II.2Создание и понимание программного кода

Ba2han/qwen-14b-1m-distillthink-sce — объединённая автором Ba2han языковая модель на архитектуре Qwen2 с 14 млрд параметров. Она создана методом SCE в mergekit на основе Qwen/Qwen2.5-14B и объединяет DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B, Qwen2.5-14B-Instruct-1M и Qwen2.5-Coder-14B-Instruct. Модель предназначена для диалоговой генерации текста, анализа и исправления кода, а также задач рассуждения; доступен интерфейс для вызова инструментов. Модель работает с текстом и имеет нативный контекст до 131 072 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; README указывает на использование bfloat16 при слиянии. Карточка не описывает отдельные оценки качества или конкретные ограничения, поэтому результаты на сложных задачах следует проверять. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-MLX-4bit — 4-битная MLX-квантизация инструкционной языковой модели Qwen2.5-Coder-14B-Instruct. Исходную модель разработала команда Qwen, квантизацию предоставил bartowski на основе инструментов mlx-examples; модель распространяется в рамках программы Community Models LM Studio. Она предназначена для генерации и анализа программного кода, диалогового взаимодействия с разработчиком и использования в code agents. Модель содержит 14B параметров, работает с текстом и ориентирована на английский язык. Заявлена поддержка длинного контекста до 128K токенов с масштабированием RoPE методом YaRN с коэффициентом 4,0. При обучении использовалось до 5,5 трлн токенов, включая исходный код, данные для сопоставления текста и кода и синтетические данные. Формат MLX рассчитан на совместимость с компьютерами Mac на Apple Silicon, а 4-битная квантизация снижает требования к памяти по сравнению с полноразмерной моделью. Сильными сторонами являются специализация на программировании, поддержка длинного контекста и применимость к агентным сценариям разработки. Ограничения включают зависимость от оборудования Apple Silicon, возможные ошибки, неточность или небезопасность генерируемого содержимого, а также отсутствие в README подробностей о фактической производительности, системных требованиях и полном наборе поддерживаемых языков. Лицензия модели — Apache 2.0.

Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-Q4_K_M-GGUF — это квантизированная версия модели Qwen2.5-Coder-14B-Instruct, преобразованная в формат GGUF для запуска с помощью llama.cpp. Исходная модель разработана командой Qwen; данный вариант конвертирован через GGUF-my-repo на базе llama.cpp. В README также указано, что модель предназначена для генерации текста и работы с кодом в диалоговом формате. Модель ориентирована на программирование, генерацию и обработку кода, а также сценарии локального запуска через llama.cpp в CLI или серверном режиме. Она содержит 14 миллиардов параметров, использует квантизацию Q4_K_M и поддерживает текстовый ввод и вывод. В метаданных указан английский язык, однако дополнительных сведений о языковом охвате, архитектуре, максимальном контексте и точных требованиях к аппаратному обеспечению нет. Ключевое преимущество варианта — возможность более экономичного локального инференса благодаря формату GGUF и квантизации, включая запуск на совместимом оборудовании через llama.cpp. Ограничения связаны с потерей точности по сравнению с полной версией модели из-за квантизации, а также с отсутствием в README подробных результатов оценки качества и характеристик производительности. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

unsloth/Qwen2.5-Coder-1.5B — версия базовой языковой модели Qwen2.5-Coder, подготовленная Unsloth. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 1,5 млрд параметров, предназначенная прежде всего для генерации, анализа и исправления кода, а также для рассуждений о коде и задач с дополнением кода. В README указаны 28 слоёв, механизм RoPE, SwiGLU, RMSNorm и групповое внимание; модель находится на стадии предобучения и не настроена для диалогов. Модель принимает текст и генерирует продолжение текста. В конфигурации репозитория задано контекстное окно 32 768 токенов; для более длинных текстов README описывает применение YaRN, а предельную длину семейства указывает как 131 072 токена. Модель обучена на коде и текстовых данных и сохраняет общие возможности Qwen2.5, включая математику. Карточка не называет разработчика этой конкретной версии явно; README описывает семейство Qwen2.5-Coder, а репозиторий опубликован в пространстве Unsloth. Лицензия — Apache-2.0. Для диалогового применения рекомендуется последующее дообучение; поддержка длинного контекста требует настройки YaRN, а статическое масштабирование может снизить качество на коротких запросах.

mlx-community/Qwen2.5-Coder-1.5B-8bit — 8-битная версия модели для генерации текста и кода, подготовленная сообществом mlx-community. README сообщает, что веса преобразованы в формат MLX из Qwen/Qwen2.5-Coder-1.5B с помощью mlx-lm версии 0.18.1; метаданные указывают архитектуру Qwen2, плотную авторегрессионную модель Qwen2ForCausalLM размером 1,5 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации и продолжения кода, а также диалоговой генерации текста. Метаданные отмечают возможности работы с кодом, чатом и интерфейсом вызова инструментов; карточка указывает английский язык. Лицензия — Apache-2.0. README описывает преобразование в MLX, тогда как метаданные указывают файлы Safetensors; особенности запуска и качество могут зависеть от используемой реализации и задачи.

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

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

TobiasLogic разработал Qwen2.5-Coder-32B-abliterated на основе Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct. Это плотная причинно-языковая модель семейства Qwen2 с 32 млрд параметров для генерации кода и диалогового взаимодействия. В модели статически изменены веса, связанные с направлением отказа; адаптеры и дополнительные операции во время инференса не требуются. Контекст составляет 32 768 токенов. Модель предназначена для локального помощника по программированию и агентных сценариев, включая анализ кода, отладку и задачи, в которых базовая модель может отказывать. В README приведены результаты EvalPlus: для вариантов HumanEval и MBPP показатели близки к базовой модели, однако опубликованные измерения включают квантизированную сборку GGUF Q4_K_M и не гарантируют такие же результаты для этого репозитория. Также заявлено снижение отказов на небольшом тестовом наборе. Модель поддерживает английский язык и принимает текстовые запросы, выдавая текст и код. Удаление отказов может сопровождаться небольшим снижением качества, а часть отказов может сохраняться; метод не добавляет знаний и не устраняет унаследованные смещения. Лицензия — Apache-2.0.

bartowski/Qwen2.5-Coder-3B-GGUF — это набор квантизированных версий языковой модели Qwen2.5-Coder-3B, разработанной командой Qwen и подготовленной пользователем bartowski в формате GGUF для запуска через llama.cpp. Модель предназначена прежде всего для генерации и обработки программного кода, включая работу в локальных приложениях вроде LM Studio. В README указано, что базовая модель поддерживает английский язык. Модель имеет около 3 млрд параметров. Доступны варианты от F16 до низкобитных квантов Q2–Q8, различающиеся размером файла, требованиями к памяти и качеством генерации; наиболее рекомендуемыми названы варианты Q4–Q6. Квантизация выполнена с использованием imatrix и llama.cpp. Для взаимодействия используется шаблон сообщений с ролями system, user и assistant. Сведения об архитектуре, размере контекста и мультимодальности в README не указаны; по представленным данным модель является текстовой. Основное преимущество набора — возможность локального запуска при выборе подходящего уровня квантизации: старшие варианты обеспечивают более высокое качество, а младшие требуют меньше оперативной памяти. Ограничения связаны с компромиссом между размером и качеством, особенно у вариантов Q2–Q3; отдельные форматы оптимизированы для ARM и требуют соответствующей поддержки инструкций, а варианты Q4_0_8_8 и Q4_0_4_8 не рекомендуются для Mac или Windows. Лицензия указана как qwen-research; подробности доступны по ссылке на лицензию исходной модели Qwen2.5-Coder-3B.

mlx-community/Qwen2.5-Coder-3B-Instruct-bf16 — конвертированная в формат MLX версия инструктивной языковой модели Qwen2.5-Coder-3B-Instruct, подготовленная сообществом mlx-community на основе Qwen/Qwen2.5-Coder-3B-Instruct с помощью mlx-lm 0.19.3. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с архитектурой Qwen2ForCausalLM и 3,1 млрд параметров; карточка указывает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и кода по текстовым инструкциям в формате диалога. Её можно применять для написания и объяснения фрагментов кода, анализа и исправления кода, а также для чат-взаимодействия и сценариев с интерфейсом вызова инструментов. В метаданных указан английский язык. Репозиторий содержит веса Safetensors, лицензия обозначена как other. README описывает конвертацию из базового чекпойнта, но не уточняет условия этой лицензии; перед использованием следует проверить лицензионные условия базовой модели и самой конверсии. Специализация на коде и размер в 3,1 млрд параметров могут ограничивать качество на сложных задачах и вне программирования.

Qwen2.5-Coder-3B-Instruct-GGUF — это квантизированная версия инструкционной языковой модели Qwen2.5-Coder-3B-Instruct, разработанной командой Qwen и подготовленной пользователем bartowski в формате GGUF. Модель предназначена для генерации текста и работы с программным кодом в диалоговом режиме: написания, объяснения и преобразования кода, а также выполнения других задач, связанных с программированием. В карточке указана поддержка английского языка. Модель содержит 3 миллиарда параметров и рассчитана на локальный запуск через llama.cpp, в том числе в LM Studio. Доступны варианты от F16 до компактных квантизаций Q3–Q8, что позволяет выбирать между качеством ответов и требованиями к памяти; наиболее качественными названы варианты Q6_K_L и Q6_K, а Q4_K_M описан как вариант по умолчанию для большинства случаев. Квантизация уменьшает размер файлов и требования к ресурсам, но более агрессивные варианты могут снижать качество. Архитектура, максимальная длина контекста и дополнительные модальности в README не указаны. Модель распространяется с лицензией Qwen Research License; применимость лицензии следует уточнять по исходному тексту LICENSE.

lmstudio-community/Qwen2.5-Coder-3B-Instruct-GGUF — это квантованная в формате GGUF версия Qwen2.5-Coder-3B-Instruct, разработанной командой Qwen. Квантование выполнено bartowski на основе llama.cpp, релиз b4014. Модель предназначена для генерации текста и кода, диалогового взаимодействия и использования в Code Agents. Модель имеет размер 3B параметров и поддерживает контекст до 32K токенов. При обучении использовалось до 5,5 триллиона токенов, включая исходный код, данные для выравнивания текста и кода, а также синтетические данные. В метаданных указано английское языкoвое направление. Формат GGUF и совместимость с llama.cpp делают модель подходящей для локального запуска в приложениях, поддерживающих этот формат. К сильным сторонам относятся специализация на программировании, большой контекст и адаптация к сценариям с агентами для работы с кодом. Ограничениями являются относительно небольшой размер по сравнению с крупными моделями, возможные потери качества из-за квантования и стандартный риск генерации неточного, небезопасного или ошибочного кода. В README указана лицензия qwen-research; точные условия следует проверять в оригинальной лицензии Qwen.

BenevolenceMessiah/Qwen2.5-Coder-7B-3x-Instruct-TIES-v1.0 — объединённая языковая модель, созданная автором репозитория с помощью mergekit и метода TIES. В качестве основы использована Qwen/Qwen2.5-Coder-7B, в слиянии также участвовали три указанные в карточке модели Qwen Coder и Hammer. Архитектура — плотная Qwen2 causal language model на 7,1 млрд параметров; репозиторий содержит веса в формате safetensors и рассчитан на использование через Transformers. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате, включая задачи программирования, анализа и исправления кода, унаследованные от базовой модели Qwen2.5-Coder. Метаданные указывают контекст до 32 768 токенов и интерфейс для вызова инструментов. Карточка не приводит отдельных результатов оценки качества, точного перечня языков программирования или инструкции по вызову инструментов. Лицензия в предоставленных данных не указана.

BenevolenceMessiah/Qwen2.5-Coder-7B-Chat-Instruct-TIES — объединённая методом TIES языковая модель на архитектуре Qwen2 для генерации кода и диалогового взаимодействия. Она создана с помощью mergekit на основе Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct и Qwen/Qwen2.5-Coder-7B; в метаданных указано 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации кода по запросу и ответов в чате на задачи, связанные с программированием. Метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов, однако README не описывает его поведение или качество. Модель опубликована в формате safetensors и используется через библиотеку Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

BenevolenceMessiah/Qwen2.5-Coder-7B-Chat-Instruct-TIES-v1.2 — объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2 для генерации кода и диалоговой работы с инструкциями. Автор объединил Qwen/Qwen2.5-Coder-7B и Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct методом TIES; модель содержит 7,1 млрд параметров и использует формат safetensors. Модель предназначена для генерации, анализа и исправления программного кода в чате. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов и предоставляет интерфейс вызова инструментов. В метаданных перечислены языковые коды? Нет, поэтому конкретные естественные языки здесь не заявлены. Лицензия в предоставленных данных не указана. Качество объединения и результаты оценки в карточке не описаны.

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-GGUF — это набор GGUF-квантизаций инструкционной модели Qwen2.5-Coder-7B-Instruct, разработанный пользователем ThomasBaruzier на основе модели Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct. Квантизации созданы с использованием llama.cpp и опции imatrix, с калибровочным файлом Bartowski. Модель предназначена для генерации текста и работы с программным кодом в сценариях локального запуска через совместимое программное обеспечение, включая llama.cpp. В метаданных указан английский язык, однако подробные сведения о языковой поддержке и контекстном окне отсутствуют. Доступны варианты квантизации IQ и Q2–Q5 с размером примерно от 1,8 до 5,2 ГБ. Они позволяют выбирать компромисс между требованиями к памяти и качеством: согласно приведённой таблице, меньшая perplexity и более высокая точность обычно достигаются у более крупных вариантов, при этом лучшие показатели среди указанных имеют Q5_K_S и Q5_K_M. Ограничения зависят от выбранного уровня квантизации: компактные варианты требуют меньше ресурсов, но могут сильнее терять качество. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-MLX-4bit — это 4-битная MLX-квантизация инструкционной модели Qwen2.5-Coder-7B-Instruct, разработанной командой Qwen. Квантизацию выполнил bartowski на основе инструментов mlx-examples; модель предназначена для запуска на компьютерах Mac с Apple Silicon через совместимое программное обеспечение, включая LM Studio. Модель ориентирована на генерацию текста и работу с кодом, включая сценарии использования в code agents, программирование, ответы на технические запросы и задачи, требующие связи между исходным кодом и текстовыми инструкциями. В README указано, что при обучении использовалось до 5,5 триллиона токенов, включая исходный код, текстово-кодовые данные и синтетические данные. Поддерживается длинный контекст до 128K токенов с масштабированием RoPE через YaRN с коэффициентом 4,0. Заявлен английский язык. Ключевые преимущества — специализация на коде, инструкционная настройка, поддержка длинного контекста и пониженное потребление памяти благодаря 4-битной квантизации. Ограничения связаны с необходимостью совместимого оборудования Apple Silicon и возможными ошибочными, неточными или неподходящими ответами; подробные сведения о качестве на отдельных языках и бенчмарках в README не приведены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

stefancosma/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-Q4_K_M-GGUF — это квантованная версия модели Qwen2.5-Coder-7B-Instruct, преобразованная в формат GGUF с использованием llama.cpp и сервиса GGUF-my-repo. Модель основана на разработке Qwen и предназначена для генерации текста и работы с программным кодом в диалоговом формате. Модель имеет размер 7B параметров и использует квантизацию Q4_K_M, что снижает требования к памяти по сравнению с полной версией, но может сопровождаться некоторой потерей качества. Она рассчитана на текстовые задачи, включая написание, дополнение и объяснение кода, и может запускаться локально через llama.cpp в CLI или серверном режиме. В метаданных указан английский язык. В примере запуска серверу задаётся контекст 2048 токенов, однако максимальный размер контекста в карточке не указан. К сильным сторонам относятся специализированная направленность на программирование, компактный размер, формат GGUF и совместимость с llama.cpp, включая запуск на различном оборудовании. Ограничения связаны с отсутствием подробных результатов оценки и характеристик исходной модели в этой карточке, а также с возможным снижением точности из-за квантизации. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-Q8_0-GGUF — это конвертированная в формат GGUF и квантизованная версия модели Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct. Конвертацию выполнила организация ggml-org с использованием llama.cpp и сервиса GGUF-my-repo. Модель предназначена для генерации текста и прежде всего для задач, связанных с программным кодом, включая диалоговое взаимодействие и работу с кодом через llama.cpp. Модель имеет размер 7B параметров и представлена в варианте квантизации Q8_0, что позволяет запускать её локально с помощью llama.cpp в режиме CLI или сервера. В карточке указано, что поддерживаемый язык — английский. Для примера серверного запуска задан контекст 2048 токенов, однако максимальный размер контекста в README не указан. Архитектура и перечень поддерживаемых модальностей не описаны; из назначения и типа pipeline следует, что это текстовая авторегрессионная модель. К сильным сторонам относятся специализация на программном коде, инструкция-ориентированный режим и совместимость с локальным инференсом через llama.cpp. Ограничения связаны с отсутствием в карточке подробных сведений о качестве, бенчмарках, точном размере контекста и поддерживаемых языках помимо английского, а также с потерями точности, возможными при квантизации. Указана лицензия Apache 2.0.

Qwen2.5-Coder-7B-Q4_K_M-GGUF — это квантизированная версия базовой модели Qwen/Qwen2.5-Coder-7B, преобразованная в формат GGUF с использованием llama.cpp и сервиса GGUF-my-repo. Модель опубликована в репозитории AIronMind и предназначена для локального запуска через llama.cpp. Модель ориентирована на генерацию текста и работу с программным кодом: её можно использовать для написания, дополнения и объяснения кода, а также для интерактивного применения через командную строку или серверный API llama.cpp. Указанный размер базовой модели — 7B параметров. Формат квантизации — Q4_K_M, что рассчитано на более экономичное использование памяти по сравнению с полной версией модели. В метаданных указан английский язык; другие языки и мультимодальные возможности не заявлены. Для запуска поддерживаются macOS и Linux при наличии установленного llama.cpp; возможна аппаратная настройка, включая CUDA для Nvidia GPU. В примере сервера используется контекст 2048 токенов, однако максимальный размер контекста в карточке явно не указан. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Ограничения и подробные характеристики унаследованной базовой модели в этой карточке не описаны; для них рекомендуется обращаться к оригинальной документации Qwen/Qwen2.5-Coder-7B.

Это финальная модель, подготовленная для инференса и предназначенная для генерации кода после supervised fine-tuning. Она основана на Qwen3-1.7B-Base и содержит 1,7 млрд параметров; архитектура — плотная авторегрессионная Qwen3ForCausalLM. Обучение включало данные для кодирования и равномерное воспроизведение обучающих примеров; указан шаг оптимизатора 102. Модель принимает текст и генерирует текст, в том числе код, а контекст составляет до 32 768 токенов. Модель подходит для генерации фрагментов кода и ответов на запросы по программированию. В карточке указаны Transformers и формат Safetensors. Условия лицензии в предоставленных данных не описаны.

Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507-FP8 — открытая языковая модель, разработанная командой Qwen. Это FP8-версия Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507, предназначенная для генерации текста и сложных задач рассуждения: логики, математики, естественных наук, программирования, академических тестов, следования инструкциям, использования инструментов и агентских сценариев. Модель построена как causal language model на архитектуре Mixture-of-Experts: 235 млрд параметров всего, из которых 22 млрд активируются при обработке запроса; 128 экспертов, 8 активных, 94 слоя, Grouped-Query Attention с 64 головами Q и 4 головами KV. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена. Модель поддерживает только thinking mode, причём увеличенная длина рассуждений рассчитана на особенно сложные задачи. По приведённым оценкам, она показывает высокие результаты в reasoning, coding, следовании инструкциям, работе с инструментами и мультиязычных тестах, однако README не содержит полного перечня поддерживаемых языков и сведений о мультимодальных входах. Модель ориентирована на сценарии, где важны глубина рассуждений, качество кода, анализ и обработка длинного контекста. Ограничением является поддержка только режима рассуждения, что может увеличивать задержку и расход вычислительных ресурсов; конкретные требования к оборудованию и производительности в README не указаны. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 — причинная языковая модель семейства Qwen3 от команды Qwen. Это модель типа Mixture of Experts с 30,5 млрд параметров, из которых при генерации активируются около 3,3 млрд; в архитектуре 128 экспертов, одновременно используются 8. Она предназначена для диалогов и сложных задач рассуждения, включая математику, науку, программирование, следование инструкциям и работу с инструментами. Модель поддерживает только режим рассуждения и имеет нативное контекстное окно 262 144 токена. В README отмечены улучшения в глубине рассуждений, общих возможностях и обработке длинного контекста. Модель принимает текст и генерирует текст; сведения о поддерживаемых естественных языках в предоставленных данных отсутствуют. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0. Длинные рассуждения могут приводить к большому объёму вывода, а для высоких нагрузок на контекст требуются значительные вычислительные ресурсы; README рекомендует актуальную версию Transformers и описывает запуск через vLLM или SGLang.

Карточка модели inference-optimization/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507-REAP-25-uniform на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 — причинная языковая модель семейства Qwen3 от команды Qwen. Это модель типа Mixture of Experts с 30,5 млрд параметров, из которых при генерации активируются около 3,3 млрд; в архитектуре 128 экспертов, одновременно используются 8. Она предназначена для диалогов и сложных задач рассуждения, включая математику, науку, программирование, следование инструкциям и работу с инструментами. Модель поддерживает только режим рассуждения и имеет нативное контекстное окно 262 144 токена. В README отмечены улучшения в глубине рассуждений, общих возможностях и обработке длинного контекста. Модель принимает текст и генерирует текст; сведения о поддерживаемых естественных языках в предоставленных данных отсутствуют. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0. Длинные рассуждения могут приводить к большому объёму вывода, а для высоких нагрузок на контекст требуются значительные вычислительные ресурсы; README рекомендует актуальную версию Transformers и описывает запуск через vLLM или SGLang.

Qwen 3 Code Reasoning — дообученная на базе Qwen/Qwen3-4B языковая модель, ориентированная на генерацию кода и логические рассуждения. В карточке указано обучение на OpenCodeReasoning; метаданные также связывают модель с набором creative-rubrics-gpt-4.5-o3-R1 и отмечают слияние с базовыми моделями Qwen/Qwen3-4B и unsloth/Qwen3-4B. Архитектура — плотная Qwen3ForCausalLM, размер — около 3,7 млрд параметров, контекст — 40 960 токенов. Модель предназначена для генерации кода и ответов на логические вопросы; для задач программирования автор рекомендует режим рассуждений. Поддерживается диалоговый интерфейс, а в метаданных отмечена возможность интерфейса вызова инструментов. README рекомендует запуск через vLLM или Transformers. Указанная лицензия — Apache-2.0. Среди ограничений автор отмечает склонность к избыточным рассуждениям и переполнению контекста. Языковая поддержка отдельно не перечислена; обучение на датасете кода не позволяет установить конкретные естественные языки.

sirigidipandu/qwen3-4b-instruct-2507 — текстовая причинно-авторегрессионная модель семейства Qwen3 на 3,7 млрд параметров. Карточка описывает её как обновлённую instruct-версию Qwen3-4B, обученную на этапах предварительного и последующего обучения. Модель принимает текст и генерирует ответы в диалоговом формате; поддерживает контекст до 262 144 токенов и режим без рассуждений в специальном формате thinking. Модель предназначена для следования инструкциям и диалогов, рассуждений, понимания текста, математики, естественных наук, программирования и использования инструментов. В карточке также отмечены улучшения многоязычных знаний и работы с открытыми запросами. Репозиторий использует Transformers и содержит веса в формате safetensors; предусмотрен интерфейс вызова инструментов. Ограничение: модель работает только в режиме без thinking и не предназначена для генерации специальных блоков thinking. Лицензия Apache-2.0 разрешает коммерческое использование с соблюдением её условий.

Qwen3-4B-Thinking-2507 — плотная причинно-языковая модель семейства Qwen3, разработанная командой Qwen. Это модель с 3,7 млрд параметров для генерации текста в режиме рассуждения; она ориентирована на сложные задачи логики, математики, естественных наук, программирования и академических вопросов, а также на следование инструкциям и работу с инструментами. Модель построена на архитектуре Qwen3ForCausalLM с 36 слоями и группированным многозапросным вниманием. Она принимает текст и поддерживает нативный контекст длиной 262 144 токена. Режим рассуждения включён по умолчанию; увеличенная длина рассуждений особенно полезна для многошаговых задач. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

Qwen3.5-122B-A10B — мультимодальная причинная языковая модель с визуальным энкодером, разработанная командой Qwen. Репозиторий содержит постобученные веса и конфигурацию в формате Transformers; модель сочетает Gated Delta Networks с разреженной архитектурой Mixture-of-Experts. Всего в модели 122 млрд параметров, из которых при генерации активируются 10 млрд; предусмотрено 256 экспертов, 8 маршрутизируемых и один общий активируются для каждого шага. Модель предназначена для диалога и решения задач по тексту и изображениям, включая рассуждения, программирование, понимание визуального содержимого и работу с инструментами. README также описывает обработку видео и расширенный контекст. Нативное окно контекста — 262 144 токена, с возможностью расширения до 1 010 000. Заявлена поддержка 201 языка и диалекта; точный перечень языков в предоставленной карточке опущен. Среди сильных сторон — сочетание мультимодального понимания, инструментального взаимодействия и разреженной архитектуры, рассчитанной на эффективный инференс. Для запуска требуются совместимые версии Transformers или специализированные движки, например vLLM, SGLang или KTransformers; производительность и расход памяти зависят от инфраструктуры, а README предупреждает о риске нехватки памяти при большом контексте. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3.5-27B — постобученная мультимодальная модель семейства Qwen3.5, разработанная командой Qwen. Это причинная языковая модель с визуальным энкодером на 27 млрд параметров, объединяющая Gated Delta Networks и разреженную архитектуру Mixture-of-Experts. Репозиторий содержит веса и конфигурацию в формате Hugging Face Transformers; заявлена совместимость с Transformers, vLLM, SGLang и KTransformers. Модель предназначена для диалогов и рассуждений по тексту и изображениям, программирования, визуального понимания и сценариев с вызовом инструментов. Она поддерживает 201 язык и диалект. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена с возможностью расширения до 1 010 000 токенов; режим рассуждений включён по умолчанию. Разработчик отмечает высокую эффективность гибридной архитектуры и широкие мультимодальные возможности. Лицензия — Apache-2.0. Для запуска доступны популярные фреймворки инференса; README рекомендует специализированные серверы для производительных нагрузок. Модель крупная, поэтому длинный контекст может требовать значительных ресурсов и при нехватке памяти его рекомендуют уменьшать.

Continuum AI представила производную Qwen3.5-27B, обрезанную по головам внимания на 30% и дообученную для задач программирования. Модель предназначена для генерации и дополнения кода в диалоговом режиме; в карточке также заявлены работа с агентными сценариями и вызовом функций. Архитектура — плотная причинная языковая модель Qwen3.5; в метаданных указано 22,3 млрд параметров и контекст до 262 144 токенов. Репозиторий описывает конвейер prune → train → quant и вариант MLX 4-bit, хотя карточка также упоминает GGUF-квантизацию и тесты в fp16. Заявленное улучшение perplexity на коде с 3,07 до 2,96 основано на одном самоотчётном бенчмарке, поэтому его следует считать предварительным. Лицензия — Apache-2.0.