II.2Создание и понимание программного кода

CodeTrans — модель семейства T5-large, разработанная Ahmed Elnaggar и Wei Ding для генерации документации к функциям Python. Она обучена на токенизированном коде и предназначена прежде всего для создания текстового описания функции; также её можно дообучать для других задач с кодом на Python. Модель использует архитектуру encoder-decoder, содержит около 385,2 млн параметров по метаданным Hugging Face и рассчитана на контекст до 512 токенов. Для подачи можно использовать нетокенизированный код Python, однако авторы отмечают, что качество обычно лучше на токенизированных функциях. README описывает многозадачное обучение в области разработки ПО, но не приводит лицензию. Результаты генерации стоит проверять на соответствие фактическому поведению кода.

CodeUp-Llama-2-13b-chat-hf — чат-модель для генерации кода, созданная на базе Llama 2 авторами проекта CodeUp. Её дообучили следовать инструкциям по задачам программирования на основе набора примерно из 19 тысяч отфильтрованных примеров генерации кода. В README описан акцент на мультиязычной генерации кода, однако правила фильтрации данных ориентированы на Python, поэтому охват других языков программирования может быть неодинаковым. Модель построена на плотной архитектуре LlamaForCausalLM и содержит 12,9 млрд параметров. Она принимает текстовые инструкции и выдаёт текст, в том числе программный код; максимальный контекст составляет 4096 токенов. Репозиторий содержит веса PyTorch, лицензия — OpenRAIL++. Модель подходит для генерации кода по запросу и помощи с изменением фрагментов кода. Качество ответов может быть неоднородным, а сгенерированный код требует проверки и тестирования. README не приводит оценок качества или подробных ограничений применения.

Cogito v1 preview 8B — разработанная DeepCogito инструкция-донастроенная генеративная языковая модель на архитектуре Llama 3.1. Она принимает текст и генерирует текст; заявлены 7,5 млрд параметров и контекст до 131 072 токенов. Модель может отвечать напрямую или включать режим рассуждения с самоанализом, а также поддерживает вызов инструментов. Модель предназначена для диалогов, программирования, задач STEM, следования инструкциям и общих вопросов. Разработчик заявляет обучение более чем на 30 языках и улучшенные многоязычные возможности; конкретный перечень языков не приведён. Модель доступна по лицензии Llama 3.1, допускающей коммерческое использование согласно карточке.

Cogito v2 preview — instruction-tuned генеративная языковая модель Deep Cogito на архитектуре DeepSeek V3. В метаданных указано 37,6 млрд параметров и базовая модель deepseek-ai/DeepSeek-V3-Base; README описывает её как вариант MoE на 671 млрд параметров. Репозиторий создан 27 июля 2025 года, веса представлены в формате Safetensors, лицензия — MIT. Модель поддерживает обычный режим ответа и режим с дополнительным рассуждением, который включается через шаблон чата или системную инструкцию. Она предназначена для программирования, задач STEM, следования инструкциям и общего диалога; README также заявляет поддержку вызова инструментов, более 30 языков и контекст до 128 тысяч токенов. Метаданные указывают нативный контекст 163 840 токенов. README сообщает о сравнительных преимуществах на отраслевых бенчмарках и об обучении методом Iterated Distillation and Amplification, но подробные результаты здесь не приведены. Заявления о размере расходятся: README указывает 671 млрд параметров, метаданные — 37,6 млрд. Это текстовая модель; подтверждения обработки изображений, аудио или видео в предоставленных данных нет.

unsloth/cogito-v2-preview-llama-405B-GGUF — GGUF-версия большой языковой модели Cogito v2 preview 405B, разработанной DeepCogito и подготовленной Unsloth. Это инструкционно дообученная генеративная модель для коммерческого использования, ориентированная на программирование, задачи STEM, выполнение инструкций, общую полезность и вызов инструментов. Модель является гибридной reasoning-моделью: она может отвечать напрямую в стандартном режиме или выполнять дополнительное саморефлексивное рассуждение перед ответом. Для обучения использовалась стратегия Iterated Distillation and Amplification (IDA). Модель обучена более чем на 30 языках и поддерживает контекст длиной до 128 тысяч токенов. В README заявлены повышенные возможности в многоязычных задачах, программировании и tool calling по сравнению с сопоставимыми по размеру моделями, а также превосходство на ряде отраслевых бенчмарков, однако конкретные числовые результаты для GGUF-версии не приведены. Вариант GGUF предназначен для использования с совместимыми инструментами локального запуска, включая llama.cpp; для корректного применения шаблона чата в llama.cpp рекомендуется параметр --jinja. Для включения расширенного рассуждения требуется поддержка параметра enable_thinking=True в chat template либо специальная системная инструкция и предварительная вставка тега <think>. К ограничениям относятся очень большой размер модели и, как следствие, высокие требования к памяти и вычислительным ресурсам; точные требования зависят от используемой квантизации, но её параметры в README не указаны. Модель распространяется по лицензии llama3.1, обозначенной как открытая лицензия с разрешением коммерческого использования.

Карточка модели TouchNight/cognitivecomputations_dolphin-2.9.2-qwen2-7b на Hugging Face совпадает с карточкой dphn/dolphin-2.9.2-qwen2-7b, поэтому описание составлено по ней. Dolphin 2.9.2 Qwen2 7B — разговорная языковая модель, созданная Eric Hartford, Lucas Atkins, Fernando Fernandes и командой Cognitive Computations на основе Qwen2-7B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 7,1 млрд параметров, дообученная на инструктивных, диалоговых и программных данных. В карточке заявлены навыки ответов на инструкции, ведения беседы, программирования, начальные агентные возможности и вызов функций. Модель предназначена для генерации текста в формате чата, помощи с кодом и выполнения запросов к функциям. Базовая модель поддерживает контекст до 128 тысяч токенов, однако полновесное дообучение Dolphin проводилось на последовательностях длиной 16 тысяч токенов. Репозиторий использует формат safetensors; метаданные указывают библиотеку Transformers. Модель описана авторами как uncensored и более склонная выполнять запросы, включая небезопасные. Для публичного сервиса рекомендуется самостоятельно добавить слой выравнивания поведения. Лицензия — Tongyi Qianwen; README допускает коммерческое использование при соблюдении её условий.

Crystal (ранее CrystalCoder) — языковая модель с 7 млрд параметров из серии Pebble, разработанной инициативой LLM360. Это плотная GPT-подобная модель на архитектуре, близкой к LLaMA-7B, с модификациями maximal update parameterization (muP). Модель обучена на SlimPajama и StarCoder; в последнем этапе использовались дополнительные данные Python и веб-кода. Репозиторий содержит веса PyTorch, лицензия — Apache 2.0. Модель предназначена для генерации текста и кода, включая дополнение программ и решение задач на программирование. Карточка сообщает о результатах на англоязычных и кодовых тестах MMLU, HumanEval и MBPP. Размер контекста и длина обучения последовательностей составляют 2048 токенов; основной язык — английский. Модель объединяет общие языковые и кодовые возможности, однако её контекст ограничен 2048 токенами, а заявление о превосходстве над LLaMA 2 относится лишь к отдельным задачам и приведённым в карточке оценкам.

NVIDIA CUDA Autocomplete — дообученная NVIDIA модель для автодополнения программного кода, в первую очередь CUDA, в расширении Nsight Copilot для VS Code и Cursor. Она основана на Qwen/Qwen2.5-Coder-7B: трансформер Qwen2 с 7,1 млрд параметров, который генерирует продолжение кода по контексту до и после курсора в формате fill-in-the-middle. Длина контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для вставки одной или нескольких строк кода в месте курсора. Обучающие данные включают открытый исходный код из The Stack v2 и синтетический CUDA-код; проверка проводилась также на внутренних примерах CUDA и HPC-кода NVIDIA. Модель принимает и генерирует текстовый код, преимущественно с англоязычными идентификаторами и комментариями. Карточка заявляет готовность к коммерческому и некоммерческому использованию; лицензия в метаданных обозначена как other, поэтому перед распространением следует проверить применимые условия NVIDIA. Модель ориентирована на запуск на NVIDIA GPU, а карточка указывает vLLM и поддержку H100 и DGX Spark под Linux. Предсказания автодополнения могут содержать ошибки и требуют проверки, особенно для внутренних библиотек, API и критичного к корректности кода применения.

Damysus-Coder-v0.1 — языковая модель для генерации текста, разработанная prince-canuma на основе Mistral 7B Instruct v0.2. Она дообучена с использованием Unsloth и библиотеки TRL и предназначена для диалогового взаимодействия и генерации кода. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. В метаданных указан английский язык. Модель распространяется в форматах PyTorch и Safetensors по лицензии Apache-2.0.

Модель trollek/danube2-1.8b-CodeFeedback — дообученная разговорная языковая модель для генерации текста и помощи с программированием. Её разработчик дообучил h2oai/h2o-danube2-1.8b-base методом BAdam на наборах CodeFeedback-Filtered-Instruction и Code-Feedback с помощью Llama-Factory. Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 1,7 млрд параметров. Модель принимает текстовые инструкции в шаблоне ChatML и генерирует текстовые ответы; в карточке указана длина контекста 8192 токена и поддержка английского языка. Она предназначена для диалоговой помощи при написании кода и ответов на инструкции по программированию. Распространяется под лицензией Apache-2.0.

DeepMagic-Coder-7b-Alt — альтернативная версия DeepMagic-Coder-7b от rombodawg, созданная слиянием DeepSeek-Coder и Magicoder-S-DS методом task arithmetic. Автор сообщает, что при кратком тестировании эта версия лучше генерировала код, и предлагает сравнить её с исходной; результаты бенчмарков в карточке не приведены. Модель предназначена для генерации кода и работает как плотная авторегрессионная Llama-архитектура с 6,6 млрд параметров. Метаданные указывают контекст до 16 384 токенов и формат safetensors. Лицензия обозначена как other, поэтому условия использования следует сверить с карточкой модели и лицензиями исходных компонентов.

DeepMagiCoder-6.7B-DS-Base — языковая модель для генерации кода, созданная слиянием DeepSeek Coder 6.7B Instruct и Magicoder-DS-6.7B с помощью LazyMergekit. В README указано слияние методом SLERP; модель построена на плотной архитектуре семейства Llama и содержит около 6,6 млрд параметров. Модель предназначена для генерации и дополнения программного кода в диалоговом формате. Она принимает текстовые запросы и выдаёт текст, а нативный контекст составляет 16 384 токена. В метаданных указан формат Safetensors. В README и метаданных не указана лицензия, поэтому условия использования по этим источникам определить нельзя. Оценки качества и сведения о поддерживаемых языках программирования не приведены.

DeepSeek-Coder-7B-Base-v1.5 — базовая языковая модель для кода от DeepSeek, полученная продолжением предварительного обучения DeepSeek-LLM 7B на 2 трлн токенов с задачей предсказания следующего токена. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM, примерно 6,5 млрд параметров и контекстом 4096 токенов. Она предназначена для генерации и продолжения кода по текстовому контексту, в том числе как основа для дальнейшей адаптации под задачи программирования. Модель принимает и выдаёт текст; карточка не перечисляет поддерживаемые языки программирования или естественные языки. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Указана лицензия other, поэтому условия использования следует проверять в материалах проекта DeepSeek.

DeepSeek-Coder-V2-Instruct-GGUF — это GGUF-квантизированная версия модели DeepSeek-Coder-V2-Instruct, разработанной DeepSeek-ai и подготовленной для квантизации компанией Second State Inc. Модель предназначена прежде всего для генерации и обработки программного кода, а также для диалогового взаимодействия в формате instruct. В README указана поддержка контекста до 128 000 токенов и запуск через LlamaEdge версии 0.12.3 или новее с шаблоном prompt-типа deepseek-chat-2. Доступны варианты с квантизацией Q2_K, Q3_K и другие GGUF-варианты с различными уровнями точности и размерами файлов. Более компактные варианты требуют меньше ресурсов, но могут заметно уступать по качеству; для Q2_K и Q3_K это прямо отмечено в описании. Модель ориентирована на локальное или встраиваемое использование через совместимые инструменты GGUF и LlamaEdge. Данные о точной архитектуре, числе параметров, поддерживаемых языках программирования и естественных языках, модальностях, результатах тестирования и системных требованиях в представленном README не указаны. Использование регулируется лицензией DeepSeek, обозначенной как deepseek-license; в метаданных указана лицензия other.

Это BF16-версия DeepSeek-R1-0528, опубликованная Unsloth на основе модели DeepSeek-R1-0528 от DeepSeek. Репозиторий предназначен для конвертации весов и экспериментов; модель представляет собой плотную авторегрессионную языковую модель семейства DeepSeek-V3 с 37,6 млрд параметров, доступную в формате Safetensors и рассчитанную на контекст до 163 840 токенов. Модель подходит для диалогов и генерации текста с углублённым рассуждением, в том числе для решения математических задач, программирования и задач на общую логику. Также заявлены улучшенная поддержка вызова функций и снижение частоты галлюцинаций по сравнению с предыдущей версией. Для модели указана лицензия MIT. Фактическая точность ответов не гарантируется, а длинные рассуждения могут требовать значительного числа токенов.

casperhansen/deepseek-r1-distill-llama-70b-awq — это 4-битная AWQ-квантизованная версия DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B, опубликованная пользователем casperhansen на Hugging Face. Исходную модель разработала DeepSeek-AI: она создана на базе Llama-3.3-70B-Instruct и дообучена на примерах рассуждений, сгенерированных DeepSeek-R1. Модель предназначена для текстовой генерации, диалогов и решения задач, особенно связанных с математикой, программированием и многошаговым рассуждением. Архитектура — LlamaForCausalLM с примерно 71 млрд параметров, 80 слоями, 64 attention heads и 8 key-value heads. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors с 4-битной AWQ-квантизацией; конфигурация указывает контекст до 131072 токенов и вычисления в bfloat16. Это текстовая, а не мультимодальная модель. Квантизация уменьшает требования к памяти и делает локальное развертывание практичнее, но может приводить к некоторой потере качества по сравнению с исходными весами; для полноценного запуска всё равно требуются значительные вычислительные ресурсы. Исходная DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B показывает сильные результаты в математике, кодировании и задачах рассуждения, однако официальные показатели относятся к исходной, а не обязательно к данной AWQ-версии. Репозиторий производной модели указывает лицензию MIT. При этом исходная модель базируется на Llama-3.3-70B-Instruct, для которой также действуют условия лицензии Llama 3.3.

DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B — плотная языковая модель семейства Llama, разработанная DeepSeek и дообученная на примерах рассуждений, созданных DeepSeek-R1. Она предназначена для генерации текста с акцентом на решение математических задач, программирование и многошаговые рассуждения; также поддерживает диалоговый режим. Модель содержит 7,5 млрд параметров и имеет контекст до 131 072 токенов. Модель основана на Llama-3.1-8B. В README указано, что конфигурации и токенизатор были слегка изменены, поэтому для ожидаемого качества рекомендуется использовать настройки из карточки модели. Метаданные указывают формат safetensors, библиотеку Transformers и лицензию MIT. Модель может генерировать длинные цепочки рассуждений; качество конкретных ответов зависит от задачи и настроек генерации.

Карточка модели unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B на Hugging Face совпадает с карточкой unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B, поэтому описание составлено по ней. Это версия DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B, опубликованная Unsloth и основанная на дистиллированной модели DeepSeek. В карточке указано, что веса представлены в формате safetensors, архитектура — плотная Qwen2, размер — 7,1 млрд параметров, библиотека для работы — Transformers, а лицензия — Apache-2.0. Модель предназначена для генерации текста и диалогов с многошаговыми рассуждениями, в том числе для решения математических задач и задач программирования. Она обучена на примерах рассуждений, созданных DeepSeek-R1; в README для семейства дистиллированных моделей указан контекст до 128K токенов. Метаданные карточки также указывают контекст 131072 токена. Модель принимает текст и выдаёт текст. Карточка указывает английский язык; README не уточняет перечень поддерживаемых языков. Как и другие языковые модели, она может ошибаться в рассуждениях и ответах. Для использования применяется лицензия Apache-2.0.

casperhansen/deepseek-r1-distill-qwen-14b-awq — это 4-битная AWQ-квантизованная версия DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B, опубликованная пользователем casperhansen на Hugging Face. Исходную модель разработала DeepSeek; она создана на базе Qwen2.5-14B и дообучена на образцах рассуждений, сгенерированных DeepSeek-R1. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, а также задач, требующих рассуждений, включая математику, программирование и анализ сложных запросов. Это text-only causal language model архитектуры Qwen2, примерно на 14 млрд параметров, представленная в формате Safetensors с 4-битной AWQ-квантизацией. В конфигурации указаны 48 слоёв, 40 attention heads, 8 key-value heads и максимальная длина последовательности до 131072 токенов. Модель поддерживает локальный запуск через совместимые инструменты, включая Transformers, vLLM и SGLang; квантизация снижает требования к памяти по сравнению с исходной версией. Сильная сторона модели — сохранение возможностей дистиллированной R1-модели в существенно более компактном формате; для исходной 14B-версии DeepSeek указывает высокие результаты на математических, кодовых и reasoning-бенчмарках, включая AIME 2024, MATH-500, GPQA Diamond и LiveCodeBench. Ограничения включают возможную потерю качества из-за 4-битной квантизации, зависимость производительности от аппаратного обеспечения и программного стека, а также отсутствие заявленной мультимодальности. Репозиторий версии AWQ распространяется по лицензии MIT; для производной модели также следует учитывать условия лицензии исходной Qwen2.5.

mlx-community/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B — языковая модель на архитектуре Qwen2, преобразованная сообществом mlx-community из deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B в формат MLX с помощью mlx-lm 0.21.1. В основе лежит дистиллированная модель DeepSeek R1 Distill Qwen 7B с 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, в том числе для многошаговых рассуждений, решения математических задач и программирования. Она поддерживает контекст до 131 072 токенов. В метаданных указаны чат-возможности и интерфейс вызова инструментов. Репозиторий содержит преобразованную версию для MLX; README описывает использование через mlx-lm. Это преобразование формата, а не отдельное дообучение или квантизация. Сведений о лицензии и ограничениях применения в предоставленных данных нет.

Это версия DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B, опубликованная Unsloth и основанная на дистиллированной модели DeepSeek. В карточке указано, что веса представлены в формате safetensors, архитектура — плотная Qwen2, размер — 7,1 млрд параметров, библиотека для работы — Transformers, а лицензия — Apache-2.0. Модель предназначена для генерации текста и диалогов с многошаговыми рассуждениями, в том числе для решения математических задач и задач программирования. Она обучена на примерах рассуждений, созданных DeepSeek-R1; в README для семейства дистиллированных моделей указан контекст до 128K токенов. Метаданные карточки также указывают контекст 131072 токена. Модель принимает текст и выдаёт текст. Карточка указывает английский язык; README не уточняет перечень поддерживаемых языков. Как и другие языковые модели, она может ошибаться в рассуждениях и ответах. Для использования применяется лицензия Apache-2.0.

DeepSeek-V3.2-Exp — экспериментальная языковая модель, разработанная DeepSeek AI. Она является производным вариантом DeepSeek-V3.1-Terminus и дообучена на базе DeepSeek-V3.2-Exp-Base. Модель предназначена для генерации и анализа текста, решения задач на рассуждение и программирование, а также для агентских сценариев с использованием инструментов, включая веб-поиск и работу с программным кодом. Ключевое архитектурное нововведение — механизм DeepSeek Sparse Attention (DSA), реализующий мелкозернистое разреженное внимание для повышения эффективности обучения и инференса на длинных контекстах при сохранении сопоставимого качества ответов. В README также упоминается конфигурация с 256 экспертами и размером модели 671B; точная длина контекста, перечень поддерживаемых языков и модальности не указаны. Для запуска доступны демонстрационный код inference, интеграции с SGLang и vLLM; обычно требуется многопроцессорный запуск на нескольких ускорителях. Сильными сторонами модели являются снижение вычислительных затрат при обработке длинных последовательностей и результаты, в целом сопоставимые с DeepSeek-V3.1-Terminus на публичных тестах, включая рассуждение, кодирование и использование инструментов. Это экспериментальный релиз, поэтому возможны ограничения совместимости и производительности; в README отдельно отмечено исправление ошибки в реализации RoPE в прежних версиях демонстрационного кода. Модель распространяется по лицензии MIT.

NVIDIA DeepSeek-V4-Flash-0731-NVFP4 — это квантизированная версия модели DeepSeek-V4-Flash-0731, разработанной DeepSeek AI и оптимизированной NVIDIA с помощью Model Optimizer. Модель предназначена для коммерческого и некоммерческого использования и ориентирована на сложное рассуждение, агентные AI-приложения, работу с инструментами, математику, программную инженерию и корпоративных AI-ассистентов. Модель построена на архитектуре Transformer и использует Mixture-of-Experts с 304 млрд параметров, из которых активируются 13 млрд, гибридное внимание Compressed Sparse Attention и Heavily Compressed Attention, а также Manifold-Constrained Hyper-Connections. Это авторегрессионная языковая модель с текстовым вводом и выводом, поддержкой многоходовых диалогов, системных инструкций, структурированного JSON, function calling и отображения рассуждений. Максимальная длина контекста составляет 1 млн токенов; доступны уровни reasoning effort low, high и max. Модель включает модуль спекулятивного декодирования DSpark. К сильным сторонам относятся поддержка очень длинного контекста, задач рассуждения, программирования, следования инструкциям и агентного взаимодействия с инструментами. Модель предназначена прежде всего для запуска на GPU NVIDIA с архитектурой Blackwell в Linux через SGLang или vLLM; совместимость с другими платформами в README не указана. Данные исходного обучения не раскрыты, поэтому заявленные характеристики требуют дополнительной проверки на прикладных данных. Модель распространяется по лицензии MIT.

NVIDIA DeepSeek-V4-Flash-nvfp4-DSpark — это квантизированная версия DeepSeek-V4-Flash, разработанная с использованием NVIDIA Model Optimizer и объединённая в одном контрольном файле с официальным модулем спекулятивного декодирования DSpark от DeepSeek. Модель не является новой самостоятельной архитектурой и не принадлежит NVIDIA: NVIDIA подготовила сборку по требованиям сторонней модели DeepSeek. Лицензия — MIT. Модель предназначена для продвинутого рассуждения, агентных приложений, использования инструментов и решения сложных задач, включая математику, разработку программного обеспечения и корпоративных AI-ассистентов. Она принимает и генерирует текст, поддерживает многоходовые диалоги, системные инструкции, структурированный JSON, вызов функций и вывод рассуждений. Доступны режимы Non-think, Think High и Think Max, а максимальная длина контекста составляет 1 миллион токенов. Архитектура основана на Transformer и Mixture-of-Experts с гибридным вниманием, включающим Compressed Sparse Attention и Heavily Compressed Attention. Основная модель содержит 284 млрд параметров, из которых активируется 13 млрд. Модуль DSpark использует черновую модель с 21 млрд параметров, примерно 1 млрд из которых активируется; он предназначен для ускорения генерации за счёт спекулятивного декодирования, причём один контрольный файл может использоваться одновременно как целевая и черновая модель. Модель оптимизирована для NVIDIA GPU, прежде всего архитектуры Blackwell, и рассчитана на работу в Linux через vLLM с поддержкой DSpark. Квантизация NVFP4 снижает требования к вычислительным ресурсам, однако совместимость и производительность зависят от поддерживаемого оборудования и программного стека. Перед эксплуатацией необходимы тестирование на данных конкретного сценария и проверка безопасности и качества результатов.

winterthurquants/DeepSeek-V4-Pro-DSpark — это вариант чекпойнта DeepSeek-V4-Pro с подключённым модулем спекулятивного декодирования DSpark; README уточняет, что это не новая модель. Семейство разработано DeepSeek и предназначено для генерации текста, диалога, рассуждений, программирования, планирования и агентных сценариев. Каталог указывает 44,9 млрд параметров, плотную архитектуру DeepseekV4ForCausalLM и формат safetensors FP8; README описывает для семейства гибридное внимание CSA/HCA и контекст до 1 048 576 токенов. Модель поддерживает режимы ответа без рассуждений и с повышенным усилием рассуждения. DSpark предназначен для ускорения вывода посредством спекулятивного декодирования; README приводит пример запуска через vLLM. В карточке не перечислены языки, поэтому языковой охват конкретного чекпойнта не уточняется. Лицензия — MIT. README описывает существенно более крупную MoE-версию DeepSeek-V4-Pro с 1,6 трлн параметров, что расходится с каталоговыми метаданными данного репозитория; характеристики размера и архитектуры в описании приведены по метаданным каталога.

NVIDIA DeepSeek-V4-Pro-NVFP4 — квантизированная версия языковой модели DeepSeek-V4-Pro, разработанная и подготовленная с помощью NVIDIA Model Optimizer v0.44. Базовая модель создана сторонней организацией и не принадлежит NVIDIA; NVIDIA выполнила её квантизацию под данный сценарий использования. Модель распространяется по лицензии MIT и допускает коммерческое и некоммерческое применение. Модель предназначена для генерации текста, сложного рассуждения, математических задач, программной инженерии, агентных приложений, вызова инструментов и корпоративных AI-ассистентов. Она поддерживает многоходовые диалоги с системными, пользовательскими и ассистентскими сообщениями, структурированный JSON-вывод, function calling и выдачу рассуждений в соответствующем режиме. Доступны режимы Non-think для быстрого ответа, Think High для логического анализа и Think Max для максимально глубокого рассуждения. Архитектура построена на Transformer и Mixture-of-Experts с гибридным вниманием, включающим Compressed Sparse Attention и Heavily Compressed Attention. Общее число параметров составляет около 1,6 трлн, из них активируется 49 млрд. Модель работает с текстом, использует контекст до 1 млн токенов и поддерживает пользовательский конвейер кодирования encoding_dsv4. NVFP4-квантизация применяется к весам и активациям линейных операторов в MoE-блоках. Для запуска заявлены SGLang и vLLM на Linux-системах с GPU NVIDIA Blackwell, тестирование проводилось на NVIDIA B200. Ограничения включают высокие требования к совместимой аппаратуре и необходимость дополнительного тестирования на данных конкретного применения; сведения о языках модели, обучающих данных и полном наборе характеристик базовой DeepSeek-V4-Pro в карточке не раскрыты.

NVIDIA DeepSeek-V4-Pro-nvfp4-DSpark — это квантизированная версия DeepSeek-V4-Pro, разработанная на базе моделей DeepSeek и собранная с использованием NVIDIA Model Optimizer. Модель не является новой базовой моделью NVIDIA: она представляет собой NVFP4-вариант DeepSeek-V4-Pro-NVFP4, объединённый с официальным модулем спекулятивного декодирования DSpark от DeepSeek в едином контрольном файле. Лицензия — MIT; модель заявлена для коммерческого и некоммерческого использования. Модель предназначена для генерации текста, сложного рассуждения, математических задач, программной инженерии, агентных приложений, вызова инструментов и корпоративных AI-ассистентов. Она поддерживает многоходовые диалоги, системные инструкции, структурированный JSON-вывод и function/tool calling. Доступны режимы Non-think для быстрой генерации, Think High для логического анализа и Think Max для наиболее глубокого рассуждения. Архитектура основана на Transformer и Mixture-of-Experts с гибридным вниманием. Основная модель содержит около 1,6 триллиона параметров, из которых примерно 49 миллиардов активируются при обработке запроса. Модуль DSpark использует черновую модель общим размером 82 миллиарда параметров и примерно 2,4 миллиардами активных параметров; размер блока черновой генерации составляет 5 токенов. Поддерживается текстовый ввод и вывод, а максимальная длина контекста достигает 1 миллиона токенов. Ключевое преимущество модели — сочетание крупной MoE-модели с NVFP4-квантизацией и спекулятивным декодированием DSpark, что ориентировано на ускорение инференса при сохранении возможностей исходной модели. Ограничения связаны с требованиями к инфраструктуре: модель рассчитана на NVIDIA GPU архитектуры Blackwell, интегрируется с vLLM через DSpark и рекомендуется для Linux. Перед эксплуатацией необходимы тестирование на прикладных данных и проверка безопасности; сведения о поддерживаемых языках в карточке явно не указаны.

DeepSWE-Preview — открытый агент для задач программной инженерии от agentica-org, дообученный методом обучения с подкреплением на базе Qwen3-32B с включённым режимом рассуждений. Модель предназначена для работы с кодовыми базами: она может исследовать файлы, искать фрагменты кода, предлагать и редактировать изменения, а также использовать инструменты командной строки и отправлять готовое решение. Для этих сценариев README описывает инструменты R2E-Gym: поиск, редактор файлов, выполнение Bash-команд и завершение задачи. Модель имеет плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM, около 29,7 млрд параметров и нативный контекст 40 960 токенов по метаданным; в рекомендациях README для запуска указано не менее 32–64 тыс. токенов. Обучение на 4,5 тыс. задач из поднабора R2E-Gym использовало только RL, без SFT. В README заявлены результаты 59% на SWE-Bench-Verified для гибридного Best@16 и 42,2% Pass@1 в описанной оценке; это результаты конкретного агентного окружения, а не гарантия качества на произвольных задачах. Модель ориентирована на кодовые задачи, карточка указывает английский язык и лицензию MIT. Для эффективной работы рекомендуются системный промпт и инструменты R2E-Gym.

Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512-OptiQ-4bit — это локальная 4-битная MLX-квантизация модели Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512 от Mistral, созданная сообществом mlx-community с использованием инструментария mlx-optiq. Модель относится к семейству Mistral и предназначена для генерации текста, программирования, агентских сценариев и вызова инструментов. Модель имеет размер 24 млрд параметров и использует смешанную точность: 102 слоя работают в 4-битном формате, а 179 наиболее чувствительных слоёв — в 8-битном. Средняя эффективная разрядность составляет 5,01 бит на вес, размер группы — 64, объём на диске — около 15,4 ГБ. Квантизация оптимизирована для Apple Silicon и поддерживается библиотеками MLX и mlx-lm; для многошагового использования инструментов рекомендуется сервер mlx-optiq. Языки, точный размер контекстного окна и дополнительные модальности в README не указаны. Сильными сторонами являются качество работы с кодом, инструкциями, вызовами инструментов и длинноконтекстным многошаговым поиском. В сравнении с равномерной 4-битной квантизацией модель показала более высокий результат на 5 из 6 метрик, включая BFCL 89,5%, HumanEval 83,5% и HashHop 62,0%; итоговый Capability Score составил 78,60. Ограничения связаны с зависимостью от экосистемы MLX и Apple Silicon, увеличенным по сравнению с обычной 4-битной версией размером и возможными потерями качества из-за квантизации. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0, унаследованной от базовой модели.

EnlistedGhost/Devstral-Small-2507-Vision-GGUF — квантизированная версия модели Devstral Small 1.1, преобразованная в формат GGUF пользователем EnlistedGhost с помощью llama.cpp. Модель создана на основе Devstral-Small-2507-Vision; исходная Devstral разработана в сотрудничестве Mistral AI и All Hands AI и предназначена для агентных задач программной инженерии. Модель ориентирована на работу с кодом, исследование кодовых баз, редактирование нескольких файлов, DevOps-сценарии и программных агентов. Формат совместим с Ollama и llama.cpp, что упрощает локальный запуск. Доступны квантизации Q5_K, Q6_K и Q8_0, а также файлы vision projector в вариантах Q8_0, F16 и F32. Указаны поддержка изображений и текста, контекст до 128 тыс. токенов, 24 млрд параметров и языки английский, русский, украинский, немецкий, испанский, польский, шведский, арабский, турецкий, белорусский и бенгальский. Сильные стороны модели — специализация на программной инженерии, большой контекст, поддержка инструментов через формат function calling Mistral и возможность локального развертывания. Исходная Devstral Small 1.1 показывает результат 53,6% на SWE-Bench Verified, однако README не уточняет, сохраняется ли этот показатель у данной GGUF-версии и каковы характеристики её vision-возможностей. К ограничениям относятся требования к памяти, зависящие от выбранной квантизации, а также неполная информация о размерах файлов и готовых командах запуска. Лицензия Apache 2.0 допускает коммерческое и некоммерческое использование и модификацию.