II.2Создание и понимание программного кода

Mellum-4b-dpo-all — языковая модель для генерации программного кода, разработанная JetBrains. Это третий этап обучения модели Mellum: после предварительного обучения и SFT применена direct preference optimization, чтобы повысить читаемость и полезность генерируемого кода. Модель построена на плотной архитектуре в стиле LLaMA и содержит 3,7 млрд параметров. Она предназначена прежде всего для контекстного автодополнения, генерации кода и заполнения пропусков с учётом дополнительного контекста. Контекстное окно составляет 8192 токена. Обучение охватывало широкий набор языков программирования, включая Python, Java, JavaScript, C++, Go, Rust, SQL и другие. Модель рассчитана на интеграцию в IDE и помощники программиста, а также на локальный или облачный запуск. Предпочтения при обучении нацелены на более читаемый код, но генерации могут наследовать стили и предубеждения открытых репозиториев; предложенный код необходимо проверять на ошибки и уязвимости. Весы доступны в формате bf16, лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели NostraEmpire/mirror-qwen2.5-coder-7b-instruct на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Qwen2.5-Coder-7B-Instruct — инструкционная версия каузальной языковой модели для работы с программным кодом, разработанная командой Qwen. Это дообученная версия Qwen/Qwen2.5-Coder-7B с архитектурой Qwen2 и 7,1 млрд параметров по метаданным. Модель принимает текстовые запросы и генерирует текст, включая код; поддерживает диалоговый режим и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для генерации, анализа и исправления кода, рассуждений о коде и создания кодовых агентов. README описывает архитектуру на базе Transformers с RoPE, SwiGLU и RMSNorm, а также контекст до 131 072 токенов при настройке YaRN для длинных входов. В конфигурации по умолчанию используется контекст 32 768 токенов. Для длинных контекстов масштабирование YaRN может снижать качество на коротких запросах. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и предназначен для использования с библиотекой Transformers; README рекомендует актуальную версию библиотеки. Лицензия — Apache-2.0. Карточка подтверждает прежде всего английский язык; отдельный список поддерживаемых языков программирования и оценка качества именно этой instruct-версии здесь не приведены.

MistralHermes-CodePro-7B-v1 — дообученная модель семейства Mistral, созданная на основе teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B. По карточке, модель дополнительно обучена на наборе из более чем 200 тысяч примеров кода на разных языках программирования и предназначена для помощи в задачах разработки. Она использует архитектуру MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров, принимает текстовые запросы и генерирует текст; контекст составляет до 32 768 токенов. Модель ориентирована на диалоговый формат OpenHermes 2.5 и поддерживает следование инструкциям. Репозиторий содержит веса PyTorch и Safetensors; лицензия — MIT. Карточка рекомендует использовать LM Studio для общения с моделью.

Mungert/NextCoder-14B-GGUF — это GGUF-версия кодовой языковой модели NextCoder-14B, разработанной Microsoft на базе Qwen2.5-Coder-14B-Instruct. Модель предназначена для генерации и редактирования программного кода, включая исправление функций, работу с разнообразными изменениями в коде и чатовые сценарии. Она обучалась с применением метода SeleKT (Selective Knowledge Transfer), ориентированного на адаптацию моделей к задачам редактирования кода, без потери общей применимости. Модель является авторегрессионной causal language model с архитектурой на базе Transformers, RoPE, SwiGLU, RMSNorm и GQA с 40 головами для запросов и 8 для ключей и значений. Она содержит около 14,7 млрд параметров, из которых 13,1 млрд — без учёта embedding, и 48 слоёв. Заявлена поддержка контекста до 32K токенов; в карточке указан английский язык. GGUF-файлы созданы с помощью llama.cpp и используют экспериментальный подход с повышением точности отдельных важных слоёв, что может улучшать качество при заданном уровне квантования, но увеличивает размер файла. Ограничения включают зависимость качества и требований к ресурсам от выбранного варианта квантования; конкретный вариант квантования в карточке не указан. Модель распространяется по лицензии MIT.

NextCoder-32B — модель для редактирования и генерации кода, разработанная Microsoft на базе Qwen2.5-Coder-32B-Instruct с постобучением методом SeleKT. Она предназначена для внесения изменений в существующий код, исправления ошибок и выполнения других задач разработки; также поддерживает диалоговый режим и интерфейс вызова инструментов. Модель имеет архитектуру Qwen2 с причинным языковым моделированием и содержит 32 млрд параметров. Поддерживает контекст до 32 768 токенов и работает с текстом, включая исходный код. В карточке заявлены улучшения на задачах редактирования кода и сохранение способности к обобщению; среди языков указан английский. Модель распространяется по лицензии MIT. Как и базовая модель, она может реагировать на вредоносные запросы и генерировать небезопасный код; результаты следует проверять вручную и запускать в изолированной среде.

NextCoder-7B — языковая модель для работы с программным кодом, разработанная Microsoft на основе Qwen2.5-Coder-7B-Instruct и дообученная методом SeleKT. Это причинная плотная модель семейства Qwen2 с архитектурой Qwen2ForCausalLM; в метаданных указано 7,1 млрд параметров, а в README — 7,61 млрд. Контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена прежде всего для редактирования кода: она может предлагать правки и исправления в диалоговом режиме, сохраняя возможности генерации кода базовой модели. Подходит для интеграции в инструменты разработчика и сценарии работы с длинными фрагментами кода. Выпущена под лицензией MIT. В README отмечена уязвимость базовых моделей семейства QwenCoder к вредоносным запросам и возможность генерации потенциально опасного кода; авторы рекомендуют проверять результаты и запускать код в изолированной среде. Для загрузки требуется актуальная версия Transformers с поддержкой Qwen2.

Mungert/NextCoder-7B-GGUF — GGUF-квантизированная версия модели NextCoder-7B, разработанной Microsoft на базе Qwen2.5-Coder-7B-Instruct. Модель предназначена прежде всего для генерации и редактирования программного кода, исправления ошибок, работы с разнообразными правками кода и диалоговых сценариев для разработчиков. Постобучение выполнено с использованием методики Selective Knowledge Transfer (SeleKT), ориентированной на улучшение code editing без потери общей применимости. Это авторегрессионная causal language model с архитектурой на базе Transformers, RoPE, SwiGLU, RMSNorm и attention QKV bias. Модель содержит 7,61 млрд параметров, из них 6,53 млрд — без учёта embedding, имеет 28 слоёв, 28 Q-heads и 4 KV-heads с GQA. Заявлена поддержка контекста до 32K токенов. В карточке указано English как язык модели; поддерживается текстовая модальность. GGUF-файлы созданы с помощью llama.cpp, при этом автор применяет выборочное повышение точности отдельных слоёв сверх стандартной конфигурации IMatrix, что может улучшать качество при заданном уровне квантизации, но увеличивает размер файлов. Сильными сторонами являются специализация на редактировании кода, длинный контекст и улучшенные результаты NextCoder-7B по сравнению с базовой Qwen2.5-Coder-7B на приведённых тестах HumanEvalFix, CanItEdit и Aider. Ограничения включают зависимость качества и требований к ресурсам от конкретного GGUF-варианта квантизации, а также отсутствие подробных характеристик отдельных файлов в представленном README. Лицензия — MIT.

OctoCoder — модель для генерации кода по инструкциям, созданная BigCode дообучением StarCoder на наборах CommitPackFT и OASST. Она содержит 15,5 млрд параметров и построена на архитектуре GPT-2 с multi-query attention и целью Fill-in-the-Middle; для запуска доступны веса PyTorch и safetensors, а основная библиотека — Transformers. Модель предназначена для выполнения запросов на естественном языке: например, для написания функций и помощи в программировании. В карточке указана поддержка более 80 языков программирования; контекст составляет 8192 токена. Для работы с моделью авторы рекомендуют начинать запрос с «Question: » и завершать его «Answer:». Лицензия — BigCode OpenRAIL-M.

OpenCodeInterpreter-DS-6.7B — модель генерации кода из семейства OpenCodeInterpreter, разработанная для объединения генерации кода с его выполнением и последующей доработкой по результатам. Она основана на DeepSeek Coder 6.7B Base и использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM с 6,6 млрд параметров. Модель принимает текстовые запросы и генерирует код и ответы в диалоговом формате; заявленный контекст составляет 16 384 токена. В карточке приведены результаты на HumanEval и MBPP: 76,2 и 73,9 соответственно для указанных основных вариантов тестов. Модель подходит для написания кода по описанию задачи и интерактивной помощи в программировании. README описывает выполнение и итеративную доработку как возможности семейства; доступность внешнего исполнителя зависит от используемой системы. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Карточка модели tiaguin/qwen на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen2.5-Coder-7B, поэтому описание составлено по ней. Qwen2.5-Coder-7B — плотная причинная языковая модель семейства Qwen2, разработанная командой Qwen. Это базовая предварительно обученная модель на 7,1 млрд параметров, дообученная на основе Qwen/Qwen2.5-7B с упором на программный код. Она предназначена для генерации кода, рассуждений о коде и исправления ошибок, а также может служить основой для кодовых агентов и дальнейшей адаптации под прикладные задачи. Модель принимает текст и генерирует текст. Архитектура использует RoPE, SwiGLU, RMSNorm и смещение в проекциях внимания QKV; заявленная длина контекста в метаданных — 32 768 токенов. Карточка описывает возможности обработки контекста до 131 072 токенов с YaRN, но для этого нужна дополнительная настройка; постоянный коэффициент масштабирования YaRN может снижать качество на коротких входах. Разработчик не рекомендует использовать базовую модель для диалогов без постобучения. Репозиторий распространяется под лицензией Apache-2.0.

unsloth/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct — это инструкционная языковая модель для генерации и анализа кода, представленная в формате Unsloth и основанная на Qwen/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct. Она использует плотную архитектуру Qwen2 с причинным декодером и содержит 14 млрд параметров; для запуска через Transformers доступны веса Safetensors. Модель рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалоговых сценариев разработки: написания и дополнения кода, анализа программ, исправления ошибок и работы в агентных сценариях. Карточка Qwen2.5-Coder описывает усиление генерации, рассуждений и исправления кода при сохранении общих математических и языковых навыков. Поддерживается английский язык; метаданные также отмечают интерфейс для вызова инструментов. Это дообученная модель, а не исходная базовая версия. Лицензия — Apache-2.0. README содержит общее описание семейства, но часть его утверждений о размере и типе модели относится к версии 0,5B и не описывает этот репозиторий; здесь использованы параметры 14B и контекста из метаданных. Конкретные оценки качества для этой версии в предоставленных материалах не приведены.

mlx-community/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-bf16 — конверсия в формат MLX инструкционной модели Qwen2.5-Coder-14B-Instruct, выполненная сообществом mlx-community с помощью mlx-lm версии 0.19.3. Это плотная авторегрессионная модель на 14 млрд параметров для генерации кода и диалоговой работы с запросами о коде; она также поддерживает интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст. Контекст составляет 32 768 токенов, в метаданных указан английский язык. Модель подходит для написания, анализа и исправления кода в интерактивных сценариях. Репозиторий содержит веса safetensors и предназначен для использования с MLX. Лицензия — Apache-2.0. README описывает конверсию из базовой модели, поэтому её характеристики и возможности основаны на Qwen2.5-Coder-14B-Instruct.

Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-GGUF — квантованная версия инструкционной модели Qwen2.5-Coder-14B-Instruct, разработанной командой Qwen. Формат GGUF подготовлен bartowski на основе llama.cpp; модель предназначена для локального использования и генерации текста с акцентом на программный код и взаимодействие в формате чата. Модель рассчитана на задачи разработки программного обеспечения и использование в code agents. По заявленным данным, она обучалась на объёме до 5,5 триллиона токенов, включавшем исходный код, текстово-кодовые соответствия и синтетические данные. Поддерживается контекст до 128K токенов благодаря масштабированию RoPE с коэффициентом 4,0. В карточке указана поддержка английского языка; параметры модальности ограничены текстом. Ключевое преимущество модели — специализация на коде, инструкциях и агентских сценариях, а также большой контекст, полезный для работы с крупными файлами и проектами. К ограничениям относятся возможные ошибки, неточности и нежелательный контент, характерные для генеративных моделей, а также влияние квантования на качество и требования к ресурсам. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

duyntnet/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-imatrix-GGUF — набор imatrix-квантизаций 14-миллиардной instruction-tuned модели Qwen2.5-Coder, разработанной командой Qwen компании Alibaba Cloud. Модель предназначена для генерации, анализа, рассуждений и исправления программного кода, а также для создания code agents и решения задач, связанных с математикой и общими языковыми компетенциями. Репозиторий распространяет модель в формате GGUF для запуска через llama.cpp, KoboldCPP, Ollama и совместимые интерфейсы. Это авторегрессионная causal language model на базе архитектуры Transformers с RoPE, SwiGLU, RMSNorm и смещениями в QKV attention. Модель содержит 14,7 млрд параметров, из них 13,1 млрд без учёта embedding, 48 слоёв и схему GQA с 40 головами Q и 8 головами KV. Заявлена поддержка контекста до 131 072 токенов, однако стандартная конфигурация рассчитана на 32 768 токенов; для более длинных входов требуется настройка YaRN с коэффициентом 4. Модель обучалась на 5,5 трлн токенов, включая исходный код, текстово-кодовые данные и синтетические данные. В метаданных указано владение английским языком; сведения о мультимодальности отсутствуют. Сильными сторонами являются специализация на программировании, улучшенные возможности генерации, рассуждений и исправления кода, а также поддержка длинного контекста и локального запуска благодаря GGUF-квантизациям. Ограничения включают зависимость характеристик от конкретного варианта квантизации и настроек инференса, необходимость дополнительной конфигурации для контекста свыше 32 768 токенов и отсутствие подробных сведений о точных параметрах квантизации. Лицензия обозначена как other; конкретные условия использования в README не приведены.

Qwen2.5-Coder-32B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen2, разработанная командой Qwen и дообученная на основе Qwen/Qwen2.5-32B для задач программирования. Это базовая модель на стадии предварительного обучения, рассчитанная на генерацию и анализ кода, его исправление, а также применение в кодовых агентах; разработчики отдельно отмечают сохранение математических и общих языковых способностей. Веса содержат около 32 млрд параметров, архитектура использует RoPE, SwiGLU, RMSNorm и grouped-query attention. Модель принимает текст и генерирует текст. В карточке указана поддержка английского языка; обучающие данные включают исходный код и текстово-кодовые данные. Метаданные задают контекст 32 768 токенов. README описывает расширение обработки длинных последовательностей до 131 072 токенов с помощью YaRN; для этого требуется соответствующая настройка, а статическое масштабирование YaRN в vLLM может ухудшать работу на коротких текстах. Модель предназначена для разработчиков, которым нужны продолжение кода, рассуждение о коде и поиск исправлений. README не рекомендует использовать базовую версию для диалогов без последующего обучения или настройки. Лицензия — Apache-2.0.

unsloth/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct — инструктивная 32-миллиардная языковая модель для программирования из семейства Qwen2.5-Coder, опубликованная Unsloth как дообученная версия Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct. Это плотная авторегрессионная модель архитектуры Qwen2, рассчитанная на генерацию текста и диалоговое взаимодействие; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации, анализа и исправления кода, рассуждений о программном коде и создания кодовых агентов. Она также сохраняет возможности в математике и общих задачах. В метаданных указан английский язык; README описывает серию как ориентированную на код, но не приводит перечень поддерживаемых языков программирования. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Лицензия — Apache 2.0. README содержит противоречащие идентификатору модели сведения о модели 0,5B и её архитектурных характеристиках, поэтому эти детали здесь не приписываются версии 32B; оценка сходства с GPT-4o приведена в README как заявление авторов без описания результатов оценки.

Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-AWQ — инструкционная версия специализированной серии больших языковых моделей для программирования Qwen2.5-Coder, разработанной командой Qwen от Alibaba Cloud. Модель предназначена для генерации, анализа, рассуждений и исправления исходного кода, а также для создания приложений на основе code agents. Она сохраняет возможности в математике и общих текстовых задачах и может использоваться в диалоговых сценариях и задачах text generation. Это причинная языковая модель на архитектуре Transformers с RoPE, SwiGLU, RMSNorm, смещениями в QKV-внимании и Grouped-Query Attention: 40 голов для Q и 8 для KV. Модель содержит 32,5 млрд параметров, 64 слоя и 31 млрд параметров без учёта эмбеддингов. В данном репозитории представлена 4-битная AWQ-квантизированная версия после дообучения по инструкциям. Заявлена поддержка контекста до 131 072 токенов; для входов свыше 32 768 токенов требуется включение YaRN, при этом статическое масштабирование может ухудшать производительность на коротких текстах. В README указан английский язык. Сильные стороны модели — специализация на программировании, улучшенные генерация, рассуждение и исправление кода, большой контекст и сниженные требования к памяти благодаря 4-битной квантизации. Ограничения включают возможное снижение качества или скорости при работе с длинным контекстом через YaRN, а также неуказанные в README точные требования к оборудованию, пропускная способность и результаты отдельных тестов. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

RedHatAI/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-FP8-dynamic — это вариант instruction-tuned языковой модели Qwen2.5-Coder-32B-Instruct, опубликованный Red Hat AI и представленный в формате FP8 dynamic quantization. Базовую модель разработала команда Qwen компании Alibaba Cloud. Это каузальная текстовая модель, ориентированная прежде всего на генерацию, понимание, исправление и рассуждение по программному коду, а также на использование в кодовых ассистентах и code-agent сценариях. Исходная модель содержит около 32,5 млрд параметров, построена на архитектуре Qwen2 с 64 слоями и Grouped-Query Attention: 40 голов для запросов и 8 для ключей и значений. Заявлена поддержка контекста до 131 072 токенов; базовая конфигурация рассчитана на 32 768 токенов, а для более длинных входов применяется YaRN. Модель работает с текстом на входе и выходе. Qwen2.5-Coder обучалась на корпусе свыше 5,5 трлн токенов и демонстрирует возможности работы более чем с 40 языками программирования, включая генерацию, завершение, рефакторинг и исправление кода. Вариант FP8 dynamic квантует веса и активации линейных операторов трансформера с 16 до 8 бит, что примерно вдвое снижает требования к памяти и размер файлов и может повысить пропускную способность матричных вычислений. Компромиссом является использование квантизированной версии вместо исходной точности; конкретные результаты потери качества для этого репозитория в найденной карточке не приведены. Для исходной Qwen2.5-Coder-32B-Instruct указана лицензия Apache 2.0, однако на странице точного репозитория RedHatAI отдельная лицензия и полноценная карточка модели не указаны.

Qwen2.5-Coder-3B-Instruct — инструктивно дообученная языковая модель для программирования от команды Qwen. Она предназначена для генерации, объяснения и исправления кода, рассуждений о коде и создания кодовых агентов; также сохраняет общие способности и навыки решения математических задач. Модель построена на архитектуре Qwen2 с причинным декодированием и содержит около 3,1 млрд параметров. Модель принимает текстовые инструкции и выдаёт текст, включая код. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. В карточке указано, что обучение охватывало исходный код, связку текста и кода и синтетические данные; метаданные указывают английский язык. Для загрузки рекомендуется актуальная версия библиотеки Transformers. Репозиторий использует формат safetensors и лицензию с обозначением «other»; конкретные условия следует проверять в файлах лицензии репозитория.

Qwen2.5-Coder-3B-Instruct-AWQ — языковая модель для генерации текста и программного кода, разработанная командой Qwen. Она предназначена для генерации, анализа, рассуждений и исправления кода, а также для создания кодовых агентов и решения задач, где требуются математические и общие языковые способности. Модель является instruction-tuned версией Qwen2.5-Coder-3B и поддерживает диалоговый формат взаимодействия. Модель представляет собой causal language model на архитектуре Transformers с RoPE, SwiGLU, RMSNorm, смещениями в QKV внимания и связанными эмбеддингами слов. Она содержит 3,09 млрд параметров, из которых 2,77 млрд не относятся к эмбеддингам, 36 слоёв и механизм GQA с 16 головами для Q и 2 для KV. Максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. Данная версия использует 4-битную AWQ-квантизацию, что снижает требования к памяти, но может повлиять на точность по сравнению с полноразмерной версией. В README явно указан английский язык; модальность — текстовая. Сильными сторонами модели являются специализация на программировании, улучшенные генерация, рассуждение и исправление кода, а также сочетание кодовых, математических и общих языковых возможностей. Для работы рекомендуется актуальная версия библиотеки Transformers; версия ниже 4.37.0 может быть несовместима. Модель распространяется по лицензии Qwen Research, точные условия которой приведены в указанном файле лицензии.

Qwen2.5-Coder-7B — плотная причинная языковая модель семейства Qwen2, разработанная командой Qwen. Это базовая предварительно обученная модель на 7,1 млрд параметров, дообученная на основе Qwen/Qwen2.5-7B с упором на программный код. Она предназначена для генерации кода, рассуждений о коде и исправления ошибок, а также может служить основой для кодовых агентов и дальнейшей адаптации под прикладные задачи. Модель принимает текст и генерирует текст. Архитектура использует RoPE, SwiGLU, RMSNorm и смещение в проекциях внимания QKV; заявленная длина контекста в метаданных — 32 768 токенов. Карточка описывает возможности обработки контекста до 131 072 токенов с YaRN, но для этого нужна дополнительная настройка; постоянный коэффициент масштабирования YaRN может снижать качество на коротких входах. Разработчик не рекомендует использовать базовую модель для диалогов без постобучения. Репозиторий распространяется под лицензией Apache-2.0.

mlx-community/Qwen2.5-Coder-7B-8bit — версия модели Qwen2.5-Coder-7B, подготовленная сообществом mlx-community для запуска с MLX. README сообщает о конвертации из Qwen/Qwen2.5-Coder-7B с помощью mlx-lm 0.18.1; метаданные каталога связывают её с Qwen/Qwen2.5-7B как дообучение. Модель имеет плотную архитектуру Qwen2, около 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и кода в диалоговом режиме, включая помощь при написании и объяснении программ. Метаданные указывают английский язык, поддержку чата и интерфейса вызова инструментов. Лицензия — Apache 2.0. README подтверждает конвертацию в формат MLX, но не уточняет способ 8-битного представления весов.

mlx-community/Qwen2.5-Coder-7B-bf16 — версия модели Qwen2.5-Coder-7B, преобразованная сообществом mlx-community в формат MLX с помощью mlx-lm 0.18.1. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2, рассчитанная на генерацию текста и кода; объём модели — 7,1 млрд параметров, максимальный контекст — 32 768 токенов. Карточка указывает поддержку диалогового режима и интерфейса вызова инструментов, а среди языковых тегов — английский. Модель подходит для генерации и продолжения кода, помощи в программировании и диалоговых сценариев с текстовым вводом. Репозиторий содержит веса safetensors; README описывает преобразование в MLX и использование через mlx-lm. Лицензия — Apache 2.0. Метаданные связывают модель с Qwen/Qwen2.5-7B как с базовой моделью, однако README указывает исходную Qwen/Qwen2.5-Coder-7B; это означает, что репозиторий представляет преобразованную версию кодовой модели, а классификацию происхождения и базовую модель следует трактовать с учётом этих различающихся сведений.

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct — инструкционная версия каузальной языковой модели для работы с программным кодом, разработанная командой Qwen. Это дообученная версия Qwen/Qwen2.5-Coder-7B с архитектурой Qwen2 и 7,1 млрд параметров по метаданным. Модель принимает текстовые запросы и генерирует текст, включая код; поддерживает диалоговый режим и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для генерации, анализа и исправления кода, рассуждений о коде и создания кодовых агентов. README описывает архитектуру на базе Transformers с RoPE, SwiGLU и RMSNorm, а также контекст до 131 072 токенов при настройке YaRN для длинных входов. В конфигурации по умолчанию используется контекст 32 768 токенов. Для длинных контекстов масштабирование YaRN может снижать качество на коротких запросах. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и предназначен для использования с библиотекой Transformers; README рекомендует актуальную версию библиотеки. Лицензия — Apache-2.0. Карточка подтверждает прежде всего английский язык; отдельный список поддерживаемых языков программирования и оценка качества именно этой instruct-версии здесь не приведены.

Карточка модели Thor39/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Qwen2.5-Coder-7B-Instruct — инструкционная версия каузальной языковой модели для работы с программным кодом, разработанная командой Qwen. Это дообученная версия Qwen/Qwen2.5-Coder-7B с архитектурой Qwen2 и 7,1 млрд параметров по метаданным. Модель принимает текстовые запросы и генерирует текст, включая код; поддерживает диалоговый режим и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для генерации, анализа и исправления кода, рассуждений о коде и создания кодовых агентов. README описывает архитектуру на базе Transformers с RoPE, SwiGLU и RMSNorm, а также контекст до 131 072 токенов при настройке YaRN для длинных входов. В конфигурации по умолчанию используется контекст 32 768 токенов. Для длинных контекстов масштабирование YaRN может снижать качество на коротких запросах. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и предназначен для использования с библиотекой Transformers; README рекомендует актуальную версию библиотеки. Лицензия — Apache-2.0. Карточка подтверждает прежде всего английский язык; отдельный список поддерживаемых языков программирования и оценка качества именно этой instruct-версии здесь не приведены.

unsloth/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct — инструкционная языковая модель для программирования, основанная на Qwen2.5-Coder-7B-Instruct от Qwen и представленная Unsloth. Это плотная причинная трансформерная модель семейства Qwen2 с 7,1 млрд параметров, доступная в формате safetensors и рассчитанная на генерацию текста в диалоговом режиме. Модель предназначена для генерации, анализа и исправления кода, рассуждений о программировании и создания кодовых агентов. Она также сохраняет общие языковые и математические способности базовой модели. Метаданные указывают контекст 32 768 токенов; в README упоминается более длинный контекст базовой модели, но для этой конфигурации расширение за 32 768 токенов требует настройки YaRN и может ухудшить работу на коротких запросах. Поддерживаемый язык карточки — английский. Репозиторий лицензирован по Apache-2.0. Модель принимает текстовые запросы и выдаёт текст, включая код; фактическое качество зависит от языка программирования и постановки задачи.

theo77186/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-20241106 — повторная публикация весов Qwen2.5-Coder-7B-Instruct от автора репозитория theo77186; исходная серия разработана командой Qwen. Это причинная языковая модель семейства Qwen2, дообученная для диалоговой генерации и работы с кодом. Она предназначена для генерации, анализа и исправления программного кода, а также для создания кодовых агентов и решения математических и общих текстовых задач. Модель содержит около 7,1 млрд параметров по метаданным и использует архитектуру Qwen2ForCausalLM с RoPE, SwiGLU, RMSNorm и групповым запросным вниманием. Метаданные указывают контекст 32 768 токенов; в README заявлена поддержка до 131 072 токенов с настройкой YaRN для длинных запросов. Карточка и метаданные указывают английский язык. Лицензия — Apache-2.0. Для длинного контекста может потребоваться включить YaRN; в README отмечено, что постоянный коэффициент масштабирования способен ухудшать работу на коротких текстах. Для загрузки рекомендуется актуальная версия Transformers; README предупреждает о несовместимости с версиями ниже 4.37.0.

Это 8-битная версия Qwen2.5-Coder-7B-Instruct, подготовленная mlx-community и конвертированная в формат MLX для запуска на устройствах Apple Silicon. Модель построена на архитектуре Qwen2, содержит 7,1 млрд параметров и имеет контекст длиной до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации кода: она помогает писать, объяснять, анализировать и исправлять программы по текстовым запросам. Поддерживает английский язык и интерфейс вызова инструментов. Репозиторий лицензирован по Apache-2.0; README указывает на конвертацию с помощью mlx-lm версии 0.18.1.

mlx-community/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-bf16 — конверсия в формат MLX модели Qwen2.5-Coder-7B-Instruct, опубликованная сообществом mlx-community. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 на 7,1 млрд параметров для генерации текста и кода в диалоговом формате. Она предназначена для написания, анализа и исправления программного кода; метаданные указывают на интерфейс вызова инструментов. Максимальная длина контекста — 32 768 токенов, библиотека — Transformers. Модель принимает текст и генерирует текст, включая код. В карточке указан английский язык. Лицензия — Apache-2.0. README сообщает, что модель преобразована в MLX из Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct с помощью mlx-lm версии 0.18.1; указанный формат файлов репозитория — safetensors.

pL-Community опубликовало инструкционную версию Qwen2.5-Coder-7B в формате FP8 Dynamic. Это плотная причинная языковая модель семейства Qwen2, рассчитанная на генерацию кода и диалоговые сценарии; в метаданных указано 7,1 млрд параметров и контекст 32 768 токенов. Карточка базовой модели описывает архитектуру с RoPE, SwiGLU, RMSNorm и групповым запросным вниманием. Модель подходит для написания и дополнения кода, анализа программ, поиска и исправления ошибок, а также для создания кодовых агентов. README базовой карточки сообщает о тренировке на коде, текстово-кодовых связях и синтетических данных и отмечает сохранение математических и общих языковых способностей. Хотя README базовой модели описывает поддержку контекста до 131 072 токенов с настройкой YaRN, метаданные этого репозитория указывают нативный контекст 32 768 токенов. Метаданные связывают модель с Qwen/Qwen2.5-Coder-7B как с базой и указывают Apache-2.0. Репозиторий содержит веса safetensors; отдельное описание метода динамической FP8-квантизации в предоставленных материалах отсутствует.