II.2Создание и понимание программного кода

PolyCoder-160M — языковая модель для генерации программного кода, представленная авторами в работе «A Systematic Evaluation of Large Language Models of Code». Модель содержит около 151,9 млн параметров, использует архитектуру GPT-NeoX и принимает текстовый контекст длиной до 2 048 токенов. Модель обучена на 249 ГБ кода на 12 языках программирования и предназначена для продолжения и генерации кода по текстовому запросу или фрагменту программы. Это исследовательский чекпойнт, опубликованный в 2022 году; для запуска авторы указывают Transformers версии 4.23.0 или новее. Сведения о лицензии и языках программирования в карточке не приведены.

Prox 7B SFT — языковая модель OpenVoid AI, дообученная на данных о программировании, взломе и кибербезопасности. В основе лежит Mistral-7B-v0.2; модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалоговый режим и контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации и объяснения кода, создания документации, ответов на вопросы о методах взлома и кибербезопасности, а также помощи в программных проектах. Карточка указывает английский язык. Обучающий набор OpenVoid AI описан как собственный набор материалов по программированию и взлому. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Ответы модели могут быть ошибочными и требуют проверки специалистом; авторы не рекомендуют полагаться на неё в критически важных задачах безопасности и использовать для незаконной деятельности.

Q36 — это разговорная мультимодальная модель oktayd на архитектуре Qwen3.6-35B-A3B с 35 млрд параметров, из которых активируется около 3 млрд. Разработчик описывает её как производную цепочку на базе Qwen3.6 с дистилляцией рассуждений, ослаблением отказов и последующей настройкой для работы с инструментами, агентами и кодом; модель также дообучена на данных Hermes Function Calling и агентских трассировках. Указаны поддержка изображений, MTP и контекст 262 144 токена; одновременная работа с Vision и MTP в одном запросе не заявлена. Модель предназначена для диалогов с изображениями, рассуждений, программирования и агентских сценариев, включая вызов функций и работу с терминалом, файлами и репозиториями. В карточке приведены сравнительные тесты, но автор подчёркивает, что это компактные прогоны, а не официальные полные результаты лидербордов. Проверка финального сервинга FreeToken ещё не завершена. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers; лицензия — Apache-2.0.

Qwable-9B-Claude-Fable-5-GGUF — семейство GGUF-квантизованных версий модели Qwable-9B-Claude-Fable-5, разработанной Empero. Модель создана на базе Qwen3.5-9B с полным дообучением параметров на трассах агентного программирования и рассуждений, дистиллированных из Claude Fable 5 и GPT-5.5 terminal agent. Распространяется для запуска через llama.cpp, Ollama, LM Studio и другие GGUF-совместимые среды. Модель предназначена прежде всего для программирования, терминальных и агентных сценариев, технического рассуждения и работы с инструментами. Она мультимодальная: поддерживает текст и изображения, однако для обработки изображений требуется отдельный vision projector mmproj с CLIP vision encoder. Основной язык — английский. Архитектура унаследована от Qwen3.5-9B и включает гибридный стек внимания с чередованием Gated DeltaNet linear attention и Gated full attention; заявлен длинный нативный контекст и словарь примерно из 152 тысяч токенов. Доступны варианты от BF16 до Q4_K_M размером примерно от 17 до 5,3 ГБ. Сильные стороны модели — готовое поведение для coding и agentic-задач, включая работу с терминалом и отдельные проявления security-aware подхода. По заявленной качественной проверке 27 из 34 ответов были признаны корректными и чистыми, однако полноценный набор бенчмарков ещё не опубликован. Ограничения включают меньшую надёжность в общих знаниях и длинных фактологических ответах, возможное снижение качества в низких квантизациях и отсутствие дополнительной safety-настройки. Ответы начинаются с блока <think>, который рекомендуется удалять перед показом пользователю. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0; при использовании следует учитывать происхождение обучающих данных и организовать собственную проверку безопасности.

Qwable-v1 — открытая по весам модель для агентного программирования, созданная lordx64 на основе Qwen3.6-35B-A3B. Это цепочка дообучений: сначала Qwen обучили на трассировках рассуждений Claude Opus 4.7, затем на примерах агентного использования инструментов Claude Fable-5. Модель имеет архитектуру Qwen MoE с 35 млрд параметров и примерно 3 млрд активных параметров; в репозитории опубликованы веса safetensors в bf16. Она принимает текст и генерирует текст, включая рассуждения и команды инструментам в XML-формате. В первую очередь предназначена для сценариев агентного программирования: чтения и редактирования файлов, анализа кода и запуска команд. Для вызова инструментов нужен системный промпт с описанием формата и доступных инструментов; XML-вызовы требуют обёртки для интеграции с API инструментов vLLM. Модель также подходит для чата и общих вопросов, но узкий набор примерно из 5 тысяч примеров ограничивает надёжность на задачах за пределами агентного программирования. Указана лицензия AGPL-3.0.

femiari/Qwen2-1.5Moe — языковая модель Mixture of Experts, созданная с помощью LazyMergekit на основе Qwen/Qwen2-1.5B и Replete-AI/Replete-Coder-Qwen2-1.5b. Архитектура Qwen2 MoE, класс Qwen2MoeForCausalLM; размер — 1,5 млрд параметров, формат весов — Safetensors, контекст — до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалоге и помощи с программированием. В конфигурации эксперты Qwen2 связаны с запросами к чат-ассистенту и объяснениям, а эксперт Replete Coder — с задачами по Python, JavaScript, программированию и алгоритмам. Поддерживается чатовый сценарий; отдельные гарантии качества для этих задач в карточке не приведены. Лицензия — Apache 2.0.

Qwen2.5-Coder-0.5B от команды Qwen, представленная в репозитории Unsloth, — базовая причинная языковая модель для работы с кодом. Это дообученная версия Qwen/Qwen2.5-Coder-0.5B; карточка указывает архитектуру Qwen2 с 494 млн параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель принимает и генерирует текст, включая исходный код; в метаданных указан английский язык. Модель предназначена для генерации, анализа и исправления кода, рассуждений о программировании и задач заполнения пропусков в коде. Она сохраняет некоторые общие способности, включая работу с математикой, но это базовая модель: README не рекомендует использовать её для диалогов без дополнительного постобучения. Для работы используется библиотека Transformers; веса опубликованы в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-8bit — это 14-миллиардная инструкционная языковая модель для генерации текста и работы с программным кодом. Она основана на Qwen2.5-Coder-14B-Instruct, разработанной командой Qwen, и преобразована сообществом mlx-community в формат MLX с использованием mlx-lm 0.19.3. Модель предназначена для запуска через библиотеку mlx-lm. Модель ориентирована на задачи программирования, включая генерацию и обработку кода, а также диалоговые сценарии. В карточке указана поддержка английского языка; другие языки, размер контекстного окна и дополнительные модальности не заявлены. Ключевая особенность версии — 8-битное представление, адаптированное для экосистемы MLX. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. README не содержит сведений о результатах тестирования, конкретных ограничениях качества или рекомендуемых аппаратных требованиях, поэтому эти характеристики нельзя оценить по имеющимся данным.

Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-abliterated-GGUF — это GGUF-квантизированная версия инструкционной модели Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-abliterated. Квантизацию выполнил bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix; исходная модель опубликована huihui-ai. Модель предназначена для генерации текста, диалогового взаимодействия и задач программирования, включая работу с кодом и запросами в формате инструкций. Модель содержит 14 миллиардов параметров и работает с текстовыми данными. README указывает английский язык, но сведения о полном наборе поддерживаемых языков, архитектуре и размере контекстного окна отсутствуют. Доступны варианты от F16 до Q3 и различные форматы квантизации; версии Q4_K_M, Q5, Q6 и другие позволяют выбирать компромисс между качеством, размером файла и требованиями к памяти. Файлы предназначены для запуска через llama.cpp, в частности в LM Studio. Сильной стороной является широкий выбор квантизированных вариантов: от почти исходного качества до более компактных сборок для систем с ограниченными ресурсами. Ограничения включают зависимость характеристик от выбранного типа квантизации и отсутствие в README подробных данных о производительности, контекстном окне и поддерживаемых языках. Для ARM доступны специальные варианты, часть которых требует поддержки SVE или i8mm и не предназначена для Mac или Windows. Лицензия модели указана как Apache-2.0.

Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-Q5_K_M-GGUF — это квантованная версия модели Qwen2.5-Coder-14B-Instruct, преобразованная в формат GGUF пользователем apto-as с помощью llama.cpp и сервиса GGUF-my-repo от ggml.ai. Модель предназначена для генерации текста и работы с программным кодом в диалоговом формате, включая использование через llama.cpp в CLI или серверном режиме. Модель имеет размер 14 млрд параметров, относится к текстовым моделям и ориентирована прежде всего на задачи программирования. В README указана поддержка английского языка; сведения о других языках, архитектуре, максимальном размере контекста и результатах тестирования не приведены. Квантование Q5_K_M снижает требования к памяти по сравнению с полноразмерной версией, что облегчает локальный запуск, однако может сопровождаться некоторой потерей точности. В качестве ограничений также следует учитывать отсутствие подробных данных о производительности и качестве модели в данном README. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Для получения подробных характеристик, включая возможности исходной модели, рекомендуется обращаться к карточке базовой Qwen2.5-Coder-14B-Instruct.

BlossomsAI/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-Uncensored — модифицированная инструкционная модель для генерации кода, созданная на основе Qwen/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct с применением направленного вмешательства для изменения поведения отказа. Это плотная причинная языковая модель семейства Qwen2 с 14 млрд параметров, рассчитанная на диалоговое использование и контекст до 32 768 токенов. В метаданных указаны библиотека Transformers и формат safetensors; README также упоминает предварительно квантованные варианты в формате GGFU. Модель предназначена для генерации, анализа и исправления кода в диалоге. README описывает удаление поведения отказа, поэтому модель может отвечать на запросы, от которых исходная модель отказалась бы; это повышает риск небезопасных ответов. Указана лицензия MIT. Подробные результаты оценки качества модифицированной модели в карточке не приведены.

BlossomsAI Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-Uncensored-GGUF — набор оптимизированных квантованных моделей в формате GGUF, созданных на основе Qwen/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct. Разработчиком указана BlossomAI. Модель предназначена для генерации текста и задач, связанных с программированием, включая базовое текстовое дополнение и создание ответов с различным соотношением качества и эффективности инференса. Доступны варианты квантования Q2_K, Q3_K_M, Q4_K_S, Q4_K_M, Q5_K_S, Q5_K_M, Q6_K и Q8_0. Они ориентированы на разные сценарии: от экономии памяти до получения результатов максимального качества; Q4-варианты обозначены как сбалансированные, а Q8_0 — как вариант для производственных результатов. Архитектура, размер контекста, поддерживаемые языки и модальности в README не указаны. Ограничения включают возможное снижение качества у более сильной степени квантования и отсутствие подробных сведений о характеристиках и тестировании. Распространяется по лицензии MIT.

Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-Uncensored-Patched — модель для генерации и анализа программного кода, созданная AIOpsInSpace на базе Qwen/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct от команды Qwen. Она ориентирована на локальные сценарии разработки, работу в качестве coding assistant и интеграцию с IDE-плагинами. Заявлена оптимизация для видеокарт с 16 ГБ VRAM и исправление проблем с обработкой токенов автодополнения и зависанием IDE-плагинов. Модель представляет собой плотную текстовую модель размером 14 млрд параметров и распространяется в формате GGUF. В карточке указана поддержка английского языка, а основная специализация — задачи программирования и текстовая генерация. Сведения о длине контекста, точной архитектуре, поддерживаемых языках программирования и мультимодальности не приведены, поэтому эти характеристики нельзя подтвердить. К сильным сторонам относятся ориентация на генерацию кода, возможность локального развертывания и заявленная совместимость с IDE-сценариями. Ограничения включают отсутствие подробных независимых бенчмарков и неполные сведения о производительности, контексте и языковой поддержке. Лицензия указана как Apache-2.0.

Qwen2.5-Coder-1.5B — базовая авторегрессионная языковая модель для программирования, разработанная командой Qwen. Она предназначена для генерации и анализа кода, исправления ошибок и задач заполнения пропусков в коде; модель может служить основой для кодовых агентов после дополнительной настройки. Это предобученная модель, а не готовый разговорный ассистент. Модель использует архитектуру Qwen2 с 1,5 млрд параметров, 28 слоями, RoPE, SwiGLU, RMSNorm и групповым запросным вниманием; контекст — до 32 768 токенов. Она обучалась на коде, текстово-кодовых связях и синтетических данных, сохраняя общие языковые и математические способности базовой серии Qwen2.5. В репозитории представлены веса Safetensors для Transformers. Лицензия Apache 2.0 допускает использование и модификацию на её условиях. Модель сравнительно компактна, однако качество может уступать более крупным моделям; для диалога и практического использования рекомендуется постобучение или адаптация под целевой сценарий.

Карточка модели unwrenchable/Qwen2.5-Coder-1.5B на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen2.5-Coder-1.5B, поэтому описание составлено по ней. Qwen2.5-Coder-1.5B — базовая авторегрессионная языковая модель для программирования, разработанная командой Qwen. Она предназначена для генерации и анализа кода, исправления ошибок и задач заполнения пропусков в коде; модель может служить основой для кодовых агентов после дополнительной настройки. Это предобученная модель, а не готовый разговорный ассистент. Модель использует архитектуру Qwen2 с 1,5 млрд параметров, 28 слоями, RoPE, SwiGLU, RMSNorm и групповым запросным вниманием; контекст — до 32 768 токенов. Она обучалась на коде, текстово-кодовых связях и синтетических данных, сохраняя общие языковые и математические способности базовой серии Qwen2.5. В репозитории представлены веса Safetensors для Transformers. Лицензия Apache 2.0 допускает использование и модификацию на её условиях. Модель сравнительно компактна, однако качество может уступать более крупным моделям; для диалога и практического использования рекомендуется постобучение или адаптация под целевой сценарий.

Qwen2.5-Coder-1.5B-4bit — языковая модель семейства Qwen2, преобразованная mlx-community в формат MLX из Qwen/Qwen2.5-Coder-1.5B с помощью mlx-lm 0.18.1. Каталог связывает её с Qwen/Qwen2.5-1.5B как с базовой моделью, дообученной для генерации текста. Модель содержит 1,5 млрд параметров и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации кода и диалогового взаимодействия; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Карточка сообщает о 4-битном варианте MLX, а репозиторий содержит веса safetensors. Поддерживаемый язык карточки — английский. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Компактный размер удобен для локального запуска на совместимом оборудовании Apple через MLX; точность и качество ответов могут быть ограничены размером модели и 4-битным представлением весов.

mlx-community/Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-8bit — конвертированная в формат MLX 8-битная версия Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct от сообщества mlx-community. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2, предназначенная для генерации кода в диалоговом формате и доступная для запуска через mlx-lm. Модель содержит 1,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Карточка указывает английский язык; метаданные также отмечают возможности работы с кодом и интерфейс вызова инструментов. Репозиторий создан 18 сентября 2024 года. Модель подходит для генерации и продолжения кода, помощи в программировании и диалоговых сценариев с кодом. Её компактный размер удобен для локального запуска на оборудовании Apple Silicon через MLX, однако карточка не приводит результатов бенчмарков или более подробных гарантий качества. Лицензия — Apache-2.0.

sourcepirate/Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-heretic — дообученная и модифицированная версия Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct, основанная на Qwen/Qwen2.5-Coder-1.5B. Это причинная языковая модель семейства Qwen2 для генерации текста и кода в диалоговом формате; в карточке указана модификация abliteration, снижающая частоту отказов по сравнению с исходной инструкционной моделью. Модель рассчитана на генерацию, анализ и исправление кода, а также на диалоговые сценарии с программированием. Архитектура включает 28 слоёв и групповое внимание GQA; размер — около 1,5 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Поддерживаемый язык в метаданных — английский. Формат весов — safetensors, рекомендуемая библиотека — Transformers. В README приведено сравнение на 100 примерах: 3 отказа у этой модели против 95 у оригинала; это ограниченная оценка и не подтверждает качество или безопасность для всех запросов. Лицензия — Apache-2.0.

TobiasLogic/Qwen2.5-Coder-32B-abliterated-GGUF — это квантованная в формате GGUF Q4_K_M версия модели TobiasLogic/Qwen2.5-Coder-32B-abliterated, созданной на основе Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct. Модель предназначена прежде всего для генерации, анализа и редактирования программного кода, а также для локального текстового общения. Разработчик удалил из исходной fp16-модели направление отказа, связанное с безопасностными ограничениями, после чего выполнил 4-битную квантование с помощью llama.cpp. Модель поддерживает запуск на CPU и GPU через Ollama или llama.cpp. Размер файла составляет примерно 19–20 ГБ; модель рассчитана на запуск на одной видеокарте с 24 ГБ VRAM. В README явно указан английский язык, а максимальный контекст для примера запуска составляет 8192 токена, однако полный размер контекстного окна не указан. По результатам EvalPlus модель показывает 89,6% на HumanEval, 84,8% на HumanEval+, 91,3% на MBPP и 77,0% на MBPP+. Эти показатели близки к базовой модели в задачах программирования, но относятся к измерениям, выполненным разработчиком. Ключевая особенность модели — отсутствие исходного поведения, связанного с отказами: в указанной проверке доля отказов снизилась с 96,9% у базовой Qwen2.5-Coder-32B-Instruct до 0,0% у abliterated-версии. Это может расширять диапазон запросов, но одновременно увеличивает риски генерации вредного или небезопасного содержимого; модель не следует воспринимать как безопасную без дополнительного контроля. Распространяется по лицензии Apache-2.0, унаследованной от базовой модели.

Qwen2.5-Coder-32B-GGUF — квантованная в формате GGUF версия базовой модели Qwen2.5-Coder-32B, разработанной командой Qwen. Квантование подготовил bartowski на основе llama.cpp. Модель предназначена прежде всего для генерации и автодополнения исходного кода, а также других сценариев текстовой генерации, связанных с программированием; это базовая модель, поэтому она не ориентирована на диалоговый режим и instruct-задачи. Модель имеет 32 миллиарда параметров и обучена на 5,5 триллиона токенов. Заявлена поддержка контекста до 128 тысяч токенов с настройками RoPE и коэффициентом YaRN 4.0 при исходной длине контекста 32 тысячи токенов. В метаданных указан английский язык. Формат GGUF и использование llama.cpp упрощают применение совместимых локальных средств инференса, однако конкретные требования к памяти и производительность зависят от выбранного уровня квантования и оборудования. К сильным сторонам относятся специализация на коде, большой размер модели и расширенный контекст. Ограничения включают базовый, а не инструкционно настроенный характер, возможное снижение точности из-за квантования и риск генерации ошибочного или небезопасного кода. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-3MPER0RR-abliterated — доработанная исследователем 3MPER0RR версия Qwen2.5-Coder-32B-Instruct. Это плотная языковая модель на 32 млрд параметров для диалоговой генерации текста, ориентированная на код: базовая модель предназначена для генерации, анализа и исправления кода, а также создания кодовых агентов. Модель принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель описана как протестированная и сохранённая, однако подробности её изменений и результаты испытаний не приведены. Лицензия — Apache 2.0.

Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-8bit — это 8-битная версия модели Qwen2.5-Coder-32B-Instruct, конвертированная в формат MLX сообществом mlx-community с использованием mlx-lm 0.19.3. Исходную модель разработала команда Qwen. Модель предназначена для генерации текста и работы с программным кодом в диалоговом формате. Модель ориентирована на задачи кодирования и чат-сценарии, включая генерацию ответов на запросы пользователя с применением chat template. В README указано, что она поддерживает английский язык и относится к классу text-generation. Размер исходной модели составляет 32B параметров, а представление использует 8-битную квантизацию. Архитектура и размер контекстного окна в предоставленных данных не указаны. Ключевое преимущество этой версии — формат MLX, предназначенный для использования через mlx-lm; README содержит пример загрузки и генерации. Ограничения, точные показатели качества, перечень поддерживаемых языков помимо английского и требования к аппаратному обеспечению не приведены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

BenevolenceMessiah/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-abliterated-Rombo-TIES-v1.0 — объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная mergekit методом TIES. В качестве основы использована huihui-ai/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-abliterated, а в объединение включена rombodawg/Rombos-Coder-V2.5-Qwen-32b. Модель имеет 32 млрд параметров, использует плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM и распространяется в формате safetensors для библиотеки Transformers. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате и задач, связанных с программированием. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. Карточка не приводит отдельных результатов оценки качества или перечня поддерживаемых естественных языков. Модель создана сообществом BenevolenceMessiah и объединяет две модели, ориентированные на код. Лицензия в предоставленных данных не указана, поэтому условия использования следует проверить на странице репозитория Hugging Face.

Elfsong/Qwen2.5-Coder-3B-Instruct-Venus-Cold-Start — дообученная Elfsong модель на базе Qwen2.5-Coder-3B-Instruct, обученная на наборе данных venus_cold_start. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 3,1 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста в формате чата. Базовая модель ориентирована на генерацию, анализ и исправление кода по текстовым запросам; карточка этой версии не описывает отдельные возможности или специализацию датасета venus_cold_start. Модель принимает текстовые запросы и выдаёт текст. Контекстное окно — 32 768 токенов. В метаданных указана лицензия other, поэтому точные условия использования следует сверить с файлами лицензии репозитория. README не содержит сведений об оценках качества и ограничениях именно этого дообучения.

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-heretic — модификация Qwen2.5-Coder-7B-Instruct, опубликованная пользователем saidutta69 и созданная с помощью Heretic 1.4.0. Это генеративная текстовая модель для программирования, основанная на модели Qwen с нативным размером около 7,6 млрд параметров. Указанный язык — английский; модель предназначена для текстового взаимодействия и генерации кода. Модель ориентирована на локальные coding agents, парное программирование и помощь на уровне репозитория. В ней применена directional ablation, или abliteration: целевые изменения весов в выходных проекциях attention и down-projections MLP подавляют поведение, связанное с отказами, без дообучения. По данным README, это сохраняет знания и следование инструкциям базовой модели; доступны полноточные BF16-веса и GGUF-квантизации Q4_K_M, Q5_K_M, Q6_K и Q8_0 для запуска через llama.cpp, Ollama и другие совместимые инструменты. Главное отличие модели — существенно более редкие отказы на выбранных adversarial-запросах: 3 из 100 против 100 из 100 у базовой модели, при заявленном KL divergence 0,0196. При этом она не является улучшением базовых возможностей и наследует фактические ограничения и предубеждения Qwen2.5-Coder-7B-Instruct. В модели отсутствует дополнительная фильтрация безопасности, поэтому её не рекомендуется размещать за незащищённым публичным интерфейсом. Лицензия унаследована от базовой модели и обозначена как qwen-research; для коммерческого использования необходимо ознакомиться с условиями исходной лицензии.

Kondara/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-Q4_K_M-GGUF — это квантованная версия модели Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct, преобразованная в формат GGUF с помощью llama.cpp и сервиса GGUF-my-repo. Модель предназначена для генерации текста и прежде всего для работы с программным кодом, включая задачи программирования и чат-взаимодействия. Модель имеет размер 7B параметров, относится к семейству Qwen2.5-Coder и представлена в формате квантования Q4_K_M, что позволяет запускать её локально с llama.cpp через CLI или сервер. В карточке указана поддержка английского языка; другие языки и мультимодальные возможности не заявлены. В качестве примера запуска используется контекст длиной 2048 токенов, но максимальный размер контекста в README не указан. К сильным сторонам относятся специализация на коде, инструкционное обучение и возможность локального запуска в компактном квантованном формате. Ограничения связаны с размером 7B, возможным снижением точности из-за квантования и отсутствием подробных данных о качестве, поддерживаемых языках программирования и максимальном контексте. Лицензия — Apache-2.0, унаследованная от исходной модели.

apto-as/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-Q5_K_M-GGUF — это квантизированная версия Qwen2.5-Coder-7B-Instruct, преобразованная в формат GGUF с помощью llama.cpp и сервиса GGUF-my-repo. Модель разработана на базе Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct и предназначена для генерации текста и работы с программным кодом в диалоговом режиме. Модель ориентирована на задачи, связанные с написанием и обработкой кода, а также на интерактивное использование через llama.cpp в CLI или серверном режиме. Указан размер базовой модели 7B; применяется квантизация Q5_K_M. Поддерживаемый язык в карточке — английский. Формат GGUF позволяет запускать модель через llama.cpp, в том числе локально, однако конкретные архитектурные параметры и размер контекстного окна в README не указаны; в примере сервера используется контекст длиной 2048 токенов. К сильным сторонам относятся специализация на программном коде, инструктивный режим и совместимость с llama.cpp. Ограничения включают отсутствие подробных сведений о качестве, поддерживаемых языках программирования, мультимодальности и фактических требованиях к оборудованию. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

BlossomsAI/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-Uncensored — доработанная языковая модель для генерации кода и диалогового общения, созданная на основе Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct. Авторы применили направленное вмешательство для изменения поведения модели и удаления отказов. В метаданных указана архитектура Qwen2, плотная causal language model и 7,1 млрд параметров; контекст — до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает английский и вьетнамский языки. Модель предназначена для генерации и обсуждения программного кода, а также ответов на запросы в формате чата. README заявляет о предварительной квантизации и упоминает формат GGFU; метаданные указывают файлы safetensors. Лицензия — MIT. Удаление отказов может привести к выдаче ответов на запросы, которые другие модели отклоняют; результаты следует проверять.

panzarasa разработал Qwen3-1.7B Frontend SFT — дообученную методом QLoRA модель семейства Qwen3 с 1,7 млрд параметров для генерации и редактирования фронтенд-кода. Она создаёт HTML-документы, CSS и JavaScript по описанию страницы или запросу на изменение файла; также подходит для коротких компонентов, функций и страниц на Tailwind. Репозиторий содержит объединённую 16-битную модель для загрузки без PEFT и отдельный LoRA-адаптер. Модель построена на Qwen/Qwen3-1.7B, использует Transformers и принимает контекст до 40 960 токенов. Основной язык — английский. Лицензия — Apache-2.0. На коротких генерациях модель показала примеры корректных страниц Tailwind, JavaScript-функции и обработчика Next.js. При генерации длинных страниц примерно в одном случае из трёх на небольшой проверенной выборке она не завершала документ до лимита в 8 192 новых токена и могла зацикливаться на повторяющемся тексте или разметке. Возможны пропуски запрошенных элементов и почти дословное воспроизведение страниц из обучающих данных; результат следует проверять на завершённость, корректность и оригинальность. Обучающие данные включают наборы с разными лицензиями, поэтому их условия нужно проверять отдельно при распространении производных данных.

RedHatAI/Qwen3-30B-A3B-FP8-block — это текстовая causal language model, разработанная Red Hat на основе Qwen/Qwen3-30B-A3B. Модель принимает текст и генерирует текст, поэтому предназначена для диалоговых систем, ответов на вопросы, следования инструкциям, общего анализа текста и программирования. В README также приведены оценки на OpenLLM leaderboard и coding-бенчмарках HumanEval и MBPP. Архитектура модели обозначена как Qwen3MoeForCausalLM. Это версия с FP8-квантизацией весов и активаций линейных операторов внутри transformer-блоков; используется пок блочная квантизация весов и динамическая токенная квантизация активаций. Снижение разрядности с 16 до 8 бит уменьшает размер на диске и требования к GPU-памяти примерно на 50%. Число параметров указано в идентификаторе и базовой модели как 30B-A3B, однако размер контекста и поддерживаемые языки в README не указаны. К сильным сторонам относятся существенно сниженные требования к хранению и памяти при сохранении качества, близкого к исходной модели: средний результат в OpenLLM V1 составил 73,74 против 73,65 у базовой версии. Модель ориентирована на развёртывание с vLLM и форматом compressed-tensors. Ограничения включают возможные потери качества из-за квантизации, а также отсутствие в предоставленных данных подробностей о языковом покрытии и контекстном окне. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.