II.2Создание и понимание программного кода

Esper 3.1 — дообученная Valiant Labs модель на базе Qwen3.5-27B, предназначенная для рассуждений в программировании, проектировании архитектуры и DevOps. Она подходит для помощи разработчикам и инженерам: от анализа сложных задач и написания кода до настройки инфраструктуры, CI/CD и систем облачного развёртывания. В README также заявлены навыки в MLOps, проектировании систем ИИ и общих рассуждениях. Модель имеет плотную архитектуру Qwen3.5 и 22,3 млрд параметров по метаданным; максимальный контекст составляет 262 144 токена. Она принимает текст и изображения и генерирует текст. В карточке указан английский язык. Модель распространяется в формате Safetensors, лицензия — Apache-2.0. Качество на конкретных задачах и требования к аппаратным ресурсам README не уточняет.

unsloth/Qwen3.5-27B-GGUF — квантованный формат модели Qwen3.5-27B, разработанной командой Qwen; сборка и GGUF-варианты подготовлены Unsloth. Это мультимодальная причинная языковая модель с vision encoder, предназначенная для диалогов, анализа изображений, рассуждений, программирования, агентских сценариев, работы с длинным контекстом и вызова инструментов. Модель может использоваться локально и совместима с распространёнными средствами инференса для GGUF; README также рекомендует настройки для включения или отключения режима рассуждений. Модель содержит 27 млрд параметров, 64 слоя и использует гибридную архитектуру Gated Delta Networks, Gated Attention и разреженной Mixture-of-Experts; размер скрытого представления — 4096. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена, с расширением до 1 010 000 токенов. Заявлена поддержка 201 языка и диалекта, а также мультимодальный ввод. Unsloth указывает на применение Dynamic 2.0 GGUF и imatrix-данных для повышения качества в задачах диалога, программирования, длинного контекста и tool calling. Сильными сторонами являются сочетание языкового и визуального понимания, большой контекст, поддержка широкого набора языков и варианты для эффективного локального запуска. Ограничения включают необходимость подходящего GGUF-совместимого программного обеспечения и аппаратных ресурсов; конкретные требования зависят от выбранного уровня квантования. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3.5-397B-A17B-FP8 — мультимодальная модель семейства Qwen, разработанная командой Qwen. Это FP8-квантизированная версия постобученной модели Qwen3.5-397B-A17B в формате Hugging Face Transformers, предназначенная для локального и серверного вывода с использованием Transformers, vLLM, SGLang, KTransformers и совместимых инструментов. Модель сочетает языковую модель с vision encoder и поддерживает обработку текста и изображений. Она использует гибридную архитектуру Gated Delta Networks и разреженной Mixture-of-Experts: всего 397 млрд параметров, из которых активируется 17 млрд; предусмотрено 512 экспертов, из них для токена выбираются 10 маршрутизируемых и 1 общий. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена и может расширяться до 1 010 000 токенов. Заявлена поддержка 201 языка и диалекта. Модель ориентирована на рассуждения, программирование, визуальное понимание, агентные сценарии и другие задачи общего назначения. Ключевое преимущество версии FP8 — снижение требований к ресурсам при сохранении показателей, близких к исходной модели; используется мелкозернистое FP8-квантизирование с размером блока 128. Ограничениями являются значительные требования к вычислительной инфраструктуре из-за общего размера модели, а также необходимость проверять фактическую совместимость и производительность конкретного стека инференса. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели textclf/Qwen3.5-397B-A17B-TQ-4bit на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3.5-397B-A17B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3.5-397B-A17B — мультимодальная модель семейства Qwen от Alibaba, предназначенная для диалогов, рассуждений, работы с изображениями и видео, программирования и использования инструментов. Это постобученная причинная языковая модель с визуальным энкодером, гибридной архитектурой Gated Delta Networks и разреженной Mixture-of-Experts: всего 397 млрд параметров, из которых активируются 17 млрд. В модели 60 слоёв и 512 экспертов; одновременно задействуются 10 маршрутизируемых и один общий эксперт. Модель принимает текст, изображения и видео, а её основными результатами являются текстовые ответы и вызовы инструментов. Она поддерживает 201 язык и диалект. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена, с расширением до 1 010 000 токенов. По умолчанию включён режим рассуждений; доступны интеграции с Transformers, vLLM, SGLang и KTransformers. Модель подходит для мультимодальных помощников, анализа визуального содержимого, сложных вопросов, программирования и агентных сценариев с вызовом инструментов. Эффективность вывода и пропускная способность зависят от используемого фреймворка и его версии. Веса и конфигурации опубликованы в формате Transformers/Safetensors под лицензией Apache-2.0.

continuum-ai/qwen3.5-4b-code-forged — дообученная для программирования модель на базе Qwen3.5-4B от Continuum. Это плотная авторегрессионная языковая модель с 3,4 млрд параметров, рассчитанная на генерацию кода и запуск локально, в том числе на потребительском оборудовании. В карточке указаны обучение на коде в течение 1000 шагов и трёх циклов, а также контекст до 262 144 токенов. Модель предназначена для генерации и дополнения кода в разных языках программирования. README сообщает о снижении perplexity на коде с 3,04 до 2,35; результат HumanEval ещё не приведён. Заявления о бенчмарках отмечены как самоотчётные, поэтому их следует считать предварительными. README также описывает этапы train → quant → eval и криптографическую цепочку происхождения ForgeAlloy. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Метаданные указывают формат safetensors; README упоминает квантизацию в методологии, но доступные сведения не позволяют однозначно определить, является ли опубликованный чекпойнт только квантизованной версией или содержит дообученные веса. Поддерживаются разные естественные языки, но основные языки общения не определены; назначение модели — код.

hamishivi/Qwen3.5-9B — дообученная мультимодальная модель на 9 млрд параметров, основанная на Qwen/Qwen3.5-9B-Base. Это причинная языковая модель с визуальным энкодером, реализованная в архитектуре Qwen3.5 и представленная в формате Transformers с весами safetensors; она поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для диалога и рассуждений по тексту и изображениям, визуального понимания, программирования и агентных сценариев с использованием инструментов. В README заявлена поддержка 201 языка и диалекта. Контекст составляет 262 144 токена и может расширяться до 1 010 000 токенов; по умолчанию модель работает в режиме рассуждений. Архитектура сочетает Gated Delta Networks и разреженную смесь экспертов. Для обслуживания доступны Transformers, vLLM, SGLang и KTransformers; README рекомендует современные версии этих фреймворков и специализированные движки для высокой пропускной способности. Длинный контекст может требовать значительных ресурсов памяти. Лицензия — Apache-2.0.

CodeClawd — дообученная модель семейства Qwen3.5, разработанная empero-ai на базе empero-ai/Qwen3.5-9B-Claude-Opus-4.6-Distill. Это плотная языковая модель для генерации текста и диалоговой работы; она обучена методом SFT на сессиях кодирования с использованием инструментов из набора DataClaw. В карточке указаны 7,2 млрд параметров и контекст до 262 144 токенов. Модель предназначена для агентных помощников по программированию, интеграций с IDE и экспериментов с использованием инструментов. Она обучена рассуждать по ходу задачи, вызывать инструменты, интерпретировать их результаты и формировать ответы; её формат вызовов инструментов основан на XML. Данные и карточка ориентированы на английский язык. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Ограничения: формат вызовов инструментов отличается от JSON-формата OpenAI, поэтому интеграции может потребоваться адаптация. Без подключённого исполнителя инструментов модель может выдумывать результаты их работы; качество также зависит от обучающих сессий. Модель прошла только SFT, без RLHF или DPO.

CrowdMind / Dustin Loring разработали CrowdMind/Qwen3.5-9b-pro — мультимодальную плотную модель семейства Qwen3.5 на 9 млрд параметров, полученную supervised fine-tuning модели Qwen/Qwen3.5-9B. Она предназначена для агентных сценариев, генерации и редактирования кода, работы с инструментами и терминалом, автоматизации и общих рассуждений. Модель принимает текст, изображения и видео через процессор и специальный шаблон чата; шаблон также позволяет настраивать уровень рассуждений или отключать их. Для инференса в карточке приведены инструкции по использованию Transformers и SGLang. В опубликованных авторами результатах SFT-чекпойнт превосходит исходную Qwen3.5-9B в приведённых метриках SWE Pro, AutomationBench и Terminal Bench. Эти результаты не гарантируют качество на конкретных задачах: модель может ошибаться или давать чрезмерно уверенные ответы, неверно интерпретировать изображения и пропускать детали видео. Вызовы инструментов и сгенерированный код требуют проверки; длинные диалоги ограничены доступным контекстом. Лицензия — MIT.

ManniX-ITA/Qwen3.6-27B-A3B-Coder — производная от Qwen/Qwen3.6-35B-A3B модель для генерации программного кода. В исходной MoE-модели число экспертов сокращено с 256 до 184 на слой по карте компетенций, ориентированной на задачи программирования; число активных экспертов сохранено на уровне A3B. В конфигурации по умолчанию задана маршрутизация top-10. По карточке, дообучение и дистилляция не применялись. Модель сохраняет архитектурные компоненты базовой модели, включая vision tower, но в метаданных основная задача указана как text-generation. Модель предназначена для генерации кода и задач программирования, в том числе на Rust, Java и JavaScript. В карточке приведены результаты HumanEval, LiveCodeBench и MultiPL-E; также сообщается о снижении показателей в отдельных общих и агентных задачах. Лицензия — Apache-2.0. Результаты MultiPL-E измерены с top-8, тогда как опубликованная конфигурация использует top-10; оценка использования инструментов затронута известной ошибкой оценщика и включает safety-critical failures.

Qwen3.6-27B-A3B-CoderX — текстовая MoE-модель для генерации кода и работы с инструментами, созданная ManniX-ITA на основе Qwen/Qwen3.6-35B-A3B. Это чекпойнт с BF16-весами: из 256 экспертов каждого слоя оставлены 184, при этом активируются 8 экспертов на токен; заявлено около 27 млрд параметров и около 3 млрд активных. Контекст составляет 262 144 токена. Веса сохранённых экспертов совпадают с базовой моделью; дообучение и дистилляция не проводились. В чекпойнт включён блок MTP для спекулятивного декодирования, но нет визуальной башни, поэтому эта версия принимает только текст. Модель предназначена прежде всего для написания и дополнения кода, решения задач программирования и вызова инструментов в диалоге. В README приведены результаты отдельных тестов на код и использование инструментов, но полный набор оценок не запускался; заявленные результаты зависят от конфигурации и тестовой среды. Авторы отмечают ошибки в сценариях безопасности и работы с недоверенным выводом инструментов, поэтому такие применения требуют осторожной проверки. Лицензия — Apache-2.0.

QuantTrio/Qwen3.6-27B-AWQ — это квантизированная версия модели Qwen3.6-27B, разработанной командой Qwen и опубликованной в формате, совместимом с Transformers. Вариант AWQ создан с помощью квантования без калибровочного датасета; размер файла модели составляет около 21 GiB. Лицензия — Apache 2.0. Модель предназначена прежде всего для агентного программирования, работы с фронтенд-разработкой, анализа репозиториев и сценариев с вызовом инструментов. Она относится к классу causal language model with vision encoder, поэтому поддерживает текстовые и визуальные входные данные. Заявлены возможности сохранения контекста рассуждений между сообщениями, автоматического выбора инструментов и интеграции с vLLM. Архитектура включает 27 миллиардов параметров, 64 слоя, комбинацию Gated DeltaNet и Gated Attention, а также многошаговое обучение для multi-token prediction. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена и может расширяться до 1 010 000 токенов. Данные о полном наборе поддерживаемых языков и подробных результатах независимого тестирования в README не приведены. К сильным сторонам относятся большой контекст, мультимодальность, ориентация на программирование и возможность эффективного запуска в квантизированном виде. Ограничения связаны с тем, что AWQ-квантование без калибровочного набора может приводить к потере качества по сравнению с исходной моделью; для запуска указаны vLLM 0.19.0, Transformers 5.5.4 и CUDA 12.8 или 13.0. При использовании tensor parallelism на восьми GPU требуется включить expert parallelism.

cyankiwi/Qwen3.6-27B-AWQ-INT4 — квантизированная версия мультимодальной модели Qwen3.6-27B, разработанной командой Qwen. Модель представлена в формате Hugging Face Transformers и совместима с Transformers, vLLM, SGLang и KTransformers. Вариант использует квантизацию AWQ в формате INT4; размер файлов модели составляет около 20,44 ГБ. Лицензия — Apache 2.0. Модель предназначена для генерации текста, программирования, работы с агентными сценариями и анализа изображений с текстовым ответом. В README отдельно отмечены улучшения в агентном программировании, включая работу с frontend-задачами и рассуждение на уровне репозитория, а также возможность сохранять контекст рассуждений из предыдущих сообщений. Поддерживаются английский, китайский, хинди, арабский, русский, японский, корейский, нидерландский, французский и испанский языки. Архитектура представляет собой авторегрессионную языковую модель с vision encoder, 27 миллиардами параметров, 64 слоями и контекстом 262 144 токена с заявленной возможностью расширения до 1 010 000 токенов. В составе используются Gated DeltaNet, Gated Attention и многошаговое обучение MTP. Квантизация снижает требования к памяти и упрощает локальное развертывание, но может несколько ограничивать точность по сравнению с полноразмерной версией; конкретные потери качества для данного варианта в README не указаны.

Карточка модели Tooony133/Qwen-3.6-27B-BiggerFish на Hugging Face совпадает с карточкой Tooony133/Qwen-3.6-27B-ChonkyCat, поэтому описание составлено по ней. Tooony133/Qwen-3.6-27B-ChonkyCat — это объединённая с базовыми весами LoRA-адаптера версия мультимодальной модели Qwen3.6-27B. В README она описана как причинная языковая модель с визуальным энкодером, предназначенная в том числе для агентного программирования, работы с репозиториями и вызова инструментов. Модель содержит 27 млрд параметров и поддерживает контекст до 262 144 токенов, расширяемый до 1 010 000 токенов. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст. README отмечает улучшения в сценариях разработки интерфейсов и рассуждения над кодовыми базами; метаданные также указывают поддержку диалогового режима и изображений. Для запуска указана совместимость с Transformers и движками vLLM, SGLang и KTransformers. Репозиторий содержит веса safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

lemuralabs/Qwen3.6-27B-Coder-uncensored-MXFP8 — мультимодальная модель для генерации текста и кода, выпущенная исследовательской командой Lemura Labs. Она создана на основе Qwen/Qwen3.6-27B и производных моделей Jackrong с дистилляцией рассуждений и дообучением для агентного программирования. Модель ориентирована на написание и анализ кода, агентные сценарии, работу с инструментами и function calling, а также на обработку изображений. Модель содержит 27 млрд параметров, поддерживает заявленные языки English, Chinese, Spanish, Russian и Japanese, а также мультиязычные сценарии. Она использует формат MLX и квантование MXFP8 с 8-битным микромасштабированием; размер файлов составляет около 29,5 ГБ. Контекст заявлен до 262K токенов. Vision-компоненты и параметры multi-token prediction сохранены в fp16, поэтому доступны нативное speculative decoding без внешнего drafter и обработка изображений. Для запуска рекомендуется Apple Silicon с не менее чем 36 ГБ оперативной памяти. Сильными сторонами являются высокая точность локального инференса, специализированная настройка под программирование, мультимодальность и поддержка нативного MTP. В README также заявлены результат 67,0% на SWE-bench Verified для исходной Coder-модели, снижение частоты отказов с 86 до 8 из 100 тестовых запросов и KL divergence 0,007 после abliteration. Ограничения включают зависимость от экосистемы Apple MLX и значительные требования к памяти; заявленные метрики относятся к исходной или специализированной процедуре оценки и не гарантируют аналогичные результаты во всех задачах. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Esper 3.1 — дообученная Valiant Labs модель на базе Qwen3.6-27B, предназначенная для программирования, проектирования систем и DevOps. Она ориентирована на сложные задачи рассуждения, включая разработку и анализ кода, архитектуру приложений и инфраструктуры, MLOps и исследования в области ИИ. В карточке также заявлена поддержка работы с изображениями; основной практический акцент сделан на текстовом диалоге и генерации кода. Модель имеет плотную архитектуру Qwen3_5ForCausalLM, содержит 22,3 млрд параметров и поддерживает контекст до 262 144 токенов. Среди заявленных языков — английский; в тегах перечислены языки программирования, включая Python, TypeScript, JavaScript, Java, C++, C#, Rust и Go. Модель распространяется в формате safetensors под лицензией Apache-2.0. Esper 3.1 дообучена на наборах данных с задачами рассуждения, кодирования и DevOps, включая данные, созданные с помощью DeepSeek. Качество заявлено разработчиком, независимые оценки в карточке не приведены. Модель рассчитана на локальный запуск и серверное использование; фактические требования к ресурсам зависят от выбранной реализации и оборудования.

Esper 4 — дообученная Valiant Labs модель на базе Qwen3.6-27B, предназначенная для агентного программирования, проектирования архитектуры, DevOps и MLOps. Она подходит для работы в агентных фреймворках и как самостоятельный чат- и кодовый ассистент. Модель имеет плотную архитектуру семейства Qwen3.5, около 22,3 млрд параметров и контекстное окно 262 144 токена. Метаданные указывают поддержку задач генерации текста и обработки изображений с выдачей текста; в README основной акцент сделан на кодировании и инженерных задачах. Для дообучения использованы наборы сложных примеров по программированию, DevOps и архитектуре, созданные с помощью DeepSeek-V4-Pro. Карточка отмечает английский язык. Esper 4 ориентирована на сложные агентные запросы, разработку и эксплуатацию AI-систем; автор также заявляет возможность локального запуска и быструю серверную генерацию. Лицензия — Apache-2.0. README не приводит независимых оценок качества, поэтому заявленные улучшения не следует считать подтверждёнными сравнительным тестированием.

AaryanK/Qwen3.6-27B-GGUF — это квантизированная версия Qwen3.6-27B, разработанной командой Qwen. Модель предназначена для генерации текста, агентного программирования, работы с репозиториями и фронтенд-задачами, а также для сценариев, требующих вызова инструментов и обработки мультимодальных данных. Она поставляется в формате GGUF и рассчитана на локальный запуск с совместимыми средствами, включая llama.cpp. Модель содержит 27 млрд параметров и использует гибридную архитектуру Hybrid Gated DeltaNet + Gated Attention с 64 слоями и vision encoder. Она поддерживает текстовые и визуальные входы, включая изображения и видео, заявленные языковые возможности включают английский язык. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена; также указана возможность расширения до 1 010 000 токенов. Модель поддерживает Thinking Mode, сохранение контекста рассуждений между сообщениями и вызов инструментов. К сильным сторонам относятся длинный контекст, мультимодальность, возможности агентного кодирования и сохранение рассуждений в итеративных рабочих процессах. Ограничения связаны с требованиями к совместимости: для гибридной архитектуры нужна актуальная версия llama.cpp, а объём памяти зависит от выбранного файла квантизации и длины контекста. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Mungert/Qwen3.6-27B-GGUF — квантованное представление открытой модели Qwen3.6-27B, разработанной командой Qwen. Репозиторий содержит веса в формате GGUF, сгенерированные с помощью llama.cpp. Модель представляет собой каузальную языковую модель с vision encoder и предназначена для локального запуска и интеграции с совместимыми инструментами вывода. Основные сценарии применения — программирование, работа с интерфейсным кодом, анализ репозиториев и агентные задачи разработки. Модель также поддерживает обработку изображений благодаря мультимодальной архитектуре. Она содержит около 27 млрд параметров, 64 слоя и имеет нативный контекст 262 144 токена с заявленной возможностью расширения до 1 010 000 токенов. В архитектуре используются Gated DeltaNet, Gated Attention и feed-forward блоки. Поддерживаемые языки в README не указаны. К сильным сторонам относятся ориентация на реальные задачи разработки, работа с длинным контекстом и сочетание текстовых и визуальных входов. Ограничения, требования к конкретному уровню квантования и потреблению ресурсов для данного файла в README не приведены; характеристики зависят от выбранного GGUF-варианта и оборудования. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

FlagRelease/Qwen3.6-27B-metax-FlagOS-Express — вариант открытой модели Qwen3.6, опубликованный FlagRelease для запуска через стек FlagOS на ускорителях Metax. Модель относится к плотной архитектуре Qwen3.5 и предназначена для диалогов и программирования: README отмечает агентное создание интерфейсов, рассуждение на уровне репозитория и сохранение контекста рассуждений между сообщениями. В метаданных указаны возможности чата и интерфейс вызова инструментов, а также поддержка китайского и английского языков. Карточка приводит результаты оценки GPQA Diamond и ERQA, а также сравнение производительности FlagOS с H100 при нескольких размерах контекста и 64 параллельных запросах. В README описано развёртывание в контейнере FlagOS-Metax и взаимодействие через AnythingLLM. Репозиторий содержит веса safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Число параметров и максимальная длина контекста в доступных сведениях не приведены.

unsloth/Qwen3.6-27B-MLX-8bit — это 8-битная версия модели Qwen3.6-27B в формате MLX, подготовленная Unsloth на основе Qwen/Qwen3.6-27B. Модель предназначена прежде всего для агентного программирования, работы с фронтенд-проектами, рассуждений на уровне репозитория и итеративной разработки. В README также указана совместимость с MLX-инструментами; исходная модель поддерживает сценарии image-text-to-text. Архитектура представляет собой авторегрессионную языковую модель с vision encoder, 27 млрд параметров и 64 слоями. В ней используются Gated DeltaNet и Gated Attention, а также multi-step training. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена, с возможностью расширения до 1 010 000 токенов. В README не указаны точный перечень поддерживаемых языков, характеристики vision encoder и подробные ограничения 8-битной версии. К сильным сторонам относятся специализация на программировании, работе с кодовой базой и сохранении контекста рассуждений между сообщениями, а также существенно уменьшенный размер весов благодаря 8-битному представлению. К ограничениям относятся зависимость от совместимого MLX-окружения и потенциальные потери точности по сравнению с полноразмерной версией из-за квантования. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3.6-27B-NEO-CODE-Di-IMatrix-MAX-GGUF — это набор GGUF-квантов модели Qwen3.6-27B, разработанной командой Qwen и дополнительно оптимизированной DavidAU. Кванты созданы с применением объединённых NEO и NEO-CODE imatrix-датасетов, а также дополнительных настроек тензоров, подобранных по результатам бенчмарков относительно полной BF16-версии. Модель предназначена для широкого круга задач: программирования, математики, решения задач, диалогов с длинным контекстом, многошагового взаимодействия, творческого письма, генерации сюжетов и сцен, сторителлинга и ролевых сценариев. Заявлена поддержка английского и китайского языков. Максимальный контекст составляет 256K токенов. Модель поддерживает работу с текстом и изображениями; для обработки изображений требуется совместимый файл mmproj, размещённый вместе с GGUF-файлом. Доступны варианты квантования от IQ2_M до Q8_0 с разным соотношением размера и точности. По данным README, Q8_0 сохраняет 98,38% показателя Same Top P относительно полной точности, IQ4_XS — 93,98%, а IQ2_M — 82,66%. Сильными сторонами заявлены качество при длинном контексте, кодировании, математике и стандартном решении задач, однако качество и требования к памяти зависят от выбранного кванта. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели Taewhoo/qwen3.6-27b-proteomics-rl-step10 на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3.6-27B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3.6-27B — открытая модель с весами от команды Qwen, представленная как постобученная модель в формате Hugging Face Transformers. Это причинная языковая модель с визуальным энкодером, содержащая 27 млрд параметров; она поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для программирования, агентных сценариев и работы с изображениями, а README также описывает ввод видео. Указанная длина контекста — 262 144 токена с возможностью расширения до 1 010 000 токенов. В README отмечены задачи на уровне репозитория, разработка интерфейсов и сохранение контекста рассуждений между сообщениями. Модель можно запускать через Transformers и использовать с vLLM, SGLang и KTransformers; для высоких нагрузок авторы рекомендуют специализированные серверы инференса. Репозиторий содержит веса safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

unsloth/Qwen3.6-27B-UD-MLX-NVFP4 — это MLX-версия открытой модели Qwen3.6-27B, подготовленная Unsloth на базе Qwen/Qwen3.6-27B. Модель ориентирована прежде всего на агентное программирование, работу с frontend-задачами, рассуждение на уровне репозитория и итеративную разработку с сохранением контекста рассуждений. Она поддерживает текстовые и визуальные входы благодаря архитектуре с vision encoder. Модель содержит около 27 млрд параметров и построена как causal language model с гибридной архитектурой Gated DeltaNet и Gated Attention: 64 слоя, скрытое измерение 5120 и многошаговое обучение MTP. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена, с возможностью расширения до 1 010 000 токенов. Данный репозиторий представляет квантованный вариант Unsloth в формате MLX с обозначением NVFP4; README не указывает поддерживаемые языки и точные требования к оборудованию. Сильными сторонами являются специализация на coding-agent сценариях, обработка изображений и очень длинный контекст. К ограничениям относятся зависимость от MLX-совместимого программного окружения и возможные компромиссы квантования по сравнению с полной точностью; конкретные потери качества для этой версии в README не приведены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3.6-35B-A3B-Cerebellum-GGUF — это квантизированная GGUF-версия модели Qwen/Qwen3.6-35B-A3B, разработанной Qwen. Квантизацию выполнил deucebucket с использованием Cerebellum — метода чувствительной к качеству смешанной точности, который назначает разным группам весов разную разрядность. Модель построена по архитектуре MoE с 35 млрд параметров и примерно 3 млрд активных параметров; предназначена для генерации текста, диалогов, программирования и задач рассуждения. Основной рекомендованный вариант занимает 14 ГБ, использует 3,34 бита на вес и рассчитан на эффективную работу с длинным контекстом свыше 160 тысяч токенов. Также доступен вариант v3 размером 11 ГБ с 2,76 битами на вес, ориентированный на минимальное потребление видеопамяти; для него заявлена поддержка обработки изображений через отдельный vision projector mmproj-F16.gguf. Модель запускается в стандартном llama.cpp без специальной модификации. По приведённым локальным измерениям, рекомендованный вариант показывает 90,2% на HumanEval+, 93,3% на HumanEval, 95,8% нормированной точности на ARC-Challenge, 92,3% на HellaSwag и 75% на MMLU-Redux. К сильным сторонам относятся высокая эффективность смешанной квантизации, хорошие результаты в кодировании, длинный контекст и возможность запуска на видеокарте с 24 ГБ памяти. Ограничения связаны с потерями качества, неизбежными при экстремальной квантизации, различиями возможностей вариантов и тем, что заявленные результаты получены в локальном запуске на RTX 3090 и не являются независимой валидацией. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Для запуска требуются совместимые сборки llama.cpp и, при использовании визуального варианта, отдельный файл vision projector.

RedHatAI/Qwen3.6-35B-A3B-FP8 — открытая FP8-квантованная версия модели Qwen3.6-35B-A3B, разработанной командой Qwen компании Alibaba Cloud и подготовленной Red Hat AI. Это авторегрессионная языковая модель с vision encoder, предназначенная для генерации текста, рассуждений, программирования, агентных сценариев и вызова инструментов. Модель использует архитектуру Mixture of Experts: 35 млрд параметров всего, около 3 млрд активируются при обработке запроса. Она содержит 40 слоёв, 256 экспертов, из которых выбираются 8 маршрутизируемых и 1 общий, а также сочетает Gated DeltaNet и Gated Attention. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена и может быть расширена до 1 010 000 токенов. Поддерживаются текстовые и визуальные входы, однако конкретный набор языков в README не указан. Сильными сторонами модели заявлены агентное программирование, работа с frontend-задачами, рассуждение на уровне репозитория, сохранение контекста рассуждений и вызов инструментов. Квантование выполнено в формате fine-grained FP8 с размером блока 128; заявлена производительность, близкая к исходной модели. Вариант может быть предпочтителен на оборудовании, где вычислительные ресурсы превышают пропускную способность памяти. Для работы с vLLM требуются параметры reasoning-parser qwen3 и включение prefix caching; совместимость также заявлена с Transformers, SGLang и KTransformers. README не приводит подробных ограничений, полного набора языков или характеристик работы с изображениями. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Артефакты проверены с RHOAI 3.5, RHAIIS 3.5 и vLLM 0.24.0.

Qwen3.6-35B-A3B-GGUF — набор квантизированных моделей в формате GGUF для llama.cpp, подготовленный BatiAI на основе Qwen/Qwen3.6-35B-A3B от Alibaba. Модель предназначена для локального запуска на устройствах Mac, включая сценарии on-device AI, генерацию текста и кода, многошаговое агентное программирование, работу с репозиториями и вызов инструментов. Указана поддержка английского, корейского, японского и китайского языков. Это текстовая MoE-модель с заявленным общим размером 35B параметров и конфигурацией A3B; доступны варианты квантизации от IQ3 и IQ4 до Q6, Q8 и других K-квантов. Размер файлов составляет примерно от 13 до 35 ГБ, а рекомендуемый объём RAM — от 16 до 48 ГБ в зависимости от варианта. Основной набор является text-only, однако репозиторий также содержит vision projector, позволяющий использовать мультимодальный режим при соответствующей настройке. Поддерживаются ChatML, thinking и tool calling. Сильные стороны модели — ориентация на агентное программирование, рассуждение на уровне репозитория, длительные итеративные задачи, генерацию кода и интеграцию с локальными инструментами. Квантизация и imatrix-калибровка делают возможным запуск на потребительских Mac без облака и API-ключей, но более компактные варианты могут уступать по качеству оригинальной BF16-модели, а запуск требует значительного объёма оперативной памяти. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

unsloth/Qwen3.6-35B-A3B-GGUF — GGUF-версия открытой модели Qwen3.6-35B-A3B, разработанной командой Qwen и подготовленной Unsloth. Это каузальная языковая модель с визуальным энкодером, предназначенная для программирования, агентных сценариев, работы с репозиториями, фронтенд-разработки, рассуждений и вызова инструментов. Модель ориентирована на более стабильную и продуктивную интерактивную разработку, поддерживает сохранение контекста рассуждений из предыдущих сообщений и улучшенный разбор вложенных объектов при tool calling. Архитектура основана на Mixture of Experts: всего 35 млрд параметров, из которых активируется около 3 млрд. Модель содержит 40 слоёв, 256 экспертов, из которых для каждого запроса выбираются 8 маршрутизируемых и 1 общий эксперт; также используются Gated DeltaNet и Gated Attention. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена, с возможностью расширения до 1 010 000 токенов. В README языки и точные визуальные возможности не перечислены, но заявлена поддержка обработки текста и изображений. Сильные стороны модели — большой контекст, экономичная активация параметров благодаря MoE, ориентация на агентное программирование, repository-level reasoning и работу с инструментами. Ограничения включают отсутствие в представленных данных подробностей о поддерживаемых языках, конкретном формате квантования GGUF, требованиях к ресурсам и полном наборе результатов тестирования; качество также может зависеть от выбранного квантования. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Qwen3.6-35B-A3B-NVFP4-MTP-GGUF — производная сборка модели Qwen3.6-35B-A3B, подготовленная Nilay Parikh для запуска через llama.cpp на NVIDIA DGX Spark. Это мультимодальная модель с архитектурой MoE: всего 35 млрд параметров, из которых около 3,5 млрд активны на токен. Основные веса квантизованы в NVFP4, голова MTP сохранена в BF16 для спекулятивного декодирования, а мультимодальный проектор для изображений поставляется отдельным файлом BF16 GGUF. Модель предназначена для генерации кода и текста, анализа длинных репозиториев и документов, а также рассуждений по скриншотам интерфейсов и диаграммам. В README заявлен контекст до 256 тысяч токенов с масштабированием YaRN от базовых 128 тысяч; для обработки изображений требуется подключить отдельный mmproj. Карточка ориентирована на английский язык. Лицензия — Apache-2.0. В README указана скорость около 30 токенов/с при коротком контексте и настроенной спекулятивной генерации на DGX Spark; эти показатели зависят от оборудования и конфигурации.

unsloth/Qwen3.6-35B-A3B-UD-MLX-4bit — 4-битная MLX-версия открытой мультимодальной модели Qwen3.6-35B-A3B. Модель разработана командой Qwen, а данная адаптация опубликована Unsloth. Это авторегрессионная языковая модель с vision encoder, предназначенная для генерации текста, анализа изображений, программирования и агентных сценариев. Модель имеет 35 млрд параметров, из которых 3 млрд активируются при обработке запроса. Архитектура сочетает Mixture of Experts с 256 экспертами, Gated DeltaNet и Gated Attention; содержит 40 слоёв и скрытое измерение 2048. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена с возможностью расширения до 1 010 000 токенов. Поддерживаются текстовая и визуальная модальности, однако конкретный набор языков в README не указан. К сильным сторонам относятся улучшенная работа с кодированием, репозиториями и frontend-задачами, поддержка сохранения контекста рассуждений между сообщениями и улучшенный вызов инструментов, включая вложенные объекты. 4-битное представление снижает требования к памяти и подходит для запуска через MLX, но может уступать полноразмерным вариантам по точности, а производительность зависит от совместимого оборудования и программного окружения. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3.8-2.4T-A95B-FP8 — каузальная языковая модель семейства Qwen, разработанная командой Qwen. Это FP8-квантизированная версия постобученной модели Qwen3.8-2.4T-A95B в формате Hugging Face Transformers. Модель предназначена для генерации текста, программирования, профессиональных и исследовательских задач, а также многошаговых агентских сценариев с планированием и обработкой обратной связи от среды. Модель содержит 2,4 трлн параметров, из которых при обработке активируется около 95 млрд. Она использует гибридную архитектуру из Gated DeltaNet, Gated Attention и Mixture of Experts: 92 слоя, 512 экспертов, 10 маршрутизируемых и 1 общий активируемый эксперт. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена и может быть расширена примерно до 1 010 000 токенов. Поддерживаются настраиваемая глубина рассуждений через reasoning_effort и сохранение контекста рассуждений между сообщениями через preserve_thinking. Языки и точный перечень поддерживаемых модальностей в README не указаны; заявленный pipeline относится к генерации текста. К сильным сторонам относятся высокая вычислительная ёмкость, улучшенные возможности в кодировании, профессиональной работе, исследованиях и длительных агентских задачах, а также совместимость с vLLM, SGLang и TokenSpeed. К ограничениям относятся чрезвычайно большой общий размер модели и, как следствие, высокие требования к инфраструктуре для локального запуска; FP8-квантизация также требует совместимого программного и аппаратного стека. Модель распространяется по лицензии qwen3.8-max; в метаданных она обозначена как other, а полный текст условий находится в файле LICENSE.