддерживает контекст до 1 048 576 токенов; в README также отмечены гибкие уровни усилий для задач программирования, механизм IndexShare для снижения вычислений на длинном контексте и улучшение MTP для ускорения спекулятивного декодирования. Заявлены английский и китайский языки. Модель доступна в формате safetensors для Transformers и поддерживается рядом сред локального запуска, включая vLLM и SGLang. Лицензия — MIT. README приводит сравнительные результаты на бенчмарках, но они зависят от настроек и сценариев оценки.

GLM-5.2-FP8 — языковая модель для генерации текста, разработанная организацией Z.ai. Она предназначена для задач с длинным горизонтом планирования, включая рассуждения, программирование, работу с инструментами и агентские сценарии. Модель поддерживает английский и китайский языки и рассчитана на текстовые задачи. Ключевая характеристика модели — контекстное окно объёмом до 1 млн токенов, предназначенное для стабильной работы с большими объёмами информации. В архитектуре используется IndexShare: один индексатор переиспользуется в каждой группе из четырёх слоёв разреженного внимания, что, по данным разработчика, снижает вычисления на токен в 2,9 раза при контексте в 1 млн токенов. Улучшенный слой MTP поддерживает speculative decoding и может увеличивать длину принимаемой последовательности до 20%. Для программирования предусмотрены различные уровни интенсивности рассуждений, позволяющие выбирать баланс между качеством и задержкой. Модель демонстрирует сильные результаты в математическом рассуждении, генерации и анализе кода, решении задач в терминале и агентских тестах. Ограничения включают отсутствие в представленном описании данных о числе параметров, точных аппаратных требованиях, мультимодальных возможностях и подробностях обучения; заявленные результаты зависят от настроек оценки и используемых инструментов. Модель распространяется по лицензии MIT, что допускает широкое использование при соблюдении её условий.

Карточка модели AmroAI/GLM-5.2-Hermes на Hugging Face совпадает с карточкой zai-org/GLM-5.2, поэтому описание составлено по ней. GLM-5.2 — флагманская языковая модель компании Z.ai для длительных задач и диалогового взаимодействия. Она предназначена для генерации текста, программирования и решения задач, требующих работы с большим объёмом контекста. Модель построена на архитектуре GLM MoE DSA и содержит 30,4 млрд параметров. Поддерживает контекст до 1 048 576 токенов; в README также отмечены гибкие уровни усилий для задач программирования, механизм IndexShare для снижения вычислений на длинном контексте и улучшение MTP для ускорения спекулятивного декодирования. Заявлены английский и китайский языки. Модель доступна в формате safetensors для Transformers и поддерживается рядом сред локального запуска, включая vLLM и SGLang. Лицензия — MIT. README приводит сравнительные результаты на бенчмарках, но они зависят от настроек и сценариев оценки.

Карточка модели sanjum2/GLM-5.2-Own на Hugging Face совпадает с карточкой zai-org/GLM-5.2, поэтому описание составлено по ней. GLM-5.2 — флагманская языковая модель компании Z.ai для длительных задач и диалогового взаимодействия. Она предназначена для генерации текста, программирования и решения задач, требующих работы с большим объёмом контекста. Модель построена на архитектуре GLM MoE DSA и содержит 30,4 млрд параметров. Поддерживает контекст до 1 048 576 токенов; в README также отмечены гибкие уровни усилий для задач программирования, механизм IndexShare для снижения вычислений на длинном контексте и улучшение MTP для ускорения спекулятивного декодирования. Заявлены английский и китайский языки. Модель доступна в формате safetensors для Transformers и поддерживается рядом сред локального запуска, включая vLLM и SGLang. Лицензия — MIT. README приводит сравнительные результаты на бенчмарках, но они зависят от настроек и сценариев оценки.

GLM-5.3 — открытая модель с весами от Z.ai для генерации текста и диалогового взаимодействия. По карточке, она использует ту же базовую модель, что и GLM-5.2, а улучшения получены на этапе постобучения. Модель ориентирована на сложные задачи программирования, длительные агентные сценарии и работу с инструментами; автор отмечает сильные результаты в бенчмарках по написанию кода и поиску уязвимостей. Модель имеет архитектуру GLM MoE DSA и 30,4 млрд параметров; опубликованные веса представлены в формате safetensors FP8. Контекстное окно составляет до 1 048 576 токенов. Карточка указывает английский и китайский языки, а также настройку reasoning_effort с уровнями low, high и max. Для запуска перечислены Transformers, vLLM, SGLang и другие фреймворки. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует уточнить в файлах репозитория. Модель генерирует ответы и код, но приведённые результаты бенчмарков не гарантируют качество на конкретных задачах; сильные возможности в области кибербезопасности требуют ответственного применения.

Inferact/GLM-5.3-NVFP4 — языковая модель для генерации текста, разработанная командой Z.ai на базе zai-org/GLM-5.3-BF16. Модель предназначена прежде всего для сложного программирования, длительных многошаговых задач, работы с инструментами и автоматизации. В README указана поддержка английского и китайского языков, библиотекой по умолчанию является Transformers, а тип конвейера — text-generation. Ключевые сильные стороны модели — улучшенные по сравнению с GLM-5.2 возможности написания кода, решения задач разработки программного обеспечения, поиска уязвимостей и эксплуатации в тестовых средах. Согласно приведённым результатам, модель показывает высокие показатели на Terminal Bench 3.0, CyberGym, AutomationBench и ряде других тестов. Поддерживается управление интенсивностью рассуждений через параметр reasoning_effort со значениями low, high и max; по умолчанию используется max. Для локального развёртывания заявлена совместимость с SGLang, vLLM, Transformers, KTransformers, Unsloth и рядом решений для Ascend NPU. Точный размер модели, архитектура, число параметров, максимальная длина контекста и перечень поддерживаемых модальностей в README не указаны. Данные о результатах зависят от настроек генерации, контекстного окна и используемой инфраструктуры, поэтому показатели нельзя напрямую интерпретировать как универсальное качество. Лицензия обозначена как other, без подробного описания условий использования; перед применением необходимо проверить лицензионные условия исходного репозитория.

GLM-Z1-32B-0414 — языковая модель с 31,6 млрд параметров от Zhipu AI (zai-org), созданная на базе GLM-4-32B-0414. Это плотная autoregressive-модель семейства GLM-4 для генерации текста и диалогов, обученная рассуждению и дообученная с помощью reinforcement learning на задачах математики, программирования и логики. Поддерживает китайский и английский языки; родной контекст — 32 768 токенов. Модель предназначена для сложных задач, где полезны пошаговые рассуждения: решения математических задач, помощь с кодом, логический анализ, ответы на вопросы и подготовка отчётов. Карточка также указывает интерфейс для вызова инструментов. Для входов длиннее 8 192 токенов README рекомендует при необходимости включать YaRN; это может немного ухудшить качество на коротких текстах. В истории диалога следует сохранять только видимый пользователю ответ, поскольку модель использует скрытое рассуждение. Модель распространяется по лицензии MIT.

GPT-5.4 mini — компактная модель OpenAI, созданная для более быстрой и эффективной работы по сравнению с GPT-5.4 при высокой нагрузке. Она принимает текстовые и графические входные данные и предназначена для задач рассуждения и программирования. Модель подходит для приложений, которым нужны быстрые ответы при большом потоке запросов, включая задачи с изображениями. В предоставленных данных не описаны её размер, длина контекста, поддерживаемые языки или условия лицензирования.

pitcany/gpt-oss-120b — зеркало модели открытых весов gpt-oss-120b, разработанной OpenAI. Это языковая модель с архитектурой MoE для диалога, задач рассуждения и разработки; она поддерживает вызов инструментов, включая функции, веб-поиск и исполнение Python, при соответствующей настройке. Для корректной работы модель следует использовать с форматом диалога Harmony. Усилие рассуждения можно настраивать на низкий, средний или высокий уровень. В карточке указано 117 млрд параметров и 5,1 млрд активных параметров; метаданные репозитория указывают 2,1 млрд параметров, поэтому размер в источниках расходится. Контекстное окно — 131 072 токена. Репозиторий содержит формат GGUF; исходная модель описана как использующая квантизацию MXFP4 для весов MoE. Лицензия — Apache-2.0, допускающая коммерческое применение. Модель общего назначения; явные ограничения по языкам в предоставленных данных не описаны.

unsloth/gpt-oss-20b — открытая по весам языковая модель OpenAI из семейства gpt-oss, представленная в репозитории Unsloth и основанная на openai/gpt-oss-20b. Она предназначена для генерации текста, задач, требующих рассуждений, агентских сценариев и широкого спектра разработческих применений, включая вызов функций, веб-б browsing, выполнение Python-кода и Structured Outputs. Модель использует архитектуру Mixture-of-Experts с 21 млрд параметров, из которых 3,6 млрд активны при обработке запроса. Нативная квантование MXFP4 для MoE-слоёв позволяет запускать её примерно в пределах 16 ГБ памяти; модель ориентирована на меньшую задержку, локальное выполнение и специализированные сценарии по сравнению с gpt-oss-120b. Доступны настраиваемые уровни усилий рассуждения — низкий, средний и высокий, а также возможность дообучения. Для корректной работы необходимо использовать формат ответов harmony; применение модели в другом формате может приводить к некорректным результатам. Полная цепочка рассуждений доступна разработчику для отладки и анализа, но не предназначена для показа конечным пользователям. Модель является текстовой, сведения о поддерживаемых языках и размере контекстного окна в README не указаны. Лицензия Apache 2.0 допускает свободное использование, модификацию, дообучение и коммерческое развёртывание с учётом условий лицензии.

gpt-oss-20b-Code-xCloud-GGUF — модель для генерации кода, созданная 云碩科技 (xCloudinfo) на базе openai/gpt-oss-20b. Это дообученная методом LoRA модель семейства GPT-OSS с архитектурой MoE: в README указаны 21 млрд параметров всего и 3,6 млрд активных. Репозиторий распространяет веса в формате GGUF с квантизацией MXFP4; заявленный размер файла — около 14 ГБ. Модель предназначена для понимания требований и генерации исполняемых решений, в частности на Python, с сохранением пошагового рассуждения. По заявлению разработчика, обучение включало дистилляцию и отбор примеров по результатам выполнения скрытых тестов; для HumanEval указан результат pass@1 87,2% на 164 заданиях. Это заявление README, а не независимая проверка качества. Модель можно запускать локально через llama.cpp и использовать для автономной разработки и генерации кода. Указанная лицензия — Apache-2.0, коммерческое использование допускается на её условиях. В README нет сведений о длине контекста; оценка на HumanEval ограничена указанным набором и не гарантирует аналогичного качества на других задачах.

Карточка модели midorin-Linux/gpt-oss-20b-Coding-Distill на Hugging Face совпадает с карточкой midorin-Linux/gpt-oss-20b-Coding-Distill-GGUF, поэтому описание составлено по ней. Это GGUF-версия дообученной модели gpt-oss-20b-Coding-Distill от midorin-Linux. Автор сообщает, что модель основана на GPT-OSS-20B и обучалась с помощью Unsloth на данных диалогов, преобразованных в формат OpenAI Harmony. В обучении использовались примеры кодирования и рассуждений, связанные с GPT-5.2 Codex Max, GPT-5.2, Claude 4.5 Opus и Claude 4.5 Sonnet. Модель предназначена для генерации текста в диалогах, прежде всего для помощи с программированием и сложными рассуждениями. Репозиторий содержит веса в формате GGUF, а указанная лицензия — Apache-2.0. Карточка предупреждает, что некоторые ответы могут не соответствовать спецификации OpenAI Harmony.

Это GGUF-версия дообученной модели gpt-oss-20b-Coding-Distill от midorin-Linux. Автор сообщает, что модель основана на GPT-OSS-20B и обучалась с помощью Unsloth на данных диалогов, преобразованных в формат OpenAI Harmony. В обучении использовались примеры кодирования и рассуждений, связанные с GPT-5.2 Codex Max, GPT-5.2, Claude 4.5 Opus и Claude 4.5 Sonnet. Модель предназначена для генерации текста в диалогах, прежде всего для помощи с программированием и сложными рассуждениями. Репозиторий содержит веса в формате GGUF, а указанная лицензия — Apache-2.0. Карточка предупреждает, что некоторые ответы могут не соответствовать спецификации OpenAI Harmony.

granite-20b-code-instruct-8k-GGUF — это инструкционная языковая модель для генерации и работы с программным кодом, созданная на базе ibm-granite/granite-20b-code-base-8k. Исходная модель разработана IBM Granite, а данная версия преобразована в формат GGUF пользователем Mungert с использованием llama.cpp. Модель предназначена для написания, объяснения и исправления кода, а также для задач, связанных с SQL, математикой, вызовом функций и ассистированием разработчикам. Модель содержит около 20 млрд параметров и поддерживает контекст до 8K токенов. Это текстовая модель без заявленной поддержки изображений, аудио или других модальностей. В представленных результатах оценивается генерация, объяснение и исправление кода на Python, JavaScript, Java, Go, C++ и Rust. Показатели pass@1 находятся в диапазоне от 18,3% до 60,4%, однако результаты помечены как непроверенные, поэтому их следует рассматривать как ориентировочные. К сильным сторонам относятся специализация на программировании, поддержка нескольких языков разработки и возможность локального запуска через GGUF-совместимые инструменты. Версия использует дополнительное повышение точности отдельных слоёв при квантовании, что, по заявлению автора сборки, может улучшать качество при небольшом увеличении размера файла. Ограничения включают зависимость характеристик от выбранного варианта квантования, непроверенный статус приведённых бенчмарков и отсутствие данных о фактических требованиях к памяти и производительности. Лицензия модели — Apache 2.0.

Модель mayank-mishra/granite-3b-code-glaive-20k — дообученная Mayank Mishra языковая модель для генерации текста в задачах программирования и помощи с кодом. Она основана на ibm-granite/granite-3b-code-base и обучена на подмножестве из 20 тысяч примеров набора Glaive Code Assistant v3. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM с 3,5 млрд параметров и контекстом 2048 токенов. Она принимает текст и генерирует текст; карточка не задаёт конкретные языки программирования или естественные языки. Распространяется в формате Safetensors под лицензией Apache-2.0.

Модель ertghiu256/Granite-4.1-3b-coder — дообученная автором ertghiu256 версия Granite-4.1-3b от IBM, ориентированная на генерацию кода. Она предназначена для написания и дополнения кода, а также для диалогового взаимодействия по задачам программирования. Архитектура — плотная причинная языковая модель GraniteForCausalLM на 3,4 млрд параметров с контекстом до 131 072 токенов; репозиторий содержит веса в формате safetensors. В карточке указаны английский язык, чат и интерфейс вызова инструментов. Модель в основном обучалась на коде Python, поэтому для других языков программирования качество может быть ниже. Лицензия — Apache-2.0.