II.2Создание и понимание программного кода

Это версия Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507, опубликованная Unsloth на базе Qwen/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507. Модель представляет собой причинную языковую модель с архитектурой MoE и предназначена для генерации текста в диалоговом режиме. Она работает только в режиме рассуждения и рассчитана на сложные задачи: логические выводы, математику, науку, программирование, следование инструкциям и использование инструментов. В модели около 30,5 млрд параметров, из которых активируются 3,3 млрд; указанный в метаданных размер составляет 2,6 млрд параметров. Она поддерживает контекст до 262 144 токенов. Карточка сообщает об улучшениях в рассуждении, работе с длинным контекстом и общих диалоговых возможностях. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507-FP8 — языковая модель семейства Qwen, разработанная командой Qwen. Это FP8-версия причинной языковой модели с обучением на этапах pretraining и post-training, предназначенная для генерации текста и решения сложных задач, требующих рассуждений. Модель ориентирована на логическое и математическое рассуждение, научные и академические задачи, программирование, следование инструкциям, использование инструментов и работу с длинным контекстом. Она поддерживает только thinking mode, поэтому рассчитана прежде всего на сложные запросы с увеличенной длиной рассуждений. README не указывает точный список поддерживаемых языков и не заявляет о мультимодальных возможностях, поэтому модель следует считать текстовой. Архитектура — Mixture-of-Experts с 30,5 млрд параметров всего и 3,3 млрд активируемых параметров; модель содержит 48 слоёв, 128 экспертов, из которых активируются 8, и использует Grouped-Query Attention с 32 головами Q и 4 головами KV. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена. К сильным сторонам относятся улучшенные результаты в рассуждениях, математике, кодировании, агентных сценариях и обработке длинного контекста. Ограничения включают режим работы только с рассуждениями, высокие требования к вычислительным ресурсам и необходимость актуальной версии Transformers; конкретные аппаратные требования в README не приведены. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Qwen3-4B-Thinking-2507-FP8 — компактная каузальная языковая модель семейства Qwen, разработанная командой Qwen. Это FP8-версия модели Qwen3-4B-Thinking-2507 с 4,0 млрд параметров, из которых 3,6 млрд приходятся на непараметрическую часть без эмбеддингов. Модель предназначена для генерации текста и работает исключительно в режиме рассуждений с увеличенной длиной цепочки размышлений. Модель ориентирована на сложные задачи, включая логическое рассуждение, математику, естественные науки, программирование, академические вопросы, следование инструкциям, использование инструментов и агентские сценарии. Она поддерживает многоязычные задачи и контекст длиной до 262 144 токенов. Архитектура включает 36 слоёв и Grouped Query Attention с 32 головами для запросов и 8 для ключей и значений. Доступен формат FP8, рассчитанный на более эффективное размещение и выполнение модели. Сильными сторонами являются улучшенные рассуждения, обработка длинного контекста, генерация текста, кодирование и выполнение инструкций. Ограничения включают работу только в режиме рассуждений, потенциально высокие требования к памяти и вычислительным ресурсам при использовании максимального контекста, а также необходимость корректно обрабатывать специальную разметку размышлений в выходе. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

ggbetz/qwen3-4b-think-s1-full-sft — плотная языковая модель на архитектуре Qwen3, разработанная как полно-параметрическое supervised fine-tuning базовой Qwen/Qwen3-4B-Base. Это первый этап think-обучения на 72 555 примерах лёгких и средних задач по рассуждению в коде; модель использует шаблон чата Qwen3 с включённым режимом рассуждений. Размер составляет 3,7 млрд параметров, контекст — 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате и решения задач на программирование и пошаговое рассуждение. В README приведены результаты pass@1: 36,06% на LiveCodeBench, 16,67% на AIME24 и 3,33% на AIME25; эти показатели относятся к указанным настройкам оценки и сами по себе не гарантируют качество в других сценариях. Поддерживаются английский и китайский языки. Модель распространяется в формате Safetensors и по лицензии Apache-2.0.

Qwen3.5-122B-A10B-44GB-GPT5.6Sol-SFT-LynnStyle-GGUF — GGUF-сборка модели Qwen3.5-122B-A10B, опубликованная пользователем nerkyor. Модель предназначена для текстовой генерации, рассуждений, ответов на вопросы и программирования в среде llama.cpp. В репозитории также доступен опциональный мультимодальный vision projector для обработки визуального ввода; основной GGUF может использоваться отдельно для текстовых задач. Модель использует архитектуру qwen3next и содержит 807 тензоров. Это слойно-смешанная imatrix-assisted квантизация LynnStyle: наиболее важные компоненты сохранены в Q8_0, Q6_K или Q5_K, а значительная часть маршрутизируемых экспертных слоёв сжата до IQ2_XS. Основной файл занимает 44,61 ГБ, а вместе с mmproj — 45,23 ГБ. Указаны языки English и Chinese. Проверенный режим рассчитан на общий контекст 131 072 токена, Q4 K/V cache и полную выгрузку на GPU; пиковое потребление VRAM составило 45 551 МиБ. К сильным сторонам относятся сохранение высокой точности для attention, shared-expert и ключевых управляющих структур при существенном уменьшении размера, а также хорошие заявленные результаты без MTP: MMLU 91,6%, GPQA 86,4% и LiveCodeBench 82,0%. Ограничения — высокая требовательность к памяти, отсутствие MTP sidecar и необходимость использовать llama.cpp с рекомендуемыми настройками. LoRA step64 уже объединён с основным файлом и отдельно не требуется. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

unsloth/Qwen3.5-122B-A10B-MTP-GGUF — это GGUF-квантование мультимодальной модели Qwen3.5-122B-A10B, разработанное Unsloth на базе модели Qwen/Qwen3.5-122B-A10B от команды Qwen. Модель предназначена для локального запуска и совместима с llama.cpp, а исходная модель также поддерживает Transformers, vLLM, SGLang и KTransformers. Модель использует гибридную архитектуру с Gated Delta Networks и разреженным Mixture-of-Experts: при общем размере 122 млрд параметров активируется около 10 млрд параметров. Она работает с текстом и изображениями, поддерживает задачи рассуждения, программирования, визуального понимания, агентных сценариев и вызова инструментов. Заявлена поддержка 201 языка и диалекта. Вариант MTP поддерживает speculative decoding, что может ускорять генерацию примерно в 1,5–2 раза. К сильным сторонам относятся мультимодальность, высокая эффективность разреженной архитектуры, улучшенные квантование и данные imatrix, а также оптимизации для диалогов, длинного контекста, программирования и tool calling. Ограничения связаны с необходимостью использовать совместимую версию llama.cpp с поддержкой draft-mtp; при MTP не поддерживаются параллельные последовательности через -np > 1 и параметр --mmproj. Конкретный размер контекста в README не указан. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

unsloth/Qwen3.5-35B-A3B-MTP-GGUF — это GGUF-версия мультимодальной модели Qwen3.5-35B-A3B, разработанной командой Qwen; конвертацию, квантизацию и публикацию сборки выполнила Unsloth. Модель предназначена для локального запуска и совместима с llama.cpp, а исходная модель также поддерживается Transformers, vLLM, SGLang и KTransformers. Архитектура относится к MoE-линейке Qwen3.5; обозначение A3B указывает на модель с общим размером около 35 млрд параметров и примерно 3 млрд активных параметров на токен, однако точные характеристики в представленном README не приведены. Модель ориентирована на диалоговые сценарии, генерацию текста и кода, работу с длинным контекстом, вызов инструментов и использование developer role. Доступна поддержка мультимодальных задач с изображениями, но при использовании MTP некоторые возможности ограничены: режим не поддерживает параллельные последовательности с параметром -np > 1 и работу с --mmproj. MTP speculative decoding может ускорять генерацию примерно в 1,5–2 раза при использовании совместимой ветки или версии llama.cpp. Доступно включение и отключение режима рассуждений. К сильным сторонам относятся улучшенные послеобучение и квантизация, заявленные улучшения качества диалогов, программирования, длинного контекста и tool calling, а также возможность эффективного локального запуска в разных вариантах GGUF. Ограничения включают зависимость от совместимого программного обеспечения и специальных настроек для MTP, а также отсутствие в README точных сведений о поддерживаемых языках, максимальной длине контекста и полном наборе мультимодальных возможностей. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Lego-X разработала эту модель на базе Qwen3.5-35B-A3B, дообучив её методом онлайн-обучения с подкреплением в неизменённой среде OpenCode. Модель предназначена для агентного решения задач в репозиториях: она получает описание проблемы и доступ к инструментам для работы с файлами и командной строкой, а корректность результата оценивается тестами проекта. В сравнении SWE-bench Verified авторы сообщают о росте результата с 57,2 до 66,6 процента. Это разреженная MoE-модель семейства Qwen3.5: в базовой конфигурации 35 млрд параметров, из которых активны 3 млрд; README указывает 256 экспертов и 8 активных. Она обучалась с контекстом 200K и выпущена на шаге обучения 50. Для запуска авторы описывают Transformers-веса в формате safetensors и рекомендуют vLLM с парсером вызовов инструментов qwen3_coder; метаданные указывают лицензию Apache-2.0. Основной сценарий — преимущественно Python-задачи по исправлению проблем в репозиториях. Модель оптимизирована для OpenCode, а короткий лимит ходов или другой парсер инструментов могут ухудшить работу; запуск следует изолировать, поскольку агент выполняет команды и изменяет файлы.

unsloth/Qwen3.5-4B-MTP-GGUF — квантованный GGUF-вариант мультимодальной модели Qwen3.5-4B, подготовленный Unsloth на базе модели Qwen/Qwen3.5-4B. Это причинная языковая модель с энкодером изображений, предназначенная для работы с текстом и изображениями, включая рассуждения, программирование, визуальное понимание, агентские сценарии и вызов инструментов. Модель поддерживает developer role и улучшенный разбор вложенных объектов при tool calling. Модель содержит около 4 млрд параметров и использует гибридную архитектуру с Gated Delta Networks и разреженным Mixture-of-Experts, а также механизм MTP (multi-token prediction или многошагового предсказания), рассчитанный на ускорение генерации. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена, с возможностью расширения до 1 010 000 токенов. Заявлена поддержка 201 языка и диалекта. Для ускоренной генерации предусмотрено speculative decoding через MTP, потенциально дающее ускорение примерно в 1,5–2 раза при использовании совместимой ветки llama.cpp. Сильными сторонами модели являются сочетание текстовых и визуальных возможностей, большой контекст, относительно небольшой размер и возможность локального запуска, дообучения и интеграции с Transformers, vLLM, SGLang и другими инструментами. Ограничения включают необходимость совместимого программного обеспечения для MTP; при таком режиме не поддерживаются параллельные последовательности с -np > 1 и параметр --mmproj. Лицензия — Apache-2.0.

Модель Qwen3.5-9B-Atlassian-Q8-mlx разработана LeanZero для работы с экосистемой Atlassian: Forge, Jira, Confluence и Jira Service Management. Это дообученная версия Qwen3.5-9B, поставляемая как 8-битный чекпойнт MLX с объединённым LoRA-адаптером и головой multi-token prediction. Архитектура плотная, размер базовой модели — 9 млрд параметров; поддерживается диалоговый режим и интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст, рассчитана на английский язык. Она предназначена для ответов на вопросы о Forge и Atlassian API, создания Forge-приложений и манифестов, а также помощи с кодом и настройкой интеграций. В тестах на 25 заданиях 19 манифестов прошли валидатор Atlassian, а 16 приложений успешно компилировались с типами @forge/*. Авторы рекомендуют проверять сгенерированные манифесты и код соответствующими инструментами: модель не заменяет компилятор. Её знания о версиях Forge привязаны к волне @forge/* за июнь 2026 года; результаты генерации кода лучше при отключённом режиме reasoning. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

OliviaRossi/Qwen3.5-9B-C3SM-SDM-Agentic-Coder — плотная авторегрессионная языковая модель для программирования, рассуждений и работы с инструментами. В README описан метод слияния C3SM-SDM, сочетающий веса нескольких моделей; метаданные указывают семейство Qwen3.5, архитектуру Qwen2ForCausalLM и формат Safetensors. Размер по метаданным — 7,2 млрд параметров, контекст — до 262 144 токенов. Модель предназначена для генерации и рефакторинга кода, агентных сценариев и многошагового диалога с вызовом инструментов. В README названы источники слияния: XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B, ornith-ai/Ornith-1.5-9B, Jackrong/Qwopus3.5-9B-Coder, OrionLLM/OxCoder-9B и empero-ai/Qwen3.8-9B-Distill. Метаданные отмечают английский и китайский языки, чат и интерфейс вызова инструментов. README сообщает, что мультимодальные проекции удалены для получения стандартной причинной языковой модели. Карточка описывает метод слияния, но не приводит независимых результатов оценки качества. Модель распространяется по лицензии MIT.

Qwen3.6-27B-A3B-CoderX-MTP-GGUF — GGUF-квантизированная версия модели CoderX, разработанная ManniX-ITA на основе Qwen3.6-35B-A3B от Qwen. Это разреженная MoE-модель для генерации и анализа кода, ориентированная прежде всего на многошаговые задачи программирования, включая competitive programming, а также краткие завершения кода на нескольких языках. Модель поддерживает reasoning и MTP; точный размер контекстного окна и полный набор языков в карточке не указаны, но приведены результаты для Rust, Java и JavaScript. Архитектура обозначена как Qwen3.5-MoE, общий объём параметров составляет 25,60 млрд, из которых активно используется около 3 млрд. В исходной архитектуре было 256 экспертов, после pruning осталось 184; применяется маршрутизация top-8. Доступны варианты от F16 до низкобитных Q- и I-квантизаций, включая Q4_K_M с imatrix, используемую как стандартную в Ollama. Сильная сторона модели — многошаговое решение задач программирования: на LiveCodeBench v6 она получила 0,727, на HumanEval+ — 0,970. На MultiPL-E результат составил 0,887 и статистически близок к sibling-модели Coder, однако уступает исходной модели Qwen3.6-35B-A3B; по языкам наблюдается преимущество в Rust при более слабом результате в JavaScript. Непрограммный профиль, включая математические, научные, многоязычные и другие задачи, полноценно не измерялся, поэтому качество за пределами кода неизвестно. Модель не является безусловным улучшением Coder и должна выбираться под конкретный рабочий сценарий. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0. Для запуска требуется совместимое ПО с поддержкой GGUF, например llama.cpp или Ollama; необходимый объём памяти зависит от выбранной квантизации и составляет примерно от 7,64 GiB для IQ2_XS до 48,87 GiB для F16.

TeichAI/Qwen3.6-27B-Claude-Opus-Reasoning-Distill — мультимодальная дообученная модель на архитектуре Qwen3.5 с 27 млрд параметров, созданная на базе Qwen/Qwen3.6-27B с использованием набора данных TeichAI/lordx64-claude-opus-4.7-max-cleaned. Она предназначена для программирования, творческого письма, понимания изображений и диалоговых задач общего назначения; метаданные также указывают интерфейс для вызова инструментов и поддержку зрения. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Tendrun выпустил дообученную на базе Qwen/Qwen3.6-27B модель для локальных задач программирования с упором на Python и Django. Модель обучена методом LoRA на наборе из более чем 24 тысяч записей, подготовленных по коду Python/Django-репозиториев, и предназначена для работы в цикле разработки с coding-agent инструментами. Модель помогает создавать Django-приложения и backend-функции, разбирать трассировки ошибок, исправлять код в нескольких компонентах проекта и выполнять итеративный ремонт. Релиз представлен в формате GGUF с квантизацией Q4_K_M для локального запуска через совместимые инструменты, включая llama.cpp. Метаданные указывают лицензию Apache-2.0 и английский язык карточки; интерфейс модели принимает и генерирует текст и код. В ручных локальных проверках автор отмечает полезность для разработки backend-функций и исправления ошибок Django, однако стандартизированного публичного бенчмарка не проводилось. Модель ориентирована на backend: качество дизайна интерфейсов может быть базовым, а сгенерированный код, особенно валидацию, платежную логику и функции безопасности, необходимо проверять.

karlsencoin/Qwen3.6-27B-GGUF — это GGUF-сборка модели Qwen3.6-27B, основанная на базовой модели Qwen/Qwen3.6-27B. Модель разработана командой Qwen; данный репозиторий распространяет её в формате GGUF с использованием подхода Unsloth Dynamic 2.0 GGUF. Это причинная языковая модель с визуальным энкодером, предназначенная для генерации текста, программирования, агентных сценариев, работы с репозиториями, фронтенд-разработки, рассуждений и вызова инструментов. Поддержка изображений указана в карточке как часть мультимодальной архитектуры, однако конкретные форматы и языки не перечислены. Модель содержит около 27 млрд параметров, 64 слоя и скрытое измерение 5120. Архитектура сочетает Gated DeltaNet и Gated Attention, использует multi-step training и поддерживает контекст до 262 144 токенов с возможностью расширения до 1 010 000 токенов. Среди заявленных сильных сторон — улучшенная работа с агентным кодированием, сохранение контекста рассуждений между сообщениями и более надёжный разбор вложенных объектов при вызове инструментов. Для запуска упоминаются Transformers, vLLM, SGLang и KTransformers; высокая вычислительная нагрузка и требования к памяти являются ограничениями модели, особенно при использовании длинного контекста. Указанная лицензия — Apache 2.0. README не содержит подробностей о конкретном уровне квантования данной GGUF-сборки, результатах бенчмарков или точном наборе поддерживаемых языков.

palmfuture/Qwen3.6-27B-GPTQ-Int4 — это GPTQ-квантизованная до Int4 версия открытой модели Qwen3.6-27B, разработанной командой Qwen и подготовленной пользователем palmfuture. Модель представляет собой каузальную языковую модель с визуальным энкодером и предназначена для генерации текста и кода, выполнения инструкций, математического рассуждения, анализа изображений, агентского программирования и работы с большими контекстами. Заявлена поддержка английского, тайского, китайского и других многоязычных сценариев. Исходная модель содержит около 27 млрд параметров, 64 слоя и гибридную архитектуру Gated DeltaNet/Mamba и gated attention, дополненную MTP для многотокенного предсказания и ускорения спекулятивного декодирования. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена, с расширением до 1 010 000 токенов. В данной версии основные линейные слои квантизованы в Int4 с uniform group_size=32, тогда как нормализации, эмбеддинги, языковая голова, визуальный энкодер и MTP-слои сохранены в формате bfloat16. Указана совместимость с Transformers, vLLM и SGLang; MTP-параметры проверены на vLLM 0.21.0. К преимуществам относятся существенное снижение требований к памяти по сравнению с полноразмерной версией, заявленная 100%-ная успешность GPTQ-квантизации без RTN fallback и сохранение поддержки мультимодального ввода. Ограничения включают возможное ухудшение качества из-за 4-битной квантизации, а также необходимость совместимого программного окружения и нескольких GPU для практического запуска; точные требования к инференсу в README не указаны. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3.6-27B-MTP-pi-tune-GGUF — производная модель от Qwen3.6-27B, разработанная bytkim. Это 27-миллиардная dense-модель, дообученная методом 4-bit QLoRA SFT для агентного программирования без отдельного этапа рассуждений. Модель упакована в формат GGUF, совместимый с llama.cpp, и ориентирована на локальный запуск. Модель предназначена для coding-agent сценариев, включая генерацию и редактирование кода, DevOps-задачи, работу с инструментами, function calling и взаимодействие с терминалом. Режим no-thinking рассчитан на прямые ответы, вызовы инструментов и структурированный вывод с меньшей задержкой. Multi-Token Prediction поддерживает speculative decoding, потенциально ускоряя генерацию длинного кода, рассуждений и подготовку вызовов инструментов. В описании также заявлена мультимодальная совместимость с изображениями и текстом, нативный контекст 256k токенов и максимальный контекст до 1M токенов. Сильными сторонами являются ориентация на локальные агентные циклы, интеграция с экосистемой llama.cpp, низколатентный прямой режим и поддержка MTP-декодирования. Ограничение модели — отсутствие специально обученного длинного внутреннего рассуждения: для задач, требующих сложного reasoning, автор рекомендует отдельную reasoning-версию. Эффективность MTP зависит от поддержки со стороны используемого runtime, а приведённая оценка на Terminal-Bench 2.0 составляет pass@1 28,09, поэтому её не следует считать универсальным показателем качества. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Qwen3.6-27B-Omnimerge-v4 — мультимодальная модель для диалога, программирования, рассуждений и работы с изображениями, созданная ManniX-ITA. Это слияние базовой Qwen/Qwen3.6-27B и трёх её дообученных вариантов методом DARE-TIES Omnimerge v2; в архитектуре Qwen3.5 используется плотная модель с условной генерацией. В репозитории указаны веса safetensors, библиотека Transformers и лицензия Apache-2.0. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст; README также описывает отдельную MLX-VL-сборку для работы с изображениями и видео. В карточке приведены результаты тестов на генерации кода и вопросах научного уровня, но они зависят от конфигурации оценки. Автор сообщает о 27 млрд параметров для базовой модели; параметры контекста этой версии в предоставленных данных не приведены. README описывает уязвимость исходного слияния к небольшим изменениям MLP, влияющим на выдачу reasoning-тегов; в этой версии MLP сохранены от базовой модели. Указано, что это ограничивает часть улучшений в задачах программирования. Для запуска с поддержкой зрения в GGUF требуется совместимый mmproj-проектор; лицензия репозитория — Apache-2.0.

Qwen3.6-27B-YMQ-MTP-GGUF — это набор смешанно-точностных квантованных сборок модели Qwen3.6-27B от ZeroDigest, подготовленных из исходных BF16-весов с помощью YMQ-Compiler v2.0. Репозиторий распространяет веса в формате GGUF и поддерживает параллельное предсказание нескольких токенов (MTP) для спекулятивного декодирования. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, в частности для задач программирования и работы через инструменты разработки кода. В README описаны варианты квантования разного размера, от XXS примерно 9,8 ГБ до S примерно 12,2 ГБ, с компромиссом между потреблением памяти и качеством. Автор рекомендует низкие контекстные нагрузки для самых сжатых сборок и отмечает возможное ухудшение вызова API при длинном контексте у варианта XS. В инструкции приведён пример запуска через llama.cpp с MTP и контекстом до 245760 токенов; это параметр запуска, а не подтверждённая нативная длина контекста модели. Базовая Qwen3.6-27B описана в метаданных как мультимодальная, но в README этой сборки конкретная поддержка изображений не раскрыта. Лицензия — Apache-2.0.

cyankiwi/Qwen3.6-35B-A3B-AWQ-4bit — квантованная 4-битная версия модели Qwen3.6-35B-A3B, разработанной командой Qwen. Модель распространяется в формате Hugging Face Transformers и совместима с Transformers, vLLM, SGLang и KTransformers. В карточке указано, что квантование выполнено с калибровкой на данных для STEM-задач и агентных сценариев. Это каузальная языковая модель с визуальным энкодером, предназначенная для работы с текстом и изображениями, включая программирование, фронтенд-разработку, рассуждения на уровне репозиториев и агентные рабочие процессы. Она поддерживает английский, китайский, хинди, арабский, русский, японский, корейский, нидерландский, французский и испанский языки. Заявлена длина контекста 262 144 токена с возможностью расширения до 1 010 000 токенов. Архитектура основана на Mixture of Experts: всего 35 млрд параметров, из которых активируется около 3 млрд. Модель содержит 40 слоёв, 256 экспертов, 8 маршрутизируемых и 1 общего активируемого эксперта; в архитектуре используются Gated DeltaNet и Gated Attention. Размер файлов модели составляет около 24,97 ГБ. Потенциальные сильные стороны — высокая эффективность за счёт разреженной активации экспертов, большой контекст, мультимодальность и ориентация на кодинг и агентные задачи. Ограничения и точные требования к аппаратному обеспечению в README не указаны; результаты приведённых бенчмарков также представлены неполностью. Лицензия — Apache-2.0.

Esper 3.1 — дообученная Valiant Labs модель на базе Qwen3.6-35B-A3B, предназначенная для рассуждений о программировании, архитектуре систем и DevOps. Она ориентирована на помощь разработчикам и инженерам: решение сложных задач по коду, проектирование инфраструктуры, настройку CI/CD и работу с MLOps и AI-системами. Модель построена на архитектуре Qwen MoE; в метаданных указано 2,9 млрд параметров и контекст до 262 144 токенов. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Карточка также указывает поддержку анализа изображений наряду с генерацией текста. Модель рассчитана прежде всего на английский язык. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка позиционирует её как специалиста по коду, архитектуре и DevOps, но не приводит независимых оценок качества; её ответы и сгенерированные конфигурации следует проверять перед применением.

AtomicChat/Qwen3.6-35B-A3B-GGUF — это набор самостоятельно квантованных версий базовой модели Qwen/Qwen3.6-35B-A3B, подготовленный командой Atomic Chat в формате GGUF для локального и полностью офлайн-запуска. Модель предназначена для генерации текста, диалоговых сценариев, агентного программирования, работы с frontend-задачами и рассуждений на уровне репозитория. Модель можно использовать через llama.cpp, Ollama, LM Studio, Jan и Atomic Chat. Базовая модель содержит 36 млрд параметров и построена на архитектуре Mixture-of-Experts с 40 слоями, 256 маршрутизируемыми экспертами и выбором 8 экспертов на токен. Архитектура использует 16 attention heads и 2 KV heads, словарь из 248 320 токенов и контекст до 262 144 токенов. Исходная модель поддерживает текст и изображения, однако представленные GGUF-файлы являются текстовыми и не содержат vision projector. Репозиторий включает варианты Q4_K_M, UD-Q4_K_XL, Q5_K_M, Q6_K и Q8_0; размеры файлов составляют примерно от 21,2 до 36,9 ГБ. Квантование выполнено с importance matrix, что позволяет сохранить большую часть качества исходной модели, при этом Q4_K_M рекомендуется как оптимальный баланс размера, скорости и качества. К сильным сторонам относятся большой контекст, MoE-архитектура, возможность автономного запуска и несколько уровней квантования с разным компромиссом между качеством и требованиями к памяти. Ограничения — высокая потребность в оперативной или видеопамяти, отсутствие обработки изображений в данных версиях и необходимость применять шаблон чата Qwen3.6 через параметр --jinja. Лицензия исходной модели — Apache 2.0; квантованные файлы подготовлены Atomic Chat.

FreedomAISVR опубликовал GGUF-квантизацию MXFP4 MoE мультимодальной модели Qwen3.6-35B-A3B-Fast. В ней 35 млрд параметров, из которых на каждом токене активны около 3 млрд; архитектура сочетает 40-слойный декодер с Gated DeltaNet и полным attention, а для изображений и видео использует 27-слойный энкодер на основе SigLIP. Модель поддерживает чат, анализ изображений и видео, вызов инструментов и сценарии агентного программирования. Заявленное родное окно контекста — 262 тыс. токенов, с расширением свыше 1 млн через YaRN. Эксперты хранятся в 4-битном формате MXFP4, а attention, эмбеддинги и нормализации — в Q8_0; файл визуального энкодера доступен в F16. Репозиторий рассчитан на запуск через llama.cpp: README указывает минимум 24 ГБ видеопамяти для частичной выгрузки и рекомендует 32 ГБ и более для полной выгрузки на GPU. Карточка указывает Apache-2.0. Описание скорости и результатов бенчмарков приведено автором карточки; оно не гарантирует такую же производительность на любом оборудовании.

unsloth/Qwen3.6-35B-A3B-NVFP4-Fast — квантованный чекпойнт семейства Qwen3.6, разработанный Unsloth на базе Qwen/Qwen3.6-35B-A3B. Это каузальная языковая модель с vision encoder, предназначенная для генерации текста, мультимодальных задач и особенно для агентного программирования, работы с фронтенд-разработкой и рассуждений на уровне репозитория. Модель поддерживает сохранение контекста рассуждений из предыдущих сообщений. Языки в README не указаны. Модель использует архитектуру Mixture of Experts: 35 млрд параметров всего, около 3 млрд активируются при обработке токена; предусмотрены 256 экспертов, из которых выбираются 8 маршрутизируемых и 1 общий. Архитектура включает Gated DeltaNet и Gated Attention, 40 слоёв, скрытое измерение 2048 и нативный контекст длиной 262 144 токена. Чекпойнт содержит модуль Multi-Token Prediction, который может использоваться для ускорения декодирования. Квантование выполнено в формате NVFP4 и откалибровано на смеси наборов Unsloth и UltraChat. К сильным сторонам относятся сниженные требования к видеопамяти, заявленная совместимость с GPU от 32 ГБ, высокая скорость инференса в рекомендованных конфигурациях vLLM и результаты, близкие к FP8 и BF16 на приведённых тестах MMLU-Pro, GPQA и AIME 2025. Ограничения связаны с потерями точности и особенностями производительности, возможными из-за NVFP4-квантования, а также с зависимостью скорости от совместимого оборудования и backend. README не приводит подробных данных о мультимодальных возможностях, языках и расширенной длине контекста. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Веса и конфигурации представлены в формате Hugging Face Transformers; также заявлена совместимость с vLLM, SGLang и KTransformers.

Это квантованная версия NVFP4 модели Qwen3.6-35B-A3B, подготовленная WhiskyAKM в формате GGUF для llama.cpp и других совместимых движков. В основе лежит WhiskyAKM/Qwen3.6-35B-A3B-GGUF, происходящая от Qwen/Qwen3.6-35B-A3B. Исходная мультимодальная модель разработана командой Qwen и использует архитектуру Mixture-of-Experts с гибридным линейным и полным вниманием: всего 35 млрд параметров, из которых на токен активируются 3 млрд. Модель принимает текст, изображения и видео и генерирует текст. Она предназначена для диалога, рассуждений, агентного программирования, анализа изображений и видео, а также вызова инструментов; контекст достигает 262 144 токенов и может расширяться примерно до 1 млн с YaRN. Для мультимодального ввода требуется файл проектора mmproj.gguf. Модель поддерживает более 140 языков. NVFP4 снижает размер весов для инференса, но требует совместимой сборки llama.cpp с поддержкой этого формата. Лицензия репозитория — Apache-2.0.

Qwen3.6-35B-A3B-UD-MLX-3bit — это 3-битно квантованный вариант модели Qwen3.6-35B-A3B, подготовленный Unsloth в формате MLX на базе модели Qwen. Модель предназначена для генерации текста, программирования, агентных сценариев и задач, связанных с анализом изображений, поскольку включает языковую модель с vision encoder. В README отдельно отмечены улучшения для frontend-разработки, рассуждений на уровне репозитория, сохранения контекста рассуждений и вызова инструментов. Архитектура представляет собой causal language model с Mixture of Experts: всего 35 млрд параметров, из которых активируются 3 млрд. Модель содержит 40 слоёв, 256 экспертов с маршрутизацией к 8 экспертам и одним общим экспертом, а также сочетает Gated DeltaNet и Gated Attention. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена, с заявленным расширением до 1 010 000 токенов. Поддержка языков в предоставленных данных не указана. К сильным сторонам относятся высокая вычислительная эффективность MoE-архитектуры, большой контекст, возможности работы с изображениями и специализация на кодинге и агентных рабочих процессах. Ограничения связаны с 3-битным квантованием и зависимостью от совместимого стека MLX; влияние квантования на качество в README не описано. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3.6-35B-unsloth-code-reasoning-deepseek-v4-pro-destilled-Mlx-4bit — это общественная 4-битная конверсия в формат MLX модели Qwen3.5 MoE с примерно 35 млрд параметров. Модель основана на архитектуре Qwen3_5MoeForConditionalGeneration, дообучена с использованием Unsloth для генерации кода и пошагового рассуждения и дистиллирована на трассировках рассуждений DeepSeek v4 Pro. Конверсию подготовил пользователь 10Hen10; базовые компоненты связаны с Qwen и Unsloth, а инференс рассчитан на фреймворк Apple MLX. Модель предназначена для генерации, дополнения и объяснения кода, задач по математике и логике, отладки, агентских сценариев с вызовом инструментов и локального конфиденциального запуска на macOS. Она поддерживает текст, изображения и видео, а также встроенный function/tool calling в шаблоне чата. Основной язык — английский; поддержка других языков не является целевой. Контекстное окно в README не указано. Используется разреженная Mixture-of-Experts-архитектура, поэтому на каждом токене активна только часть параметров. Веса имеют 4-битное affine-квантование с размером группы 64, а чувствительные router/gate-слои сохранены в 8-битном формате. Для Apple Silicon M1–M4 рекомендуется не менее 32 ГБ unified memory; сами веса занимают примерно 20–22 ГБ, ещё около 2–4 ГБ требуется для KV-кэша и служебных данных. К сильным сторонам относятся сочетание кодогенерации и рассуждений, мультимодальность, поддержка инструментов и возможность локального запуска на совместимых устройствах Apple. Ограничения включают отсутствие официальных результатов бенчмарков, возможное снижение качества из-за 4-битного квантования, галлюцинации и ошибки в коде, а также зависимость качества рассуждений от учительской модели и данных дистилляции. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

siendsi/Qwen3-6-KMP-Dev-MLX-2bit — производная модель на базе Qwen3.6-35B-A3B от Alibaba Cloud, адаптированная для разработки на Kotlin Multiplatform и работы с инструментами. В README описаны удаление части экспертов и 2-битная оптимизация для MLX; метаданные указывают библиотеку MLX и 2,9 млрд параметров. Архитектура — гибридная MoE с attention и Gated DeltaNet, 40 слоями, 150 экспертами на слой и восемью активными экспертами. Заявленная длина контекста — 262 144 токена. Модель предназначена для генерации кода и ответов на вопросы по Kotlin, Swift и связанным библиотекам, а также для диалогов, рассуждений и вызова инструментов. README заявляет поддержку английского и русского языков и специализацию на Kotlin Multiplatform, включая Gradle, Coroutines, Jetpack Compose и SwiftUI. Лицензия — Apache 2.0. Качество ограничено агрессивным сокращением экспертов и 2-битной квантизацией; README предупреждает, что вариант IQ1_M может зацикливаться при вызове инструментов, но это отдельный вариант. Заявленная специализация предполагает более узкие знания: другие языки программирования и ряд научных и прикладных областей удалены при pruning.

StargazerLabs представила Qwen3.8-23B-Mini-Me-bf16 — уменьшенную плотную мультимодальную модель на архитектуре Qwen3.8-27B. Из исходной модели удалены 12 слоёв: 12–15, 24–27 и 36–39; башня обработки изображений сохранена. Модель распространяется в формате Safetensors с точностью bf16 и предназначена для диалогов, программирования и агентных сценариев, включая длительные беседы, вызов инструментов и следование инструкциям. По внутренним пробам авторов модель работает быстрее и занимает меньше ресурсов, чем Qwen3.8-27B, но немного уступает ей по общим возможностям. Стандартных результатов бенчмарков пока нет. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели cxyzz/Qwen3.8-27B на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3.8-27B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3.8-27B — плотная мультимодальная модель семейства Qwen от команды Qwen. Это постобученная причинная языковая модель с визуальным энкодером, содержащая 27 млрд параметров и построенная на архитектурной основе Qwen3.5. Репозиторий включает веса и конфигурацию в формате Hugging Face Transformers; модель также совместима с vLLM, SGLang и другими средами инференса. Лицензия — Apache-2.0. Модель предназначена для диалогов, программирования, профессиональных и исследовательских задач, а также многошаговых агентных сценариев. Она принимает текст, изображения и видео и умеет разбирать документы, диаграммы и длительные видеоматериалы. Режим рассуждения включён по умолчанию, его можно отключить для отдельного запроса, а глубину настраивать параметром reasoning_effort. Контекст составляет 262 144 токена и может расширяться до 1 000 000 токенов. Архитектура сочетает Gated DeltaNet, Gated Attention и FFN-блоки; предусмотрено обучение с Multi-Token Prediction. В карточке заявлены улучшения планирования и выполнения задач с учётом обратной связи среды, однако приведённые описания бенчмарков сами по себе не гарантируют качество в конкретном применении. Модель ориентирована на применение и распространяется по лицензии Apache-2.0.