II.2Создание и понимание программного кода

lmstudio-community/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-GGUF — это квантованная в формате GGUF версия модели Qwen2.5-Coder-7B-Instruct, разработанной командой Qwen. Квантование выполнено bartowski на основе llama.cpp release b3772; LM Studio распространяет модель в рамках Community Model Program, но не является её разработчиком. Модель предназначена для генерации и анализа программного кода, решения задач программирования, рассуждений, исправления ошибок и создания coding agents. Это текстовая модель с архитектурой и точными параметрами, не раскрытыми в README; размер исходной модели составляет 7B параметров. Указан английский язык. Поддерживается контекст до 128K токенов с настройками YaRN RoPE, что подходит для работы с крупными файлами и длинными описаниями проектов. Обучение основано на данных объёмом 5,5 триллиона токенов. Сильными сторонами модели являются специализация на коде, возможности генерации, рассуждений и поиска ошибок, а также длинный контекст. К ограничениям относятся зависимость качества и скорости от выбранного уровня GGUF-квантования и оборудования, отсутствие в README подробностей о конкретном варианте квантования, поддерживаемых языках программирования и результатах оценивания. Как и другие языковые модели, она может выдавать неточный, небезопасный или неподходящий код и требует проверки человеком. Лицензия модели указана как Apache 2.0. Условия использования квантованной версии следует сопоставлять с лицензией оригинальной Qwen2.5-Coder-7B-Instruct и условиями распространения конкретного файла GGUF.

QuantFactory/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-GGUF — квантизированная версия инструкционно дообученной модели Qwen2.5-Coder-7B-Instruct, созданная QuantFactory на основе обновлённых весов от 6 ноября 2024 года с использованием llama.cpp. Исходная модель относится к семейству специализированных языковых моделей Qwen для работы с кодом, разработанному командой Qwen; базовая модель указана как Qwen/Qwen2.5-Coder-7B. Модель предназначена для генерации, анализа, исправления и рассуждений по программному коду, а также для диалоговых сценариев и создания кодовых агентов. Она сохраняет возможности в математике и общих задачах. Модель поддерживает текстовый ввод и вывод, относится к causal language models и рассчитана на английский язык согласно метаданным карточки. Архитектура включает RoPE, SwiGLU, RMSNorm и смещения в QKV-внимании; используется Grouped Query Attention с 28 головами для Q и 4 для KV. Размер модели — 7,61 млрд параметров, из них 6,53 млрд без учёта embedding, число слоёв — 28. Заявленная максимальная длина контекста составляет 131 072 токена, однако конфигурация репозитория рассчитана на 32 768 токенов; для более длинных входов требуется включение YaRN, что может снижать производительность на коротких текстах. Квантизация и формат GGUF ориентированы на запуск через llama.cpp и могут уменьшать требования к памяти по сравнению с полной версией, но конкретные характеристики зависят от варианта квантизации, который в карточке не указан. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Это MLX-оптимизированная версия инструкционной модели Qwen2.5-Coder-7B-Instruct, подготовленная разработчиком apolloransom для локального запуска на компьютерах Apple Silicon под macOS. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Qwen2 и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для помощи в программировании: генерации и анализа кода, исправления ошибок и работы с инструментами в IDE. В README описана интеграция с Zed через локальный OpenAI-совместимый сервер oMLX, включая поддержку вызова инструментов; также доступен программный запуск через mlx-lm. Локальная работа подходит для сценариев, где важна приватность кода. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку MLX. Метаданные указывают английский язык; базовая модель описана как средство генерации, анализа и исправления программного кода. Лицензия — Apache-2.0. Производительность зависит от устройства Apple Silicon и настроек запуска.

Akahsizrr выпустил объединённый чекпойнт Qwen3.8-27B, дообученный для программирования, рассуждений и вызова инструментов. Веса базовой модели Qwen/Qwen3.8-27B объединены с тремя LoRA-адаптерами; модель плотная, содержит 22,3 млрд параметров и распространяется в формате safetensors для Transformers. Для запуска в README приведён пример с vLLM в формате bfloat16. Модель предназначена для генерации кода и решения задач программирования в диалоге, в том числе с использованием инструментов. В README приведён результат 75,4% на LiveCodeBench v6 для полного стека адаптеров и 76,0% для варианта с двумя адаптерами; эти показатели относятся к описанному тестовому запуску. Контекстная длина по метаданным — 262 144 токена. Лицензия — Apache-2.0.

AlexAtomic/qwen3-coder-30b-a3b-GGUF — это квантизированная версия Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct, подготовленная AlexAtomic для Atomic Chat в формате GGUF. Модель предназначена прежде всего для агентного программирования, использования браузерных агентов и других задач генерации и анализа кода. Она поддерживает вызов инструментов через специальный формат, совместимый, в частности, с Qwen Code и CLINE, и может работать полностью локально и офлайн. В основе лежит причинная языковая модель с архитектурой Mixture-of-Experts и GQA: 30,5 млрд параметров всего, из которых 3,3 млрд активируются на каждом токене; используется 128 экспертов, 8 из них активны, всего 48 слоёв, 32 Q-head и 4 KV-head. Нативное окно контекста составляет 262 144 токена и может быть расширено примерно до 1 млн с помощью YaRN. Модель работает только в non-thinking режиме и не формирует блоки рассуждений <think></think>. Репозиторий содержит линейку квантов GGUF с importance matrix, что помогает сохранить качество низкобитных вариантов ближе к исходной модели. Доступны варианты от Q2_K до Q8_0; Q4_K_M рекомендован как сбалансированный вариант по размеру, скорости и качеству, а Q6_K и Q8_0 — для максимальной точности. Ограничения включают неизбежные потери качества при низкой битности, значительные требования к оперативной памяти или VRAM и необходимость применять chat template Qwen3 Coder с параметром --jinja. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct от команды Qwen — инструктивная языковая модель для программирования, построенная на архитектуре MoE. В репозитории Unsloth указаны 30,5 млрд параметров всего и 3,3 млрд активируемых; метаданные каталога указывают 2,6 млрд параметров. Модель поддерживает контекст до 262 144 токенов и работает в режиме без рассуждений (non-thinking). Модель предназначена для генерации и анализа кода, агентного программирования и сценариев использования браузера агентами. Она поддерживает интерфейс вызова инструментов и формат function calling, совместимый, в частности, с Qwen Code и CLINE. Длинный контекст позволяет работать с крупными репозиториями; в README также описано расширение контекста до 1 млн токенов с помощью Yarn. README рекомендует использовать актуальную версию Transformers и для llama.cpp указывает параметр --jinja. Заявлены исправления chat template от Unsloth. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. В README не приведены сведения о поддерживаемых естественных языках; результаты на конкретных задачах зависят от запроса и среды выполнения инструментов.

Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-AWQ-4bit — это 4-битная AWQ-квантизированная версия инструкционной модели Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct, разработанной командой Qwen. Модель предназначена для генерации и анализа кода, агентного программирования, использования инструментов и браузера, а также понимания репозиториев и других задач, связанных с разработкой программного обеспечения. Она относится к каузальным языковым моделям и работает в режиме генерации текста без режима рассуждений и блоков <think></think>. Модель построена по Mixture-of-Experts-архитектуре: содержит 30,5 млрд параметров, из которых при генерации активируются 3,3 млрд; включает 48 слоёв, 128 экспертов, 8 активируемых экспертов и Grouped Query Attention с 32 головами Q и 4 головами KV. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена, а с использованием YaRN может быть расширена до 1 млн токенов. README не указывает поддерживаемые языки и модальности; по описанию модель ориентирована прежде всего на текстовые и программные данные. Сильные стороны модели — эффективность за счёт разреженной активации экспертов, длинный контекст, поддержка вызова функций и сценариев agentic coding, совместимость с инструментами и платформами вроде Qwen Code и CLINE. К ограничениям относятся необходимость подходящего аппаратного обеспечения и снижение требований к памяти именно за счёт 4-битной квантизации, которая может влиять на качество по сравнению с полной точностью; конкретные показатели такого влияния в README не приведены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

NVFP4/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-FP4 — это квантизированная в формате FP4 версия инструкционной модели Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct, разработанной командой Qwen и подготовленной с использованием NVIDIA Model Optimizer. Модель относится к классу каузальных языковых моделей и предназначена прежде всего для генерации и анализа программного кода, агентного программирования, работы с инструментами и сценариев agentic browser-use. Она поддерживает специальный формат вызова функций и интеграцию с платформами и инструментами, включая Qwen Code и CLINE. Модель имеет 30,5 млрд параметров, из которых активируется 3,3 млрд. Архитектура включает 48 слоёв, MoE-механизм со 128 экспертами и 8 активируемыми экспертами, а также GQA с 32 головами запросов и 4 головами ключей и значений. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена, с возможностью расширения до 1 млн токенов с использованием YaRN, что подходит для анализа репозиториев и других объёмных контекстов. Модель работает только в non-thinking режиме и не генерирует блоки <think></think>. К сильным сторонам относятся высокая эффективность за счёт разреженной MoE-архитектуры и FP4-квантизации, поддержка длинного контекста, задач программирования и вызова инструментов. Ограничения включают отсутствие режима reasoning с явной генерацией рассуждений, повышенные требования к памяти и вычислительным ресурсам при использовании длинного контекста, а также возможное снижение качества из-за квантизации по сравнению с исходной моделью. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

AskMeCodes/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF — GGUF-версия инструкционной модели Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct, разработанной командой Qwen. Это причинная языковая модель для генерации текста, ориентированная прежде всего на программирование, агентное написание кода, использование браузера и работу с крупными репозиториями. Модель поддерживает интеграцию с инструментами и платформами вроде Qwen Code и CLINE через специальный формат вызова функций. Архитектура основана на Mixture-of-Experts: всего 30,5 млрд параметров, из которых при обработке активируется около 3,3 млрд. Модель содержит 48 слоёв, 128 экспертов, из которых активируются 8, и использует GQA с 32 головами для Q и 4 для KV. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена; с использованием Yarn заявлена возможность расширения до 1 млн токенов. Модель работает только в режиме без рассуждений и не генерирует блоки <think></think>; поддержка изображений и конкретный набор языков в карточке не указаны. К сильным сторонам относятся высокая эффективность за счёт разреженной MoE-архитектуры, поддержка длинного контекста и специализация на задачах программирования и агентных сценариях. Ограничением является отсутствие режима thinking, а фактические требования к оборудованию, производительность квантованной GGUF-версии и совместимость с конкретными рантаймами зависят от используемого формата и программного обеспечения. Лицензия — Apache 2.0.

Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF — GGUF-версия инструкционной модели Qwen3-Coder, разработанной командой Qwen и опубликованной в данной сборке Unsloth. Это авторегрессионная причинная языковая модель, предназначенная прежде всего для генерации и анализа кода, агентского программирования, работы с репозиториями и сценариев агентского использования браузера. Модель поддерживает специальный формат вызова функций и совместима с инструментами и платформами, включая Qwen Code и CLINE. Архитектура использует mixture-of-experts: всего 30,5 млрд параметров, из которых при обработке токена активируется около 3,3 млрд; предусмотрено 128 экспертов, активируются 8. Модель содержит 48 слоёв и применяет Grouped-Query Attention с 32 головами Q и 4 головами KV. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена, а с использованием YaRN её можно расширить до 1 млн токенов, что подходит для анализа крупных кодовых баз. Поддерживается только режим без рассуждений: модель не генерирует блоки <think></think>. К сильным сторонам относятся эффективность разреженной MoE-архитектуры, большой контекст и ориентация на программирование и агентские задачи. Ограничения включают отсутствие режима рассуждений и зависимость практической производительности от используемого GGUF-квантизованного варианта и аппаратного обеспечения; конкретные параметры квантизации в README не указаны. Лицензия — Apache 2.0.

Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct — большая языковая модель для программирования от команды Qwen. Это причинная языковая модель с архитектурой MoE: всего 480 млрд параметров, из которых при генерации активируются 35 млрд; в метаданных каталога размер указан как 15,4 млрд параметров. Модель обучалась в несколько этапов, включая предобучение и последующее обучение, и распространяется в формате Safetensors под лицензией Apache 2.0. Модель предназначена для генерации и понимания кода, работы с большими репозиториями и агентных сценариев, включая управление браузером. Она поддерживает диалог и интерфейс вызова функций, а карточка рекомендует интеграции с Qwen Code и CLINE. Контекстное окно составляет 262 144 токена; README указывает на возможность расширения до 1 млн токенов с помощью Yarn. Режим рассуждений с включённым thinking модель не поддерживает. Заявленные разработчиком сильные стороны — результаты на агентном программировании и работе с браузером, сопоставимые с Claude Sonnet, и обработка контекста масштаба репозитория. Для развёртывания модели такого общего размера требуются значительные вычислительные ресурсы; точные требования зависят от конфигурации инференса.

Qwen3-Coder-53B-A3B-Instruct-TOTAL-RECALL-v2-MASTER-CODER-L — дообученная разработчиком DavidAU инструктивная MoE-модель для программирования, основанная на Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct и адаптере Brainstorm. Модель предназначена для генерации и анализа кода, решения задач программирования и агентных сценариев с использованием инструментов. Репозиторий содержит веса в safetensors, пригодные для прямого запуска и преобразования в другие форматы. Заявлены 53 млрд параметров, 84 слоя и контекст до 262 144 токенов; метаданные указывают 3,9 млрд параметров. Архитектура — Qwen3 MoE с 128 экспертами; автор изменил число активируемых экспертов по умолчанию с 8 до 10. Основная специализация — код на распространённых и менее распространённых языках программирования; карточка также указывает поддержку английского, французского, китайского и немецкого языков. Режим рассуждений по умолчанию отключён, автор предлагает опциональный системный запрос для его включения. Модель рассчитана на кодирование, понимание больших репозиториев и многошаговую работу с кодом; возможен интерфейс вызова инструментов. Качество и скорость зависят от числа активных экспертов, параметров генерации и доступных вычислительных ресурсов. Лицензия — Apache 2.0.

Карточка модели deadmouserr/Qwen3-Coder-Next на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-Coder-Next, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-Coder-Next — открытая модель семейства Qwen3 от команды Qwen, предназначенная для кодирующих агентов и локальной разработки. Это причинная языковая модель архитектуры MoE с гибридным сочетанием Gated DeltaNet и Gated Attention. В README указано 80 млрд параметров всего и 3 млрд активных; метаданные каталога указывают 2,3 млрд параметров, поэтому точный размер расходится между источниками. Модель рассчитана на генерацию и изменение кода, многошаговые задачи разработки, вызов инструментов и восстановление после ошибок выполнения. Контекстное окно — 262 144 токена; поддерживаются чат и интерфейс вызова инструментов. README описывает её как пригодную для интеграции с CLI и IDE, а также локального развёртывания. Модель работает только в режиме без reasoning и, согласно README, не генерирует блоки ````. Карточка не перечисляет поддерживаемые естественные языки, поэтому языковые коды не включены. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3-Coder-Next — открытая модель семейства Qwen3 от команды Qwen, предназначенная для кодирующих агентов и локальной разработки. Это причинная языковая модель архитектуры MoE с гибридным сочетанием Gated DeltaNet и Gated Attention. В README указано 80 млрд параметров всего и 3 млрд активных; метаданные каталога указывают 2,3 млрд параметров, поэтому точный размер расходится между источниками. Модель рассчитана на генерацию и изменение кода, многошаговые задачи разработки, вызов инструментов и восстановление после ошибок выполнения. Контекстное окно — 262 144 токена; поддерживаются чат и интерфейс вызова инструментов. README описывает её как пригодную для интеграции с CLI и IDE, а также локального развёртывания. Модель работает только в режиме без reasoning и, согласно README, не генерирует блоки ````. Карточка не перечисляет поддерживаемые естественные языки, поэтому языковые коды не включены. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели XXXMARK/Qwen3-Coder-Next на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-Coder-Next, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-Coder-Next — открытая модель семейства Qwen3 от команды Qwen, предназначенная для кодирующих агентов и локальной разработки. Это причинная языковая модель архитектуры MoE с гибридным сочетанием Gated DeltaNet и Gated Attention. В README указано 80 млрд параметров всего и 3 млрд активных; метаданные каталога указывают 2,3 млрд параметров, поэтому точный размер расходится между источниками. Модель рассчитана на генерацию и изменение кода, многошаговые задачи разработки, вызов инструментов и восстановление после ошибок выполнения. Контекстное окно — 262 144 токена; поддерживаются чат и интерфейс вызова инструментов. README описывает её как пригодную для интеграции с CLI и IDE, а также локального развёртывания. Модель работает только в режиме без reasoning и, согласно README, не генерирует блоки ````. Карточка не перечисляет поддерживаемые естественные языки, поэтому языковые коды не включены. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели ArchiveStudio/Qwen3-Coder-Next-Base на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-Coder-Next-Base, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-Coder-Next-Base — базовая языковая модель компании Qwen, предназначенная для разработки кодовых агентов и локальной работы с кодом. Это предварительно обученная авторегрессионная модель семейства Qwen3-Next с гибридной архитектурой: чередует Gated DeltaNet, Gated Attention и разреженные Mixture of Experts. В README указано 80 млрд параметров всего и 3 млрд активируемых; метаданные Hugging Face указывают 2,3 млрд параметров, поэтому размерные сведения источников расходятся. Модель рассчитана на генерацию кода и использование как основы для последующего обучения и создания агентных систем. Заявлены возможности вызова инструментов, адаптации шаблонов и каркасов проектов, а также поиска и восстановления после ошибок. Нативная длина контекста — 262 144 токена; README заявляет поддержку более 370 языков, в том числе языков программирования. Модель работает только в режиме без рассуждений (non-thinking) и не генерирует блоки разметки рассуждений. Репозиторий содержит веса Safetensors, библиотека — Transformers. Лицензия Apache-2.0.

Qwen3-Coder-Next-Base — базовая языковая модель компании Qwen, предназначенная для разработки кодовых агентов и локальной работы с кодом. Это предварительно обученная авторегрессионная модель семейства Qwen3-Next с гибридной архитектурой: чередует Gated DeltaNet, Gated Attention и разреженные Mixture of Experts. В README указано 80 млрд параметров всего и 3 млрд активируемых; метаданные Hugging Face указывают 2,3 млрд параметров, поэтому размерные сведения источников расходятся. Модель рассчитана на генерацию кода и использование как основы для последующего обучения и создания агентных систем. Заявлены возможности вызова инструментов, адаптации шаблонов и каркасов проектов, а также поиска и восстановления после ошибок. Нативная длина контекста — 262 144 токена; README заявляет поддержку более 370 языков, в том числе языков программирования. Модель работает только в режиме без рассуждений (non-thinking) и не генерирует блоки разметки рассуждений. Репозиторий содержит веса Safetensors, библиотека — Transformers. Лицензия Apache-2.0.

mlx-community/Qwen3-Coder-Next-bf16 — конвертированная в формат MLX версия Qwen/Qwen3-Coder-Next, подготовленная сообществом mlx-community. Это языковая модель с архитектурой Qwen3 Next и причинным декодером, предназначенная для генерации кода и работы в кодирующих агентах, включая многошаговую разработку и взаимодействие с инструментами. Модель поддерживает диалоговый режим, принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста составляет 262144 токена, общее число параметров — 2,3 млрд. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и предназначен для запуска с MLX, в частности через mlx-lm. Лицензия — Apache-2.0. README указывает на конвертацию исходной модели в формат MLX; метаданные также связывают её с Qwen/Qwen3-Coder-Next.

unsloth/Qwen3-Coder-Next-FP8-Dynamic — FP8 Dynamic 2.0-квантизированная версия открытой весовой языковой модели Qwen3-Coder-Next, разработанная Qwen и адаптированная Unsloth. Модель предназначена прежде всего для coding agents, локальной разработки, генерации и анализа кода, длительных многошаговых задач, работы с инструментами и интеграции с CLI- и IDE-средами. Это авторегрессионная causal language model с гибридной архитектурой Gated DeltaNet, Gated Attention и Mixture of Experts. Всего модель содержит 80 млрд параметров, из которых активируются 3 млрд; без учёта embedding — 79 млрд. Архитектура включает 48 слоёв, 512 экспертов MoE, 10 активируемых экспертов и один общий эксперт. Нативная длина контекста — 262 144 токена. Модель работает только в non-thinking режиме и не генерирует блоки <think></think>. README не указывает поддерживаемые языки или мультимодальные возможности, поэтому модель следует рассматривать как текстовую. Сильные стороны модели — высокая вычислительная эффективность при малом числе активных параметров, поддержка длинного контекста, многошагового агентного рассуждения, сложного использования инструментов и восстановления после ошибок выполнения. Ограничения включают высокие требования к памяти и инфраструктуре из-за общего размера 80 млрд параметров; при нехватке памяти рекомендуется уменьшать контекст. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3-Coder-Next — открытая языковая модель с открытыми весами, разработанная командой Qwen. Данная GGUF-версия предназначена для локального запуска, прежде всего в качестве основы для coding agents и разработки в IDE или CLI-средах. Модель ориентирована на генерацию и анализ кода, длительное рассуждение, работу с инструментами, выполнение сложных многошаговых задач и восстановление после ошибок выполнения. Это causal language model, прошедшая этапы предварительного обучения и постобучения. Общий размер составляет 80 млрд параметров, из которых при генерации активируется около 3 млрд; без учёта embedding — 79 млрд. Архитектура использует Mixture of Experts с 512 экспертами и 10 активируемыми экспертами, а также гибридные блоки Gated DeltaNet и Gated Attention; модель содержит 48 слоёв. Нативная длина контекста — 262 144 токена. Поддерживается только режим без скрытого рассуждения: модель не формирует блоки <think></think>. README не указывает поддерживаемые языки. К сильным сторонам относятся высокая эффективность по числу активируемых параметров, большой контекст, развитые возможности tool calling и пригодность для интеграции с различными средами разработки, включая Claude Code, Qwen Code, Qoder, Kilo, Trae и Cline. Ограничения включают специализированную ориентацию на программирование, работу только в non-thinking mode и необходимость значительных вычислительных ресурсов для размещения полной модели, несмотря на малое число активируемых параметров. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

YOYO-AI/QwQ-coder-32B — объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная с помощью mergekit методом SCE из Qwen/Qwen2.5-Coder-32B, Qwen/QwQ-32B и Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct. Модель содержит 32 млрд параметров и принимает текстовые запросы, генерируя текст, включая программный код; доступны интерфейсы чата и вызова инструментов. Модель предназначена для генерации и анализа кода, помощи в программировании и создания кодовых агентов. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. Веса опубликованы в формате Safetensors и используются через Transformers. В метаданных не перечислены поддерживаемые естественные языки. Модель распространяется по лицензии, сведения о которой в предоставленных данных отсутствуют.

Seed-Coder-8B-Instruct — инструкционно настроенная языковая модель для кода, разработанная ByteDance Seed. Она предназначена для генерации и редактирования кода, рассуждений по программным задачам и помощи в разработке ПО по запросам пользователя. Модель построена на архитектуре Llama с причинным языковым моделированием и содержит 7,6 млрд параметров. Модель дообучена на основе Seed-Coder-8B-Base; при обучении использовались публичные и синтетические данные. Контекст составляет 32 768 токенов. Разработчик сообщает о результатах на наборах тестов для генерации кода, рассуждений и инженерии ПО; язык модели в материалах не перечислен. Модель распространяется по лицензии MIT.

Seed-Coder-8B-Instruct — инструкционно настроенная языковая модель для кода, размещённая Unsloth на Hugging Face и основанная на ByteDance-Seed/Seed-Coder-8B-Instruct. Это плотная причинная модель архитектуры Llama с 7,6 млрд параметров, предназначенная для генерации, объяснения и редактирования кода по запросам на естественном языке. Карточка описывает предварительное и последующее обучение на открытых и синтетических данных; контекст составляет 32 768 токенов. Модель подходит для помощи при программировании, рассуждений о коде и задач программной инженерии. В README заявлены сравнительные результаты среди открытых моделей сопоставимого размера на тестах кода. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers; указана лицензия MIT.

Viper-Coder-v1.6-r999 — языковая модель PrithivMLmods на архитектуре Qwen2, дообученная на синтетических данных для программирования, рассуждений и выполнения инструкций. Это плотная модель на 14 млрд параметров с контекстом до 32 768 токенов и форматом весов Safetensors; поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для генерации и анализа кода, отладки, решения алгоритмических и математических задач, подготовки технической документации и работы со структурированными данными, включая JSON, YAML и SQL. В карточке заявлена поддержка кода на нескольких языках программирования и документации на 29 языках; метаданные указывают английский язык. README также заявляет контекст до 128K токенов, но метаданные каталога подтверждают 32 768 токенов. Лицензия — Apache-2.0.

WizardCoder-33B-V1.1 — языковая модель для генерации кода, разработанная командой WizardLM и обученная на базе deepseek-coder-33b-base с применением Code Evol-Instruct к данным Code-Alpaca. Это плотная causal language model семейства Llama с 33,1 млрд параметров, рассчитанная на контекст до 16 384 токенов; веса опубликованы в формате safetensors и предназначены для использования через Transformers. Модель отвечает на инструкции по программированию: пишет код по описанию, решает задачи на программирование и помогает с типовыми изменениями кода. В README приведены результаты на HumanEval, HumanEval-Plus, MBPP и MBPP-Plus. Для воспроизведения ответов авторы рекомендуют использовать указанный в карточке формат системного промпта. Модель ориентирована на код; поддержка конкретных естественных языков отдельно не заявлена. Известное ограничение: авторы не гарантируют точность квантованных версий. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Yi-Coder-9B — открытая языковая модель для программирования от 01.AI. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 8,6 млрд параметров; она предназначена для генерации кода и работы с длинными контекстами до 128K токенов. В карточке показан сценарий общения через чат-шаблон и пример генерации алгоритма быстрой сортировки. Модель подходит для написания и дополнения кода, решения задач программирования и анализа длинных фрагментов исходного кода. Серия Yi-Coder поддерживает 52 распространённых языка программирования; сведения о конкретных естественных языках в карточке не приведены. Репозиторий содержит веса Safetensors и рассчитан на использование через Transformers. Лицензия — Apache 2.0.

Yi-Coder-9B-Chat — диалоговая модель для генерации кода, выпущенная командой 01.AI как часть серии Yi-Coder. Она дообучена на базе 01-ai/Yi-Coder-9B и построена на плотной архитектуре семейства Llama с 8,6 млрд параметров. Модель предназначена для программирования в формате чата: она может писать код по запросу и работать с длинным контекстом до 131 072 токенов. Серия Yi-Coder заявляет поддержку 52 распространённых языков программирования и сильные результаты в задачах кодирования при размере менее 10 млрд параметров. Модель загружается через Transformers и использует формат safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит ограничений на качество или конкретных рекомендаций по использованию, поэтому ответы сгенерированного кода следует проверять перед применением.

Yi-Coder-9B-Chat-GGUF — GGUF-квантизированная версия чат-модели Yi-Coder-9B-Chat, разработанной 01-AI. Квантизация выполнена bartowski на базе llama.cpp release b3658. Модель предназначена прежде всего для диалога по вопросам программирования, генерации и объяснения кода, а также работы с большими кодовыми базами. Она настроена для общения, а не для автодополнения кода. Модель содержит около 9 миллиардов параметров и поддерживает контекст до 128 тысяч токенов. Она обучалась на данных, связанных с 52 языками и форматами программирования, включая Python, JavaScript, C++, C#, Java, Go, Rust, SQL, TypeScript, HTML, CSS, PHP, Ruby, Swift, Kotlin, R, Bash, PowerShell, Dockerfile и другие. В README указаны результаты 23% на LiveCodeBench; также отмечается, что модель стала первой моделью с менее чем 10 миллиардами параметров, преодолевшей отметку 20% на этом тесте. Для использования рекомендуется шаблон ChatML. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

AlchemistCoder-CL-7B — языковая модель для генерации кода из серии AlchemistCoder, разработанной авторами исследования о настройке кодовых моделей на данных из нескольких источников. Модель основана на архитектуре Llama и содержит 6,6 млрд параметров; максимальная длина контекста — 16 384 токена. Доступны веса в формате PyTorch, лицензия — Apache-2.0. Модель дообучена на 200 млн токенов разнотипных данных с помощью AlchemistPrompts, предназначенных для согласования стилей и качества источников. Помимо генерации кода, обучение включало задачи понимания кода: развитие инструкций, фильтрацию данных и ревью кода. Авторы также сообщают об улучшениях в общих задачах рассуждения и знаний, но основное назначение модели — работа с кодом.

BigCodeLlama-92b — текстовая модель семейства Llama, созданная nisten объединением CodeLlama-70b-Instruct и CodeLlama-70b-Python. Она предназначена для генерации кода и диалоговой помощи при программировании. Архитектура — плотная LlamaForCausalLM; размер — 91,8 млрд параметров, контекст — 2048 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст. Репозиторий распространяется по лицензии MIT. В карточке указана возможность получить вариант GGUF, однако основной формат репозитория — safetensors.