II.2Создание и понимание программного кода

MiniCPM5-2B-SFT — версия модели MiniCPM5 от OpenBMB для локальных ассистентов, программных агентов и запуска на устройствах с ограниченными ресурсами. Это плотная авторегрессионная языковая модель на архитектуре LlamaForCausalLM с 2,2 млрд параметров по метаданным, 42 слоями и контекстом до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалогов, генерации кода, математических рассуждений, работы с длинным контекстом и сценариев использования инструментов. Карточка сообщает о поддержке английского и китайского языков и описывает сильные результаты модели относительно других моделей сопоставимого размера; эти сравнительные оценки получены разработчиком. Модель принимает и генерирует текст. Весы опубликованы в формате safetensors, для запуска описана поддержка Transformers и локального развёртывания на CPU и GPU, а также серверных движков. Лицензия — Apache-2.0. Ответы могут быть неточными, предвзятыми или оскорбительными; выводы по медицине, финансам, праву и политике не являются экспертной рекомендацией.

MiniMax-M2.5-PRISM-LITE — разговорная модель Ex0bit на базе MiniMaxAI/MiniMax-M2.5, дообученная с помощью конвейера PRISM-LITE. Она предназначена для генерации текста в диалогах, программирования, решения сложных многошаговых задач и работы с агентными сценариями. В карточке заявлены архитектура MoE и подавление чрезмерных отказов при сохранении основных возможностей исходной модели; GGUF-файлы представлены в вариантах IQ1_M и IQ2_M. Указаны английский и китайский языки. Лицензия обозначена как other; README описывает базовую лицензию как модифицированную MIT.

MiniMax-M2.7-NVFP4 — это текстовая большая языковая модель MiniMax M2.7, разработанная MiniMaxAI и опубликованная NVIDIA в варианте с квантизацией NVFP4. Модель предназначена для сложной разработки программного обеспечения, агентских сценариев с использованием инструментов, длительных многоэтапных задач, поиска и исправления ошибок в продуктивных системах, а также создания и редактирования офисных документов, исследовательской и аналитической автоматизации. Поддерживаются текстовые входы и выходы, включая длинные системные инструкции и контекст до 204 800 токенов. Модель построена на архитектуре Transformer со Sparse Mixture-of-Experts: содержит около 230 млрд параметров, из которых 10 млрд активируются при обработке, 62 слоя, размер скрытого представления 3072, 256 локальных экспертов и 8 активируемых экспертов на токен. Доступны интеграции с SGLang и vLLM; целевая аппаратная платформа — GPU NVIDIA с микроархитектурой Blackwell, предпочтительная операционная система — Linux. Сильными сторонами являются большой контекст, специализация на программировании, агентских рабочих процессах и многошаговом рассуждении, однако модель принимает только текст, сведения о языковом охвате и обучающих данных ограничены, а качество и безопасность требуют дополнительного тестирования под конкретные сценарии. Модель предназначена только для исследований и разработок. Использование регулируется NVIDIA Software and Model Evaluation License; дополнительно указана Non-Commercial MiniMax License.

Mira — разговорная языковая модель SmilyAI для технического общения, рассуждений, математики и помощи с программированием. Она основана на Nova-2-Large, созданной на базе Qwen3-14B слиянием DARE-TIES, а затем дообучена с помощью LoRA. В репозитории указана архитектура Qwen3ForCausalLM, около 14 млрд параметров по метаданным и контекст до 40 960 токенов. Модель предназначена для генерации ответов в диалоге, объяснения технических тем, написания и отладки кода, а также решения математических задач. Карточка описывает дружелюбный, энергичный стиль общения и возможность конструктивного шуточного режима при проверке кода. Основной язык — английский; доступны веса safetensors для Transformers. Mira может ошибаться в фактах, коде и математике, неверно понимать неоднозначные запросы и давать уверенные, но неправильные объяснения; результаты следует проверять человеком, особенно перед использованием в важных системах. Лицензия обозначена как other, конкретные условия использования в карточке не раскрыты.

Карточка модели charleshyella/MISS_V0 на Hugging Face совпадает с карточкой zai-org/GLM-5.2, поэтому описание составлено по ней. GLM-5.2 — флагманская языковая модель компании Z.ai для длительных задач и диалогового взаимодействия. Она предназначена для генерации текста, программирования и решения задач, требующих работы с большим объёмом контекста. Модель построена на архитектуре GLM MoE DSA и содержит 30,4 млрд параметров. Поддерживает контекст до 1 048 576 токенов; в README также отмечены гибкие уровни усилий для задач программирования, механизм IndexShare для снижения вычислений на длинном контексте и улучшение MTP для ускорения спекулятивного декодирования. Заявлены английский и китайский языки. Модель доступна в формате safetensors для Transformers и поддерживается рядом сред локального запуска, включая vLLM и SGLang. Лицензия — MIT. README приводит сравнительные результаты на бенчмарках, но они зависят от настроек и сценариев оценки.

Mistral-NeMo-Minitron-8B-Alpaca-CODE-Python-GGUF-16bit — локально запускаемая модель генерации кода на 8 млрд параметров от Agnuxo, представленная в формате GGUF F16. Карточка позиционирует её как помощника для написания кода на Python и других языках программирования, включая JavaScript, TypeScript, Rust, Go и C++, а также для задач научных вычислений и машинного обучения с NumPy, SciPy, Pandas, PyTorch, TensorFlow и JAX. Модель предназначена для генерации и помощи с кодом в локальных сценариях; README рекомендует запуск через Ollama и также описывает использование через Transformers. Метаданные относят архитектуру к плотному семейству Mistral, а формат файлов — к GGUF F16. Лицензия — Apache-2.0. В карточке нет подробностей о контексте, языках естественного общения и результатах независимой оценки качества.

Mistral Small 3 (2501) — инструктивно дообученная языковая модель Mistral AI Team на базе Mistral-Small-24B-Base-2501. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 23,4 млрд параметров и контекстом 32 768 токенов; репозиторий содержит веса в safetensors и рассчитан на запуск, в частности, через vLLM. Модель предназначена для диалоговых помощников, следования инструкциям, рассуждений и задач программирования, а также для сценариев с вызовом функций и формированием JSON. Карточка описывает многоязычную поддержку, включая английский, французский, немецкий, испанский, итальянский, португальский, китайский, японский, русский и корейский. Разработчик отмечает возможность локального развёртывания; после квантизации модель может помещаться в память RTX 4090 или MacBook с 32 ГБ ОЗУ. Для работы без квантизации указано требование около 55 ГБ видеопамяти в bf16 или fp16. Модель подходит для локальных диалоговых агентов с низкой задержкой и настройки под специализированные задачи. Она распространяется по лицензии Apache 2.0, допускающей коммерческое и некоммерческое использование и модификацию. Приведённые в карточке оценки получены на конкретных внутренних и публичных тестах и не гарантируют аналогичного качества на других данных; для заявленных возможностей вызова функций и JSON важно использовать подходящий формат шаблона и совместимые инструменты.

uncensoredai/Mistral-Small-24B-Instruct-2501 — дообученная по инструкциям версия Mistral Small 3, разработанная командой Mistral AI на базе Mistral-Small-24B-Base-2501. Это плотная языковая модель с 23,4 млрд параметров для диалогов, генерации текста, рассуждений и программирования; в каталоге для неё указана задача text-generation. Модель рассчитана на многоязычных разговорных помощников, вызов функций и формирование JSON. Она поддерживает контекст до 32 768 токенов и языки, включая английский, французский, немецкий, испанский, итальянский, португальский, китайский, японский, русский и корейский. Репозиторий содержит веса Safetensors; для запуска README рекомендует vLLM. Для инференса на GPU в bf16 или fp16 требуется около 55 ГБ видеопамяти, а локальное размещение на менее мощном оборудовании возможно после квантизации. Модель подходит для локальных ассистентов, агентных сценариев и дообучения под предметные задачи. README предупреждает, что шаблон вызова инструментов находится в разработке. Лицензия Apache 2.0 разрешает коммерческое и некоммерческое использование и модификацию.

MoM-Python-SLM — специализированная модель для генерации кода на Python, разработанная как узел системы Mixture-of-Models. Она дообучена на базе Qwen/Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct методом DoRA с последующим supervised fine-tuning и слиянием адаптера с базовой моделью. Модель содержит 1,5 млрд параметров, использует архитектуру Qwen2 и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации Python-кода по текстовому заданию, в том числе с дополнительным контекстом. Карточка описывает её как генератор одного ответа, а не автономного агента. Обучающие данные включают документацию CPython, исходный код Flask и Requests, материалы об ошибках и уязвимостях, а также синтетические задачи с проверкой выполнения. Авторы сообщают о результатах HumanEval и MBPP выше базовой модели и об улучшении на внутреннем тесте генерации кода по спецификации. Модель загружается через Transformers и распространяется по лицензии Apache-2.0. Её назначение ограничено Python-кодом; качество за пределами этого сценария не подтверждено приведёнными оценками. Для выдачи кода по формату обучения рекомендуется использовать системный промпт, применявшийся при обучении.

MonarchCoder-7B — языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная abideen слиянием методом SLERP моделей Tess-Coder-7B-Mistral-v1.0 и AlphaMonarch-7B с помощью LazyMergekit. Модель предназначена для генерации кода, диалога и рассуждений; автор сообщает об улучшенных результатах на бенчмарках OpenLLM, Nous и HumanEval по сравнению с исходными моделями в описанных задачах. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов и рассчитана прежде всего на английский язык. Доступны веса в формате safetensors для Transformers. Лицензия — Apache-2.0. Заявления о сравнительных результатах основаны на оценках автора; конкретные значения в доступном тексте карточки опущены.

Morph V3 Fast — модель компании Morph для быстрого применения правок к коду. Она предназначена для сценариев, где нужно преобразовать исходный код по инструкции и фрагменту с изменениями; карточка указывает скорость около 10 500 токенов в секунду и точность 96% для быстрых преобразований кода. Для работы промпт должен содержать инструкцию, исходный код и фрагмент правки в заданном порядке. Модель рассчитана на редактирование кода, а не на общий диалог. Данные о базовой модели, архитектуре, размере, поддерживаемых языках программирования, контексте и лицензии не приведены.

Motif 3 — мультиязычная авторегрессионная языковая модель Motif Technologies с архитектурой Mixture-of-Experts (MoE), представленная как диалоговая версия базовой Motif-3-Base. По метаданным, модель содержит 11 млрд параметров; README описывает конфигурацию на 314 млрд параметров всего, из которых 13,2 млрд активируются на токен, поэтому сведения о размере в источниках расходятся. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 262 144 токенов и рассчитана на английский и корейский языки, а также на код и математические задачи. Модель предназначена для диалога, генерации и продолжения текста, программирования, рассуждений и агентных сценариев с использованием инструментов, включая решение задач через терминал. В архитектуре заявлены Grouped Differential Latent Attention, 384 маршрутизируемых эксперта, Multi-Token Prediction для ускорения генерации и другие собственные компоненты. README сообщает о сильных результатах на агентных и инструментальных тестах, но не предоставляет полную таблицу оценок в доступном тексте. Веса доступны для скачивания; лицензия по метаданным — MIT.

Muse Glimmer — модель Meta Superintelligence Lab с плотным причинным трансформером и отдельным энкодером восприятия. Это мультимодальная модель на 29,6 млрд параметров, дистиллированная из Muse Spark и опубликованная по лицензии Apache 2.0. Она предназначена для локального запуска на потребительском оборудовании и поддерживает диалог с изображениями. Модель рассчитана на многошаговые агентные сценарии: планирование, вызов инструментов, восстановление после ошибок и выполнение длительных задач. Её также можно применять для разработки кода, анализа скриншотов, диаграмм и документов, генерации синтетических данных и оценки ответов других моделей. В README заявлены результаты на бенчмарках агентного выполнения, включая SWE-Bench, DeepSearch QA и MCP-Atlas. Модель может ошибаться в рассуждениях, особенно в новых сценариях, и выдавать неточные, предвзятые или нежелательные ответы. Поддержки аудио нет; видео явно не оптимизировано и обрабатывается как отдельные кадры. Качество может снижаться для языков, на которых модель недостаточно оценивалась. Для агентных приложений разработчик рекомендует дополнительные меры защиты и проверки.

Muse Glimmer-30B — мультимодальная модель Meta Superintelligence Lab с плотным причинным трансформером и отдельным энкодером восприятия; версия Unsloth дообучена на базе meta-models/Muse-Glimmer-30B. Модель содержит около 29,6 млрд параметров и предназначена для локального запуска, в том числе на потребительском оборудовании. Лицензия — Apache 2.0. Модель рассчитана на агентные сценарии: многошаговое планирование, вызов инструментов, восстановление после ошибок и длительное выполнение задач. Она принимает изображения вместе с текстом и подходит для анализа скриншотов, графиков и документов, а также для программирования, генерации синтетических данных и оценки ответов других моделей. Аудио не поддерживается; видео отдельно не оптимизировано и обрабатывается покадрово. Языковое покрытие неоднородно: качество может снижаться для языков, на которых модель недостаточно оценивали. Модель может ошибаться в многошаговых рассуждениях, особенно в новых сценариях, и выдавать предвзятые или нежелательные ответы. Для агентных применений разработчикам рекомендуется проводить проверки безопасности и добавлять защитные механизмы, включая подтверждение необратимых действий.

Muse-Glimmer-30B-AWQ-INT4 — квантованная примерно до 4-битной точности версия Muse Glimmer-30B, разработанной Meta Superintelligence Lab и дистиллированной из Muse Spark. Это причинно-следственная языковая модель с отдельным энкодером восприятия, предназначенная для локального запуска на потребительском оборудовании без облачной инфраструктуры и доступа к сети. Модель ориентирована на автономные агентские задачи: многошаговое рассуждение, вызов инструментов, написание и отладку кода, выполнение многоэтапных запросов и восстановление после ошибок инструментов. Архитектура включает плотный causal Transformer примерно на 29,6 млрд параметров и perception encoder примерно на 1,8 млрд параметров. Используются 52 слоя, чередование локального и глобального внимания, GQA, SwiGLU и RoPE; контекст составляет 131 072 токена или более. Модель принимает текст и изображения, а генерирует текст, поддерживая анализ скриншотов, графиков и документов. Заявлена работа более чем со 100 языками; среди явно перечисленных — английский, китайский, хинди, арабский, русский, японский, корейский, нидерландский, французский и испанский. Заявленный размер файла — 24,02 ГБ. К сильным сторонам относятся мультимодальность, длительное поддержание планов, точное использование инструментов, совместимость с агентскими оркестраторами и настраиваемая интенсивность рассуждений. К ограничениям относятся необходимость значительных аппаратных ресурсов и возможные потери качества из-за квантования, хотя для близких 4-битных конфигураций заявлено минимальное снижение результатов на агентских задачах. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Valiant Labs разработала Esper 4 — дообученную мультимодальную модель на базе Muse-Glimmer-30B для программирования, проектирования систем и задач DevOps и MLOps. Модель рассчитана на работу как чат- и кодовый помощник, в том числе в агентных сценариях и при разработке, развёртывании и эксплуатации ИИ-систем. Архитектура — плотная Muse Glimmer; модель принимает текст и изображения и выдаёт текст. В метаданных указан английский язык, поддержка зрения и формат весов safetensors. README описывает обучение на сложных примерах для DevOps, архитектуры, программирования и разработки ИИ, включая данные, созданные с помощью DeepSeek-V4-Pro. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Заявления о запуске на настольных и мобильных устройствах приведены в README, но фактические требования к памяти и производительность не уточнены; также не указана длина контекста.

Muse Glimmer-30B — мультимодальная причинная языковая модель, разработанная Meta Superintelligence Lab и представленная в квантованном формате professorf для воспроизводимости исследований. Модель предназначена прежде всего для автономных агентных задач на пользовательском оборудовании: многошагового рассуждения, вызова инструментов, написания и отладки кода, выполнения длительных рабочих процессов и восстановления после ошибок. Она рассчитана на локальную работу без облачной инфраструктуры и сетевого доступа и совместима с различными агентными оркестраторами, включая OpenClaw и Hermes Agent. Модель содержит около 29,6 млрд параметров и построена как плотный causal Transformer с выделенным perception encoder примерно на 1,8 млрд параметров для обработки изображений. Поддерживаются входные данные в виде текста и изображений, а на выходе генерируется текст. Архитектура включает 52 слоя, скрытое измерение 6656, механизм GQA, SwiGLU, локальное и глобальное внимание с окном 2048 токенов, контекст длиной 131 072 и более токенов и до 4096 визуальных токенов на изображение. Модель обучалась на данных более чем на 100 языках; дата отсечения знаний — 4 января 2026 года. К сильным сторонам относятся интеграция рассуждения, надёжного использования инструментов, мультимодального анализа, планирования и восстановления после сбоев, а также оптимизация для локального запуска. Квантование примерно до 4 бит позволяет разместить языковую часть менее чем в 20 ГБ и использовать модель в конфигурациях на 24 или 32 ГБ памяти; заявленная деградация качества составляет около 0,2% для варианта на 32 ГБ и 1,0% для варианта на 24 ГБ по среднему результату 15 бенчмарков. Для ускорения генерации предусмотрен speculative decoding с drafter-моделью DFlash. Ограничения включают высокие требования к памяти, зависимость производительности от аппаратной конфигурации и то, что модель поддерживает изображения только на входе. Лицензия — Apache 2.0.

Muse Glimmer-30B — мультимодальная причинная языковая модель, разработанная Meta Superintelligence Lab и представленная в августе 2026 года. Эта версия распространяется в формате GGUF на базе Muse-Glimmer-30B и предназначена для локального запуска автономных агентных систем без облачной инфраструктуры и доступа к сети. Модель рассчитана на выполнение многошаговых задач, использование инструментов и функций, написание и отладку кода, обработку многоходовых запросов и восстановление после ошибок инструментов. Она принимает текст и изображения, включая скриншоты, графики и документы, а генерирует текст. Muse Glimmer совместима с различными агентными сценариями и оркестраторами, поддерживает управляемую интенсивность рассуждений и обучалась на данных более чем 100 языков. Архитектура представляет собой плотный причинный Transformer с выделенным примерно 1,8-миллиардным визуальным ViT-G/14-энкодером; общий объём составляет около 29,6 миллиарда параметров. Модель имеет 52 слоя, скрытую размерность 6656, механизм GQA с соотношением 32/2 голов внимания, SwiGLU, локальные и глобальные схемы внимания, контекст более 131 072 токенов и до 4096 визуальных токенов на изображение. Ключевые сильные стороны — агентное выполнение задач, надёжное применение инструментов, длительное многошаговое рассуждение, мультимодальность и восстановление после сбоев. Ограничения включают высокие требования к памяти и вычислительным ресурсам, несмотря на оптимизацию для потребительского оборудования; ориентиры для квантованных вариантов составляют около 24–32 ГБ памяти, а заявленная деградация качества — примерно 0,2–1,0% в зависимости от варианта квантования. Лицензия — Apache 2.0.

Nemotron-3-Nano-30B-A3B от NVIDIA — языковая модель для диалогов, рассуждений и следования инструкциям. Эта версия Unsloth основана на NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16; метаданные и карточка описывают её как дообученную модель. Она предназначена для разработчиков чат-ботов, RAG-систем и агентных приложений, включая сценарии с вызовом инструментов, а также для программирования и типовых задач по инструкциям. Модель использует гибридную архитектуру Mamba-2 и Transformer с Mixture-of-Experts: 30 млрд параметров всего и 3,5 млрд активных. Поддерживает английский, немецкий, испанский, французский, итальянский и японский языки. Карточка указывает контекст до 1 млн токенов, при стандартной конфигурации 256 тыс.; больший контекст требует больше видеопамяти. Модель генерирует текст и может работать с рассуждением или без него; режим рассуждений обычно повышает качество на сложных запросах. В карточке указана готовность к коммерческому использованию, однако метаданные обозначают лицензию как «other», поэтому конкретные условия следует сверить с лицензией репозитория. К практическим ограничениям относятся высокие требования к видеопамяти, особенно при длинном контексте, и отсутствие поддержки русского языка среди перечисленных языков.

Dingdust/NeoHorse-1-9B-heretic — текстовая причинная языковая модель на архитектуре Qwen3.5, дообученная TokenRhythm на базе Qwen/Qwen3.5-9B и подготовленная для текстового инференса. Она рассчитана на диалог, следование инструкциям, программирование, рассуждения, использование инструментов и работу в агентных сценариях. По данным карточки, модель содержит 7,2 млрд параметров, поддерживает контекст до 262 144 токенов и распространяется в формате Safetensors; визуальные веса в этой версии отсутствуют. Модель предназначена для локального развёртывания через SGLang или vLLM с OpenAI-совместимым интерфейсом. В отчёте авторов приведено сравнение на десяти бенчмарках, однако примеры развёртывания для этой перепакованной версии ещё не проверены на GPU. Метаданные указывают лицензию Apache-2.0. Тег «heretic» и результаты теста отказов указывают на снижение частоты отказов по сравнению с исходной моделью, поэтому поведение при запросах с потенциально небезопасным содержанием может быть менее ограничительным.

NeoHorse-1-9B-MERNIK-GGUF — семейство GGUF-квантизаций базовой модели TokenRhythm/NeoHorse-1-9B, подготовленное пользователем wepiqx методом MERNIK. Модель предназначена для генерации текста и кода, включая задачи программирования на Python и разработку небольших проектов. В карточке указана поддержка английского языка; по результатам тестов модель также способна генерировать русский текст и интерфейсы. Архитектура базовой модели и максимальная длина контекста не раскрыты, однако для проверки использовался контекст 8192 токена, а в рекомендациях предлагается 16384 токена. Доступны варианты размером примерно от 3,65 до 6,83 ГБ с разными уровнями квантования, включая Q2, Q4, Q8 и F16. Сильной стороной являются возможности генерации рабочего кода при существенно меньшем размере по сравнению с полноточными вариантами. В тесте HumanEval версия MERNIK-6500-Q8 показала pass@1 85,98% (141 из 164 задач), а MERNIK-5100-Q4 — 82,93%; младшая версия MERNIK-3650-Q2 достигла 23,78% и подходит преимущественно для коротких функций, но не для полноценных проектов. Результаты зависят от размера квантизации, настроек выборки и доступного контекста. Для сложных рассуждений и длинных задач рекомендуется увеличенный лимит генерации; при слишком малом бюджете модель может не раскрыть потенциал. Для запуска заявлена совместимость с llama.cpp и llama-server, включая шаблон чата Jinja. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. В README приведены рекомендации по параметрам генерации, включая temperature 0,6, top_p 0,95 и top_k 20 для практической работы с кодом; использование presence_penalty 1,5 не рекомендуется, поскольку оно вызывало сбои на тестовом стенде.

Карточка модели AarthShah/Nex-N2-mini на Hugging Face совпадает с карточкой nex-agi/Nex-N2-mini, поэтому описание составлено по ней. Nex-N2-mini — открытая агентная языковая модель компании Nex-AGI, дообученная на базе Qwen3.5-35B-A3B-Base. Она предназначена для разработки программного обеспечения, вызова инструментов, выполнения задач в терминале и исследований с поиском, включая длительные рабочие процессы с обратной связью от среды. Модель объединяет планирование, реализацию, проверку и отладку; заявлены адаптивная глубина рассуждений и согласованный подход к разным агентным задачам. Модель доступна в формате safetensors, работает с библиотекой Transformers и поддерживает диалог. В README описана поддержка function calling и явных трасс рассуждений; для локального развёртывания Nex-AGI рекомендует собственную сборку sglang. Для Nex-N2-mini приведён пример запуска на сервере с двумя H100. Лицензия — Apache-2.0. README заявляет результаты на агентных и программных бенчмарках, но часть таблицы опущена, а подробные показатели Nex-N2-mini в доступном тексте ограничены. Модель ориентирована на сложные агентные сценарии, поэтому её практическая эффективность зависит от окружения, инструментов и вычислительных ресурсов.

Nex-N2-mini — открытая агентная языковая модель компании Nex-AGI, дообученная на базе Qwen3.5-35B-A3B-Base. Она предназначена для разработки программного обеспечения, вызова инструментов, выполнения задач в терминале и исследований с поиском, включая длительные рабочие процессы с обратной связью от среды. Модель объединяет планирование, реализацию, проверку и отладку; заявлены адаптивная глубина рассуждений и согласованный подход к разным агентным задачам. Модель доступна в формате safetensors, работает с библиотекой Transformers и поддерживает диалог. В README описана поддержка function calling и явных трасс рассуждений; для локального развёртывания Nex-AGI рекомендует собственную сборку sglang. Для Nex-N2-mini приведён пример запуска на сервере с двумя H100. Лицензия — Apache-2.0. README заявляет результаты на агентных и программных бенчмарках, но часть таблицы опущена, а подробные показатели Nex-N2-mini в доступном тексте ограничены. Модель ориентирована на сложные агентные сценарии, поэтому её практическая эффективность зависит от окружения, инструментов и вычислительных ресурсов.

Nex-N2-Pro — открытая агентная языковая модель компании Nex-AGI, предназначенная для сложных задач разработки ПО и рабочих процессов с длительным планированием. Она дообучена на основе Qwen3.5-397B-A17B и использует архитектуру семейства Qwen3.5 MoE; в README указана поддержка рассуждений, вызова инструментов и выполнения задач в среде с обратной связью. Модель подходит для агентного программирования, поиска информации и выполнения команд в терминале. Модель выдаёт текст и может формировать вызовы инструментов; карточка также описывает сценарии генерации веб- и мультимедийного контента, но подробные входные мультимодальности для этого репозитория не подтверждены. В метаданных указаны Transformers, формат safetensors и лицензия Apache-2.0. README приводит результаты на агентных и программных бенчмарках, включая 75,3 на Terminal-Bench 2.1 и 1585 на GDPval. Для развёртывания авторы рекомендуют собственную версию sglang; крупный размер базовой модели требует мощного оборудования. Языки и длина контекста не подтверждены доступными данными.

NEXUS-Coder — специализированная разговорная модель для программирования из экосистемы FableForge AI, основанная на Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 1,5 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; она принимает текст и генерирует текст в формате чата. Модель предназначена для генерации и объяснения кода, отладки, задач разработки ПО и работы с командами оболочки. В карточке также заявлены работа с общими рассуждениями и инструментами, однако подробности оценки приведены лишь для внутреннего теста на 30 запросах.

NodeShift_7b_v0.1 — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit методом TIES на основе DeepSeek Coder. В объединение вошли deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-base, deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-instruct и m-a-p/OpenCodeInterpreter-DS-6.7B. Модель имеет архитектуру LlamaForCausalLM, около 6,6 млрд параметров и контекстное окно до 16 384 токенов; файлы представлены в формате safetensors и рассчитаны на работу через Transformers. Модель предназначена для генерации текста и работы с программным кодом, включая дополнение и объяснение кода. Карточка не содержит сведений о лицензии или сравнительных результатах качества, поэтому условия коммерческого применения и преимущества относительно исходных моделей по имеющимся данным установить нельзя.

North Mini Code 1.0 — открытая по весам исследовательская модель, разработанная Cohere и Cohere Labs. Она предназначена для генерации кода, агентной разработки программного обеспечения и выполнения задач через терминал, включая работу с инструментами и решение сложных задач программирования. Модель принимает только текст и генерирует текст. Это decoder-only Transformer со sparse Mixture-of-Experts: всего 30 млрд параметров, из которых 3 млрд активируются для каждого токена. Архитектура использует 128 экспертов, 8 из них выбираются на токен, активацию SwiGLU, а также чередование sliding-window attention с RoPE и глобального attention без позиционных embedding в соотношении 3:1. Перед sparse-слоями используется один dense-слой. Модель дообучалась в два этапа с помощью supervised fine-tuning и reinforcement learning with verifiable rewards, ориентированных на агентное программирование. Контекст составляет до 256K токенов, максимальная длина вывода — до 64K токенов. Сильные стороны модели — специализация на коде, агентных сценариях разработки и терминальных задачах, большой контекст и сравнительно небольшое число активных параметров на токен. Ограничения включают текстовую модальность и исследовательский статус; README не приводит конкретные результаты бенчмарков и не описывает поддерживаемые естественные языки. FP8-чекпойнт предназначен для запуска с vLLM и несовместим с Transformers из-за используемого алгоритма квантования; для Transformers рекомендуется BF16-версия. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Notbad v1.0 Mistral 24B — языковая модель для диалогов и генерации текста, разработанная на основе Mistral-Small-24B-Instruct-2501 и дообученная командой Notbad с помощью обучения с подкреплением на математических и программных задачах. Модель содержит 23,4 млрд параметров, использует плотную архитектуру Mistral и принимает контекст длиной до 32 768 токенов. Модель предназначена для решения математических задач, написания и анализа кода на Python, а также для получения более коротких и структурированных рассуждений в диалоге. В карточке приведены результаты сравнительных тестов по математике, программированию, общим знаниям и следованию инструкциям; они показывают сильные результаты на HumanEval и математическом бенчмарке, но более низкий результат на IFEval по сравнению с перечисленными моделями. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Как и другие генеративные языковые модели, она может ошибаться в вычислениях и коде; результаты бенчмарков не гарантируют точность в конкретных задачах.

NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B BF16 — опубликованная NVIDIA полноточная версия разговорной языковой модели, представленная на Hugging Face в виде GGUF BF16. Она предназначена прежде всего для разработчиков, которым нужны исходные веса для дообучения, адаптации к предметной области, исследований и подготовки собственных квантованных вариантов. Модель использует гибридную архитектуру Mixture-of-Experts с чередующимися слоями Mamba-2 и MoE, отдельными слоями Attention и механизмом Multi-Token Prediction; всего в ней 30 млрд параметров, из которых активно используются 3 млрд. Модель подходит для диалога, рассуждений, следования инструкциям, задач с кодом и работы в агентных системах. Контекст достигает 1 млн токенов на подходящем оборудовании; на одной H100 в README приведена проверка до 256 тыс. токенов из-за ограничений памяти. Основные языки — английский и языки программирования; также поддерживаются испанский, французский, немецкий, итальянский, японский и китайский. README указывает, что модель готова к коммерческому применению, однако метаданные Hugging Face обозначают лицензию как other, поэтому конкретные условия использования следует сверить с лицензией репозитория.

NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-NVFP4 — большая языковая модель, разработанная NVIDIA Corporation. Она предназначена для генерации текста, программирования, длительно работающих автономных агентов, вспомогательных агентских задач и эффективного локального вывода на совместимом оборудовании. Модель поддерживает английский, испанский, французский, немецкий, итальянский и японский языки, а также языки программирования. Модель использует гибридную архитектуру Mixture-of-Experts с чередованием слоёв Mamba-2 и MoE и отдельными Attention-слоями. Общее число параметров составляет 30 млрд, из них при обработке каждого токена активны около 3 млрд. Модель работает с контекстом до 1 млн токенов и распространяется в формате NVFP4. Поддерживаются NVIDIA Blackwell, Hopper и, через режим W4A16, Ampere; заявлено развёртывание на одной NVIDIA H100 или DGX Spark с GB10. Для ускорения генерации доступны DSpark, MTP и DFlash. К сильным сторонам относятся сочетание большого общего объёма параметров с небольшим числом активных параметров, поддержка очень длинного контекста, агентских сценариев и локального вывода на подходящем оборудовании. Ограничения связаны с требованиями к совместимому NVIDIA GPU и специализированным настройкам инференса; для некоторых аппаратных конфигураций параметры поддержки требуют дополнительного подтверждения. Модель лицензируется по OpenMDW License Agreement версии 1.1 и заявлена как готовая к коммерческому использованию.