II.2Создание и понимание программного кода

Neuron-4B-Instruct — мультиязычная языковая модель с настройкой на выполнение инструкций, разработанная Neura Tech AI на основе Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen3 с архитектурой Transformer Decoder и примерно 3,7 млрд параметров. Модель предназначена для диалогов и работы в роли ИИ-ассистента: она помогает с программированием, рассуждениями, математическими задачами, творческим письмом, переводом и вызовом инструментов. Поддерживает контекст до 262 144 токенов и множество языков, включая английский, русский, китайский, хинди, японский, корейский, европейские и южноазиатские языки. Модель принимает текст и генерирует текст. Карточка приводит сравнительные результаты на тестах знаний, но они не гарантируют качество в конкретных задачах; ответы могут содержать ошибки. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

NightJar-CodeSearch-Embedding — модель плотных векторных представлений, разработанная Shuu12121 на базе Shuu12121/NightJar и дообученная для поиска кода по запросу на естественном языке и поиска фрагментов кода по описанию требуемого изменения. Она использует архитектуру ModernBERT в конфигурации Sentence Transformer, содержит 109,5 млн параметров и строит 768-мерные эмбеддинги. Для поиска запросы и документы кодируются в одном векторном пространстве; префиксы не нужны, а сходство можно оценивать по косинусной близости. Модель принимает текстовые запросы и код, выдаёт векторы и подходит для семантического поиска, формирования кандидатов для переранжирования или RAG, кластеризации и поиска дубликатов. Обучение проводилось на 4 073 472 примерах с трудными и внутрипакетными негативными примерами. В обучающую смесь вошли Bash, C, C++, C#, Dart, Go, Java, JavaScript, Kotlin, Lua, PHP, Python, Ruby, Rust, Scala, Swift и TypeScript. Карточка сообщает о контексте модели в 8192 токена, однако входы длиннее 1024 токенов обрезаются. Модель не генерирует код и не проверяет его корректность или безопасность; качество для языков, не представленных в обучении, систематически не оценивалось. Лицензия — Apache-2.0.

NOESIS-Qwopus3.5-9B-Coder-v3.5-BF16 — языковая модель для программирования, выпущенная AMAImedia в составе платформы автоматизации многоязычного дубляжа NOESIS. Репозиторий содержит модель на архитектуре Qwen3.5 dense с 7,2 млрд параметров, основную версию в safetensors BF16 и вариант GGUF Q4_K_M для локального запуска через llama.cpp. Для работы с BF16-версией в README приведён пример загрузки через Transformers. Модель предназначена для генерации и преобразования кода, помощи в отладке, работы с репозиториями и выполнения технических инструкций. Заявлена поддержка 201 языка и диалекта; README перечисляет языки из опубликованного Qwen3 списка как документированную основу. Контекст модели — до 262 144 токенов. Модель объединяет Qwopus3.5 и Qwen3.5-9B; лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит результатов бенчмарков или подробной оценки качества кода.

Norns-Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-v0.1 — языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная автором win10 слиянием моделей методом TIES через mergekit. В качестве основы использована Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct, также в слияние вошла win10/Urdandi-Qwen2.5-7B. Модель предназначена для генерации кода и диалогового взаимодействия с инструкциями по программированию. Она содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст; нативная длина контекста составляет 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и рассчитан на работу с библиотекой Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана. Карточка не сообщает о специальных ограничениях или результатах оценки качества; производительность может отличаться от базовых моделей из-за слияния.

Novasy/nova-coder-merge-7b — слитая модель Novasy на архитектуре Qwen2, созданная методом TIES с помощью mergekit из Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct и Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct. Она предназначена для диалоговой генерации текста и помощи с программированием, включая создание и объяснение кода, а также выдачу структурированных ответов. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и рассчитана на контекст до 32 768 токенов; репозиторий содержит веса в формате safetensors. Метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Слияние объединяет общие инструктивные возможности Qwen2.5 с ориентацией кодовой версии на программирование. В карточке не приведены результаты оценки качества или отдельный перечень поддерживаемых языков. Лицензия в предоставленных данных не указана.

NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-OptiQ-4bit — квантизированная версия языковой модели NVIDIA Nemotron-3.5-Lightning, подготовленная сообществом mlx-community с использованием MLX-native инструментария mlx-optiq. Модель предназначена для локальной генерации текста на компьютерах Apple Silicon и поддерживает сценарии общего диалога, рассуждений, программирования, решения математических задач, следования инструкциям и вызова функций. В основе лежит гибридная архитектура nemotron_h: блоки Mamba2 сочетаются с несколькими слоями attention, а маршрутизируемая MoE-архитектура содержит 128 экспертов, из которых для каждого токена активируются 6. Общий размер базовой модели составляет около 30 млрд параметров, при этом активно примерно 3 млрд. Используется чувствительная к слоям смешанная квантизация: 36 слоёв и 36 экспертных тензоров имеют точность 4-bit, ещё 127 слоёв и 10 экспертных тензоров — 8-bit. Размер файлов модели — около 22,8 ГБ; сохранена MTP-голова для speculative decoding. Модель демонстрирует сильные результаты в генерации кода, математике, следовании инструкциям и вызове функций: в README указаны 87,8% на HumanEval, 85,5% на GSM8K и 83,0% на BFCL-V3 simple. Ограничением является слабее выраженная способность к извлечению информации из длинного контекста: результат HashHop составляет 40,0%. Для работы требуется MLX и пакет mlx-optiq; на компьютерах с ограниченной оперативной памятью рекомендуется потоковая загрузка экспертов с SSD. Модель выпускается по NVIDIA Open Model License; точные условия следует уточнять в тексте этой лицензии.

NVIDIA Nemotron-3-Super-120B-A12B — большая языковая модель NVIDIA для диалога, рассуждений и агентных приложений. Она предназначена для сложного следования инструкциям, работы с кодом, чат-ботов, систем RAG и автоматизации задач, включая обработку IT-заявок; также поддерживает вызов инструментов и сценарии с длинным контекстом. Модель построена на гибридной архитектуре LatentMoE, сочетающей Mamba-2, смеси экспертов и слои внимания, и использует Multi-Token Prediction для ускорения генерации. В карточке указано 120 млрд параметров, из которых активны 12 млрд; репозиторий содержит BF16-вариант, а обучение использовало NVFP4. Контекст в метаданных каталога — 262 144 токена; README заявляет поддержку до 1 млн токенов. Модель поддерживает английский, французский, немецкий, итальянский, японский, испанский и китайский языки. Модель дообучена на базе nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-BF16 и распространяется в формате safetensors. NVIDIA указывает готовность к коммерческому применению, однако метаданные обозначают лицензию как other, поэтому перед использованием следует проверить условия лицензии репозитория.

Nemotron-3-Super-120B-A12B-BF16 — языковая модель NVIDIA для диалога, рассуждений и создания агентных систем. Она предназначена для разработчиков чат-ботов, RAG-систем и совместно работающих ИИ-агентов, а также для автоматизации больших потоков задач, например обработки ИТ-заявок. Модель поддерживает сложное следование инструкциям и работу с длинным контекстом. Архитектура сочетает слои Mamba-2, Mixture-of-Experts и внимания в гибриде LatentMoE; также используются Multi-Token Prediction для ускорения генерации и 12 млрд активных параметров при 120 млрд общих. Карточка указывает контекст до 1 млн токенов, тогда как метаданные Hugging Face — 262 144 токена. Модель принимает текст и генерирует текст; заявлены английский, французский, немецкий, итальянский, японский, испанский и китайский языки. Модель ориентирована на высокую пропускную способность, агентные сценарии, код, рассуждения и мультиязычный диалог. Карточка заявляет коммерческую готовность, но метаданные указывают лицензию «other», поэтому перед использованием следует проверить её условия. В опубликованном репозитории формат весов указан как safetensors; карточка описывает обучение с NVFP4, но это не означает, что репозиторий представляет квантизованную версию.

Карточка модели SIZWL/NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-BF16 на Hugging Face совпадает с карточкой nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-BF16, поэтому описание составлено по ней. Nemotron-3-Super-120B-A12B-BF16 — языковая модель NVIDIA для диалога, рассуждений и создания агентных систем. Она предназначена для разработчиков чат-ботов, RAG-систем и совместно работающих ИИ-агентов, а также для автоматизации больших потоков задач, например обработки ИТ-заявок. Модель поддерживает сложное следование инструкциям и работу с длинным контекстом. Архитектура сочетает слои Mamba-2, Mixture-of-Experts и внимания в гибриде LatentMoE; также используются Multi-Token Prediction для ускорения генерации и 12 млрд активных параметров при 120 млрд общих. Карточка указывает контекст до 1 млн токенов, тогда как метаданные Hugging Face — 262 144 токена. Модель принимает текст и генерирует текст; заявлены английский, французский, немецкий, итальянский, японский, испанский и китайский языки. Модель ориентирована на высокую пропускную способность, агентные сценарии, код, рассуждения и мультиязычный диалог. Карточка заявляет коммерческую готовность, но метаданные указывают лицензию «other», поэтому перед использованием следует проверить её условия. В опубликованном репозитории формат весов указан как safetensors; карточка описывает обучение с NVFP4, но это не означает, что репозиторий представляет квантизованную версию.

Nemotron-3-Super-120B-A12B-NVFP4 — большая языковая модель NVIDIA для диалога, рассуждений и агентных приложений. Вариант с NVFP4 содержит 120 млрд параметров, из которых 12 млрд активны; модель построена на гибридной архитектуре LatentMoE с чередованием Mamba-2, слоёв Mixture-of-Experts и отдельных слоёв внимания. Multi-Token Prediction поддерживает ускоренную генерацию. Для запуска используются Transformers и PyTorch; в карточке заявлен контекст до 1 млн токенов. Модель предназначена для чат-ботов, систем RAG, совместно работающих агентов, автоматизации IT-заявок, сложного следования инструкциям и рассуждений по длинному контексту. Она генерирует текст и поддерживает интерфейс вызова инструментов. Заявлены английский, французский, немецкий, итальянский, японский, испанский и китайский языки; также подходит для задач с кодом. По карточке, модель готова к коммерческому применению. Метаданные указывают лицензию «other», поэтому условия коммерческого использования следует сверять с лицензией и условиями NVIDIA для исходной модели.

NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-FP8-dynamic — языковая модель, разработанная Red Hat на базе NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-BF16 от NVIDIA. Она предназначена для генерации и преобразования текста, рассуждений и решения сложных задач, математики и естественных наук, генерации кода, следования инструкциям и вызова инструментов. Модель поддерживает вход и выход в текстовой модальности, а также tool calling. Модель построена на архитектуре NemotronHForCausalLM и содержит 550 млрд параметров, из которых 55 млрд являются активными. Веса и активации линейных операторов в трансформерных блоках квантизированы в FP8: для весов используется статическая симметричная поканальная схема, для активаций — динамическая симметричная схема на токен. Это примерно вдвое снижает требования к памяти и размеру файлов, а также может повысить пропускную способность матричных вычислений примерно в два раза. Для эффективного развертывания заявлена интеграция с vLLM; в примере конфигурации используется максимальная длина последовательности 262144 токена. Заявленные языки включают английский, французский, испанский, итальянский, немецкий, португальский, японский, корейский, хинди, арабский, китайский и иврит. Сильными сторонами модели являются большой общий объём параметров, активная разреженная вычислительная конфигурация, поддержка рассуждений, программирования и инструментов, а также преимущества FP8-квантизации. Ограничения включают высокие требования к вычислительной инфраструктуре и зависимость эффективного развертывания от совместимого стека, включая vLLM и специальные парсеры. Модель распространяется по лицензии openmdw-1.1; использование в нарушение применимых законов и нормативных требований исключено из области применения.

Карточка модели Chiraag25/NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-NVFP4 на Hugging Face совпадает с карточкой baseten/NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-NVFP4-dequant-to-BF16, поэтому описание составлено по ней. Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-NVFP4-dequant-to-BF16 — большая языковая модель NVIDIA для диалогов, рассуждений и агентных сценариев. Она использует гибридную архитектуру LatentMoE с чередованием слоёв Mamba-2 и Mixture of Experts, отдельными слоями Attention и Multi-Token Prediction. Всего в модели 550 млрд параметров, из них 55 млрд активны при вычислении; репозиторий содержит веса SafeTensors в BF16, полученные из NVFP4-чекпойнта. Модель предназначена для сложных многошаговых задач, следования инструкциям, анализа длинных документов и кодовых баз, а также для создания чат-ботов, RAG-систем и AI-агентов. Она поддерживает генерацию текста и чат на английском, французском, испанском, итальянском, немецком, португальском, японском, корейском, хинди, арабском, китайском и иврите. Карточка заявляет контекст до 1 млн токенов, тогда как метаданные указывают 262 144 токена; фактический предел зависит от конфигурации используемого чекпойнта и среды запуска. Модель рассчитана на крупные многонодовые развёртывания и требует мощного оборудования NVIDIA. Лицензия указана как other; README разрешает коммерческое и некоммерческое использование, но конкретные условия следует сверить с текстом лицензии репозитория.

Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-NVFP4 — большая языковая модель NVIDIA для диалогов, рассуждений и построения агентных систем. Она содержит 550 млрд параметров, из которых 55 млрд активны при вычислении, и использует гибридную архитектуру LatentMoE с чередованием слоёв Mamba-2, Mixture-of-Experts и Attention, а также Multi-Token Prediction. Модель распространяется в формате safetensors и рассчитана на контекст до 1 млн токенов. Модель предназначена для сложных многошаговых сценариев: работы AI-агентов, анализа больших документов и кодовых баз, ответов на вопросы, а также задач по коду, математике и науке. Она поддерживает английский, французский, испанский, итальянский, немецкий, японский, корейский, хинди, португальский и китайский языки; метаданные также указывают арабский и иврит. NVIDIA заявляет о готовности модели к коммерческому и некоммерческому использованию; лицензия обозначена как other, поэтому перед внедрением следует ознакомиться с условиями в карточке модели. Это крупный checkpoint, для которого руководство рекомендует многосерверное развертывание на подходящем оборудовании NVIDIA.

Карточка модели nasooh1/NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-NVFP4 на Hugging Face совпадает с карточкой baseten/NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-NVFP4-dequant-to-BF16, поэтому описание составлено по ней. Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-NVFP4-dequant-to-BF16 — большая языковая модель NVIDIA для диалогов, рассуждений и агентных сценариев. Она использует гибридную архитектуру LatentMoE с чередованием слоёв Mamba-2 и Mixture of Experts, отдельными слоями Attention и Multi-Token Prediction. Всего в модели 550 млрд параметров, из них 55 млрд активны при вычислении; репозиторий содержит веса SafeTensors в BF16, полученные из NVFP4-чекпойнта. Модель предназначена для сложных многошаговых задач, следования инструкциям, анализа длинных документов и кодовых баз, а также для создания чат-ботов, RAG-систем и AI-агентов. Она поддерживает генерацию текста и чат на английском, французском, испанском, итальянском, немецком, португальском, японском, корейском, хинди, арабском, китайском и иврите. Карточка заявляет контекст до 1 млн токенов, тогда как метаданные указывают 262 144 токена; фактический предел зависит от конфигурации используемого чекпойнта и среды запуска. Модель рассчитана на крупные многонодовые развёртывания и требует мощного оборудования NVIDIA. Лицензия указана как other; README разрешает коммерческое и некоммерческое использование, но конкретные условия следует сверить с текстом лицензии репозитория.

Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-NVFP4 — большая языковая модель NVIDIA для диалога, рассуждений и агентных приложений. Она предназначена для сложных многошаговых задач, анализа больших документов и кодовых баз, а также для работы с математическими и научными запросами. Модель подходит разработчикам чат-ботов, RAG-систем и AI-агентов. Модель построена на гибридной архитектуре LatentMoE: в ней сочетаются слои Mamba-2, Mixture-of-Experts и Attention, а Multi-Token Prediction ускоряет генерацию. Всего в модели 550 млрд параметров, из которых 55 млрд активны; контекст достигает 1 млн токенов. Чекпойнт использует NVFP4 и рассчитан на высокую пропускную способность на современном оборудовании NVIDIA. Поддерживаются английский, французский, испанский, итальянский, немецкий, японский, корейский, хинди, бразильский португальский и китайский языки. NVIDIA заявляет о готовности модели к коммерческому и некоммерческому использованию; в метаданных лицензия обозначена как other, поэтому перед внедрением следует проверить условия лицензии в карточке модели. Для запуска требуются значительные вычислительные ресурсы и подходящая инфраструктура NVIDIA; в README рекомендована многосерверная конфигурация для развертывания на нескольких узлах.

NVIDIA Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-NVFP4 — текстовая языковая модель NVIDIA для диалогов, рассуждений и агентных приложений. Она основана на Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-BF16 и в метаданных обозначена как дообучение этой модели; репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Архитектура сочетает Mamba-2, Mixture-of-Experts и слои внимания в гибриде LatentMoE, а Multi-Token Prediction предназначен для ускорения генерации. Модель содержит 550 млрд параметров, из которых активно 55 млрд, и поддерживает контекст до 1 млн токенов. Модель предназначена для сложных многошаговых задач, анализа длинных документов и кодовых баз, ответов на вопросы, следования инструкциям и построения чат-ботов, RAG-систем и ИИ-агентов. Карточка сообщает о поддержке английского, французского, испанского, итальянского, немецкого, японского, корейского, хинди, португальского Бразилии и китайского; метаданные также включают арабский и иврит. В карточке заявлена пригодность для коммерческого и некоммерческого использования, но метаданные указывают лицензию «other», поэтому условия следует сверить с лицензией репозитория. Модель очень крупная, а приведённые в карточке рекомендации по запуску ориентированы на ускорители NVIDIA; практическое развёртывание требует значительных вычислительных ресурсов.

NVIDIA-Nemotron-Labs-3-Puzzle-75B-A9B-NVFP4 — большая языковая модель NVIDIA для диалога, рассуждений и агентных приложений. Она создана на основе Nemotron-3-Super-120B-A12B методом многоэтапного сжатия и восстановления: использованы pruning компонентов MoE и Mamba, дистилляция, обучение с подкреплением, квантизация NVFP4 и Multi-Token Prediction. Архитектура сочетает Mamba2, Transformer, LatentMoE и механизм MTP; модель содержит 75,3 млрд параметров, из которых активно 9,3 млрд. Модель предназначена для чат-ботов, RAG-систем, совместной работы агентов, сложного следования инструкциям и рассуждений по длинному контексту, а также задач программирования. Заявлена поддержка английского, французского, немецкого, итальянского, японского, испанского и китайского языков. В карточке указано окно контекста до 1 млн токенов для сценариев оценки конкурентности, а NVFP4-вариант ориентирован на GPU поколения Blackwell; NVIDIA сообщает о повышении пропускной способности относительно родительской модели. Модель заявлена как готовая к коммерческому использованию. Лицензия Hugging Face обозначена как other, поэтому конкретные условия использования следует сверять с лицензией в репозитории. Квантизация и сжатие могут влиять на качество в отдельных задачах; опубликованные сравнительные результаты относятся к указанным в карточке бенчмаркам и конфигурациям.

NVIDIA-Nemotron-Nano-12B-v2 — языковая модель NVIDIA Corporation для диалогов, рассуждений и выполнения инструкций. Это дообученная версия NVIDIA-Nemotron-Nano-12B-v2-Base с гибридной архитектурой Nemotron-Hybrid: основную часть составляют слои Mamba-2 и MLP, дополненные шестью слоями Attention. Модель принимает и генерирует текст, поддерживает контекст до 128 тысяч токенов и может работать в режиме с рассуждениями или без них; системный промпт и бюджет токенов позволяют управлять глубиной рассуждений. Модель предназначена для чат-ботов, RAG-систем, AI-агентов, программирования и общих задач по инструкциям. README заявляет поддержку английского, немецкого, испанского, французского, итальянского, японского, корейского, португальского, русского и китайского; в метаданных карточки перечислены английский, испанский, французский, немецкий, итальянский и японский. Разработчик сообщает о готовности к коммерческому использованию; лицензия указана как other, поэтому конкретные условия следует сверить с файлами лицензии репозитория. Модель оптимизирована для GPU NVIDIA; в vLLM неверный тип кэша Mamba-SSM может снизить точность, а генерация с рассуждениями требует большего числа выходных токенов.

NVIDIA Nemotron Nano 9B v2 — языковая модель NVIDIA для диалога, следования инструкциям и задач с рассуждением. В карточке она описана как обученная с нуля; метаданные каталога указывают связь merge с NVIDIA-Nemotron-Nano-12B-v2 и NVIDIA-Nemotron-Nano-12B-v2-Base, поэтому происхождение модели отмечено как слияние. Архитектура Nemotron-Hybrid сочетает преимущественно слои Mamba-2 и MLP с четырьмя слоями Attention. Метаданные указывают 15,1 млрд параметров, контекст до 131 072 токенов и формат safetensors. Модель принимает и генерирует текст, поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов. Она рассчитана на ответы на вопросы, программирование, RAG-системы, чат-боты и агентные приложения. Режим рассуждения можно управлять системной инструкцией или бюджетом токенов; разрешение промежуточного рассуждения обычно повышает качество сложных ответов, но увеличивает расход токенов. В README перечислены английский, немецкий, испанский, французский, итальянский и японский; также для входа указаны корейский, португальский, русский и китайский. Лицензия в метаданных обозначена как other, а README заявляет готовность к коммерческому использованию.

Карточка модели davidnichols-ops/NVIDIA-Nemotron-Nano-9B-v2-fork на Hugging Face совпадает с карточкой nvidia/NVIDIA-Nemotron-Nano-9B-v2, поэтому описание составлено по ней. NVIDIA Nemotron Nano 9B v2 — языковая модель NVIDIA для диалога, следования инструкциям и задач с рассуждением. В карточке она описана как обученная с нуля; метаданные каталога указывают связь merge с NVIDIA-Nemotron-Nano-12B-v2 и NVIDIA-Nemotron-Nano-12B-v2-Base, поэтому происхождение модели отмечено как слияние. Архитектура Nemotron-Hybrid сочетает преимущественно слои Mamba-2 и MLP с четырьмя слоями Attention. Метаданные указывают 15,1 млрд параметров, контекст до 131 072 токенов и формат safetensors. Модель принимает и генерирует текст, поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов. Она рассчитана на ответы на вопросы, программирование, RAG-системы, чат-боты и агентные приложения. Режим рассуждения можно управлять системной инструкцией или бюджетом токенов; разрешение промежуточного рассуждения обычно повышает качество сложных ответов, но увеличивает расход токенов. В README перечислены английский, немецкий, испанский, французский, итальянский и японский; также для входа указаны корейский, португальский, русский и китайский. Лицензия в метаданных обозначена как other, а README заявляет готовность к коммерческому использованию.

OpenAI o3-mini — компактная языковая модель OpenAI, оптимизированная для рассуждений в задачах STEM, особенно в науке, математике и программировании. Она предназначена для генерации текста и помощи в решении технических задач; поддерживает параметр reasoning_effort для настройки уровня усилий при рассуждении. Модель подходит для объяснения научных концепций, решения математических задач и помощи с кодом. Данных о размере, контекстном окне, поддерживаемых языках и лицензии в предоставленных источниках нет.

Occamy-1.0 — модель Accio-Lab для длительной совместной работы с инструментами и выполнения многоэтапных задач. Она дообучена на базе Qwen/Qwen3.6-35B-A3B: сохраняет архитектуру исходного чекпойнта с MoE, 35 млрд общих и 3 млрд активных параметров. Модель принимает текст и изображения и предназначена для диалогов, агентных рабочих процессов, программирования, поиска, работы с файлами и структурированными API. Обучение сосредоточено на надёжном выполнении действий, отслеживании состояния, восстановлении после сбоев и продолжении работы в длинных взаимодействиях. Модель поддерживает вызов инструментов и обработку изображений; выпущены веса BF16 и варианты GGUF, а README также упоминает FP8 и NVFP4. Она рассчитана на обычные сценарии совместной работы, но retrieval-задачи и взаимодействие с браузером или рабочим столом через визуальный интерфейс остаются ограничениями. Лицензия — Apache-2.0.

Olmo 3 32B Think SFT — авторегрессионная языковая модель на архитектуре Transformer, разработанная Allen Institute for AI (Ai2). Это плотная модель с 31,7 млрд параметров, дообученная методом SFT на базе allenai/Olmo-3-1125-32B; в метаданных указан датасет allenai/Dolci-Think-SFT. Модель предназначена для диалогов и задач, где полезны пошаговые рассуждения, включая математику, программирование, следование инструкциям и ответы на общие вопросы. Модель работает с текстом, поддерживает английский язык и контекст до 65 536 токенов. Для запуска поддерживается Transformers версии 4.57.0 и выше; доступны веса в формате safetensors и интерфейс вызова инструментов. Лицензия — Apache 2.0. Модель может выдавать неверные сведения и без фильтрации генерировать вредный или чувствительный контент. Факты в ответах следует проверять; при внедрении нужно учитывать возможные смещения и риски генерации.

OpenChat-3.5-0106-128k — диалоговая языковая модель OpenChat, созданная на основе дообученной Mistral-7B-v0.1. Она содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Mistral и предназначена для генерации ответов в чате, программирования, общих задач и математических рассуждений. Поддерживает контекст до 131 072 токенов; в README также описан режим оценивания ответов, обозначенный как экспериментальный. Модель рассчитана на текстовый ввод и генерацию текста. README приводит результаты бенчмарков по коду и математике, но не описывает поддерживаемые естественные языки. Веса опубликованы в формате safetensors, модель использует библиотеку Transformers и распространяется по лицензии Apache-2.0.

OpenCoder-1.5B-Instruct — диалоговая модель для работы с кодом из семейства OpenCoder, разработанного командой OpenCoder. Она основана на плотной архитектуре Llama и дообучена методом supervised fine-tuning на двух этапах на примерах OpenCoder. Модель содержит 1,7 млрд параметров и рассчитана на контекст до 4096 токенов. Модель предназначена для генерации кода по запросу на естественном языке, ответов на вопросы о программировании и помощи в решении задач на код. Семейство OpenCoder поддерживает английский и китайский языки; в карточке этой версии указаны те же языки. В README приведены результаты на HumanEval(+), MBPP(+) и BigCodeBench. Модель опубликована в формате safetensors для Transformers. Лицензия указана как «other», поэтому условия использования следует уточнить в файлах лицензии репозитория. README описывает открытые данные и процесс обучения семейства, но не приводит подробных ограничений конкретно этой версии.

duyntnet/OpenCodeReasoning-Nemotron-1.1-7B-imatrix-GGUF — это GGUF-квантизации языковой модели OpenCodeReasoning-Nemotron-1.1-7B, разработанной NVIDIA. Модель создана на основе Qwen2.5-7B-Instruct и дообучена для пошагового рассуждения и генерации кода. Она предназначена для текстовой генерации, прежде всего для решения задач программирования и кодинга. Модель поддерживает контекст длиной до 64 тысяч токенов, работает с текстом и заявлена для английского языка. Размер базовой модели — 7B параметров; конкретные характеристики, точность и требования к ресурсам зависят от выбранного варианта квантизации GGUF. Для запуска подходят llama.cpp, KoboldCPP, text-generation-webui, Jan и LM Studio. В тестах LiveCodeBench v5 модель показала Pass@1 55,5, превысив показатели ряда других дистиллированных моделей сопоставимого размера. Сильными сторонами являются специализация на рассуждении при генерации кода, большой контекст и возможность локального запуска через распространённые inference-инструменты. Ограничения включают ориентацию преимущественно на английский язык, зависимость качества и потребления ресурсов от квантизации, а также отсутствие в README подробностей о точных параметрах отдельных GGUF-файлов. В карточке указана лицензия other; исходная модель описана как доступная для коммерческого и некоммерческого использования, однако точные условия лицензии следует уточнять отдельно.

opencsg-starcoder-v0.1 — языковая модель для генерации и дополнения кода, созданная исследовательской командой OpenCSG. Это полнопараметрическая донастройка StarCoder с 15,5 млрд параметров, обученной на данных более чем с 80 языков программирования из The Stack v1.2; для версии opencsg-starcoder-v0.1 указан контекст 8192 токена и архитектура GPTBigCode. Модель предназначена для генерации кода по текстовым запросам и продолжения фрагментов программ. В README приведён результат HumanEval для Python: Pass@1 42,68% при жадном декодировании и оценке только по исходным условиям задач. Этот результат не гарантирует аналогичного качества на других языках и практических задачах разработки. Модель распространяется по лицензии BigCode OpenRAIL-M.

OpenThinker-7B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen2, разработанная командой OpenThoughts. Она дообучена на Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct на наборе OpenThoughts-114k, созданном с использованием дистилляции DeepSeek-R1. Модель содержит 7,1 млрд параметров, работает через Transformers и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов с упором на рассуждения, решение математических задач, вопросы по естественным наукам и программирование. В README приведены оценки на AIME24, MATH500, GPQA-Diamond и задачах LiveCodeBench; результаты показывают сильные стороны в математике и коде, но не гарантируют точность каждого ответа. Веса, данные и код проекта опубликованы; лицензия модели — Apache 2.0. Это текстовая модель, поэтому она не принимает изображения или аудио. Как и другие языковые модели, она может выдавать неверные ответы и требует проверки результатов, особенно в задачах, где ошибка критична.

OpenThinkerAgent-32B-SFT-3.16K — плотная языковая модель семейства Qwen3 с 29,7 млрд параметров, разработанная в рамках проекта OpenThoughts-Agent. Она дообучена полным обновлением параметров на 3 160 примерах OpenThoughts-Agent-SFT-3.16K, содержащих задачи и многошаговые траектории работы агента. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и кода, выполнения задач разработки ПО и работы в терминале в агентном сценарии. В тестировании на Terminus-2 она показала более высокие результаты, чем исходная Qwen3-32B, на SWE-Bench-Verified-100, OpenThoughts-TBLite и Terminal-Bench 2.0. Контекстное окно составляет до 40 960 токенов. Модель принимает и генерирует текст; README описывает её применение в задачах с кодом и агентными траекториями. Веса опубликованы в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Она обучена на сравнительно небольшом наборе из 3 160 примеров, поэтому результаты тестирования не гарантируют аналогичного качества на произвольных задачах; README приводит результаты только для указанного набора бенчмарков.

optimized-santacoder — ускоренная версия SantaCoder от olivierdehaene, предназначенная для генерации и продолжения исходного кода. По карточке модели она работает до 60% быстрее исходной bigcode/santacoder. Это плотная GPT-2-модель с multi-query attention и обучением по целям autoregressive и Fill-in-the-Middle; семейство SantaCoder содержит модели на 1,1 млрд параметров. Контекст модели — 2048 токенов. Модель обучалась на коде Python, Java и JavaScript из The Stack. Она подходит для автодополнения по фрагменту кода, завершения функций по сигнатуре и docstring, а также для заполнения пропусков между частями кода. Это не модель для инструкций: запросы на естественном языке могут работать плохо, поэтому задачу лучше задавать в виде комментария или контекста исходного кода. Генерируемый код может содержать ошибки, быть неэффективным или небезопасным; он также может воспроизводить фрагменты обучающих данных, лицензии которых могут требовать атрибуции. Указана лицензия OpenRAIL.