II.2Создание и понимание программного кода

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-abliterated-GGUF — GGUF-квантизированная версия инструкционной модели Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-abliterated, разработанной huihui-ai и подготовленной для распространения пользователем bartowski. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия, прежде всего для задач программирования и запуска локально через llama.cpp или LM Studio. Модель содержит 7 миллиардов параметров и доступна в вариантах от F16 до различных квантований Q8, Q6, Q5, Q4 и Q3, что позволяет выбирать баланс между качеством, размером файла и требованиями к памяти. Размер файлов составляет примерно от 4,09 до 15,24 ГБ в зависимости от варианта. В README указан английский язык; сведения о других языках, длине контекста и мультимодальности отсутствуют. Для взаимодействия используется формат сообщений ChatML с ролями system, user и assistant. К сильным сторонам относятся специализация базовой модели на коде, широкий выбор квантований и возможность локального запуска на совместимом оборудовании. К ограничениям относятся возможная потеря качества при более сильном квантовании, отсутствие данных о бенчмарках и точной длине контекста, а также неопределённость характеристик варианта abliterated. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Shaurya-saini дообучил модель unsloth/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-bnb-4bit на архитектуре Qwen2.5 Coder. Это плотная авторегрессионная модель с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста в диалоговом формате; базовая модель ориентирована на задачи программирования. Модель принимает текст и формирует текстовые ответы, поддерживает контекст до 32 768 токенов и английский язык. Модель подходит для диалоговых сценариев с запросами по коду и генерацией текста. В карточке не описаны обучающие данные и конкретная специализация дообучения, поэтому качество для отдельных задач и отличие от базовой модели оценить нельзя. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 — большая языковая модель семейства Qwen3 от команды Qwen, построенная на архитектуре причинной MoE-модели. В ней 235 млрд параметров всего, из которых активируются 22 млрд; модель имеет 94 слоя и использует 8 из 128 экспертов на шаг. Она работает только в режиме рассуждения и рассчитана на генерацию текста и диалоговое взаимодействие, включая использование инструментов. Модель предназначена для сложных задач логического рассуждения, математики, науки, программирования, следования инструкциям и работы с длинными текстовыми контекстами. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена. По сравнению с предыдущей версией Qwen3-235B-A22B-Thinking в карточке заявлены улучшения качества рассуждений и общих возможностей; независимые результаты в предоставленных данных не подтверждены. Модель принимает текст и генерирует текст. Она выпущена под лицензией Apache-2.0. Режим рассуждения увеличивает длину ответов и может быть избыточен для простых запросов; предоставленные данные не описывают конкретные ограничения качества или перечень поддерживаемых языков.

Qwen3-30B-A3B-FP8-block — квантизированная версия языковой модели Qwen3-30B-A3B, разработанная Red Hat. Это текстовая модель для генерации текста, диалоговых сценариев, решения задач общего характера и программирования. Модель построена на архитектуре Qwen3MoeForCausalLM и работает с текстом на входе и выходе; сведения о поддерживаемых языках и максимальной длине контекста в карточке не указаны. В модели применена FP8-квантизация весов и активаций линейных операторов внутри трансформерных блоков с пок блочной квантизацией весов и динамической токен-ориентированной квантизацией активаций. Квантизация снижает представление параметров с 16 до 8 бит и примерно на 50% уменьшает размер модели на диске и требования к видеопамяти. Исходная модель имеет обозначение 30B-A3B; более подробные сведения о числе активных параметров и конфигурации MoE в README не приведены. По результатам оценки на OpenLLM и наборах для генерации кода FP8-версия сохраняет близкую к исходной точность: средний результат OpenLLM V1 составил 73,52 против 73,75 у исходной модели. Основные преимущества — снижение требований к памяти и возможность развертывания через vLLM, включая использование tensor parallelism. Ограничения — возможная потеря точности из-за квантизации, отсутствие данных о языковом покрытии и контексте, а также необходимость совместимой инфраструктуры для эффективного запуска. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Mungert/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507-GGUF — GGUF-версия модели Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507, разработанной командой Qwen и преобразованной с использованием llama.cpp. Это каузальная языковая модель с архитектурой Mixture of Experts (MoE), предназначенная для генерации текста, сложного рассуждения, математики, естественных наук, программирования, следования инструкциям, использования инструментов и задач с длинным контекстом. Модель содержит 30,5 млрд параметров, из которых 3,3 млрд активируются при обработке запроса; без учёта embedding — 29,9 млрд параметров. Она включает 48 слоёв, 128 экспертов, 8 активируемых экспертов и использует GQA с 32 головами для Q и 4 для KV. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена. Модель поддерживает только режим reasoning и автоматически использует шаблон с тегом <think>; для сложных задач рекомендуется увеличенная длина рассуждения. Языки и мультимодальные возможности в карточке явно не указаны. К сильным сторонам относятся улучшенные результаты в рассуждении, математике, программировании, использовании инструментов, следовании инструкциям и обработке контекста до 256K токенов. Для GGUF-файлов автор применяет выборочное повышение точности важных слоёв сверх стандартной конфигурации IMatrix, что, по его описанию, может повысить точность при низкой разрядности, особенно у MoE-моделей, но увеличивает размер файла. Лицензия — Apache-2.0.

dnotitia/Qwen3-4B-Instruct-2507 — вариант Qwen3-4B, опубликованный Dnotitia с изменённым шаблоном чата; веса совпадают с официальным выпуском Qwen3. Шаблон вынесен в отдельный файл и дополнен тегами для совместимости с обучением через TRL и режимом assistant_only_loss. Модель имеет плотную причинную архитектуру Qwen3ForCausalLM, около 3,7 млрд параметров и нативный контекст до 262 144 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям: она помогает отвечать на вопросы, рассуждать, решать математические и научные задачи, писать код и вызывать инструменты. Это режим без пошагового thinking-вывода; в карточке также заявлены улучшенное понимание длинного контекста и многоязычные знания. Для запуска рекомендуется актуальная версия Transformers, а для агентных сценариев — Qwen-Agent. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит конкретный список поддерживаемых языков, поэтому нельзя определить основной язык; качество может зависеть от языка, запроса и длины входного текста. Для обычных запросов авторы рекомендуют ограничивать генерацию примерно 16 384 токенами, хотя нативное окно контекста значительно длиннее.

TeichAI обучила эту плотную языковую модель Qwen3 с 3,7 млрд параметров на примерах ответов Claude Opus 3 из набора NoSlop4U/opus-3-1000x. Модель основана на unsloth/Qwen3-4B-Instruct-2507 и предназначена для генерации текста в диалоговом и инструкционном формате. В карточке указаны сценарии применения: программирование, создание агентов и глубокое исследование. Модель поддерживает контекст до 262 144 токенов и интерфейс вызова инструментов; опубликована в формате safetensors. Обучение выполнялось с Unsloth и библиотекой TRL. Лицензия в предоставленных сведениях не указана. Карточка не приводит оценок качества или подробных ограничений; результаты могут отличаться от ответов Claude Opus 3, на которых основаны обучающие данные.

YashasviMantha/Qwen3-4B-Instruct-2507-heretic — версия Qwen3-4B-Instruct-2507, созданная с помощью Heretic v1.4.0. Это плотная причинно-языковая модель примерно на 3,7 млрд параметров для генерации текста в диалоговом и инструктивном режиме. Она принимает текст и генерирует текст; поддерживает многоязычные запросы, работу с кодом и инструментами, а также контекст до 262 144 токенов. Модель использует только режим без рассуждений (non-thinking). Модель предназначена для ответов на вопросы, следования инструкциям, логических и математических задач, написания и разбора кода, а также работы с длинными документами и инструментами. Это декensored-версия исходной модели: в приведённом сравнении она отказала в 16 из 100 запросов, тогда как исходная — в 100 из 100; это может означать ослабленные ограничения на ответы. Доступны веса в формате safetensors, библиотека Transformers и лицензия Apache-2.0.

TeichAI/Qwen3-4B-Thinking-2507-Claude-4.5-Opus-High-Reasoning-Distill — плотная языковая модель на архитектуре Qwen3, созданная дообучением unsloth/Qwen3-4B-Thinking-2507 на наборе примеров рассуждений Claude Opus 4.5 с высоким уровнем reasoning. В модели 3,7 млрд параметров; она предназначена для генерации текста в диалоге и имеет интерфейс для вызова инструментов. Контекстное окно составляет 262 144 токена. Модель рассчитана на программирование, научные задачи и применение общего назначения, в том числе запросы, требующие развёрнутых рассуждений. README не приводит сведения о языках обучения или оценки качества. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

unsloth/Qwen3-4B-Thinking-2507-unsloth-bnb-4bit — это 4-битная версия модели Qwen3-4B-Thinking-2507, подготовленная Unsloth на базе модели Qwen. Она предназначена для генерации текста и сложных задач рассуждения, включая логические и математические задачи, научные вопросы, программирование, следование инструкциям, использование инструментов, агентские сценарии и многоязычные запросы. Модель является авторегрессионной causal language model с 4,0 млрд параметров, из которых 3,6 млрд не относятся к embedding, 36 слоями и Grouped-Query Attention: 32 головы запросов и 8 ключей/значений. Она поддерживает контекст до 262 144 токенов и работает только в режиме рассуждения; увеличенная длина размышлений особенно ориентирована на сложные задачи. Формат предназначен для text-generation и использования через Transformers, а 4-битное квантование снижает требования к памяти по сравнению с полноразмерной моделью. К сильным сторонам относятся улучшенные результаты в рассуждении, математике, кодировании, следовании инструкциям, работе с инструментами и понимании длинного контекста. Ограничения включают работу только в thinking mode, потенциально значительный расход времени и ресурсов на длинные рассуждения, а также отсутствие в представленном README подробностей о поддерживаемых языках, точных требованиях к оборудованию и характеристиках квантования за пределами обозначения bnb-4bit. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3.5-122B-A10B Claude-Distill — мультимодальная модель, созданная clzoro полным дообучением Qwen/Qwen3.5-122B-A10B на примерах рассуждений, дистиллированных из Claude Opus. Она предназначена для диалогов и многошаговых задач по математике, логике, программированию, STEM и творческому письму; унаследованные возможности зрения позволяют также работать с изображениями. Модель использует архитектуру Qwen3.5 MoE с 122 млрд параметров, из которых активны около 10 млрд на токен, и поддерживает английский и китайский языки. Обучение основано примерно на 14,9 тыс. примеров. Это помогает модели решать задачи с многошаговыми рассуждениями, но небольшой и ограниченный по составу набор данных может снижать качество обобщения. Ответы могут наследовать смещения обучающих данных; медицинскую, юридическую и финансовую информацию следует проверять. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled — мультимодальная плотная модель на 27 млрд параметров, созданная Jackrong дообучением Qwen/Qwen3.5-27B. По карточке, обучение методом SFT было направлено на структурированные рассуждения с использованием примеров, связанных с Claude-4.6 Opus; среди датасетов указаны наборы для reasoning. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст, поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для сложных аналитических запросов, программирования, математики и сценариев coding-агентов. В README заявлены поддержка роли developer, сохранение режима рассуждений и более продолжительная автономная работа; эти характеристики представлены как результаты автора и сообщества. Модель может ошибаться в фактах, а карточка предупреждает о возможных проблемах совместимости интеграций и шаблонов, поскольку выпуск обозначен как preview. Репозиторий содержит веса safetensors; лицензия — Apache-2.0.

QuantTrio Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-v2-AWQ — это AWQ-квантизированная версия модели Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-v2, разработанной на базе Qwen3.5-27B. Исходную дообученную модель создал Jackrong, а репозиторий квантизации поддерживается QuantTrio. Квантизация выполнена методом data-free, без калибровочного датасета, что позволяет уменьшить размер модели примерно до 21 GiB и снизить требования к памяти при инференсе. Модель ориентирована на задачи рассуждения, математику, текстовые задачи, логическую дедукцию, инструкции и программирование. По заявленным результатам, она сохраняет показатель 96,91% pass@1 на HumanEval, сокращает длину цепочки рассуждений примерно на 24% и обеспечивает на 31,6% больше корректных решений на токен по сравнению с базовой моделью. Для запуска рекомендуется vLLM с поддержкой AWQ, tool calls и reasoning parser; в README приведена конфигурация с контекстом до 32768 токенов и тензорным параллелизмом на двух GPU. Сильными сторонами являются экономичное рассуждение, высокая эффективность на задачах программирования и возможность использования в оптимизированном режиме инференса. Ограничения включают снижение результатов на HumanEval+ на 1,24% и на MMLU-Pro на 7,2%, а также возможное ухудшение качества на задачах, требующих длинного контекста или сложного многошагового рассуждения. Языки и точный набор поддерживаемых модальностей в README не указаны; pipeline обозначен как image-text-to-text, но подробностей о мультимодальных возможностях нет. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

RedHatAI/Qwen3.5-397B-A17B-FP8-dynamic — мультимодальная причинная языковая модель архитектуры Qwen3_5MoeForCausalLM, разработанная RedHatAI на основе Qwen/Qwen3.5-397B-A17B от Alibaba Cloud. Модель принимает текст и изображения, а генерирует текст. Она предназначена для рассуждений, работы с визуально-языковыми запросами, вызова инструментов и решения широкого круга задач обработки текста и кода. Модель содержит 397 млрд параметров и использует FP8-квантизацию весов и активаций. Квантизируются линейные операторы в трансформерных блоках, тогда как визуальный энкодер, механизм линейного внимания Gated DeltaNet, маршрутизаторы MoE, общие эксперты и эмбеддинги сохраняются в исходной точности. Это уменьшает размер на диске и потребление GPU-памяти примерно на 50% по сравнению с 16-битной версией. Поддерживаются текстовый режим, мультимодальная обработка изображений, вызов инструментов и multi-token prediction для speculative decoding. Модель оптимизирована для инференса с vLLM и валидирована с vLLM 0.18.0, RHOAI 3.4 и RHAIIS 3.4. FP8-квантизация снижает требования к ресурсам, однако модель остаётся очень крупной и требует мног GPU-инфраструктуры; в README приведена конфигурация с tensor parallelism на 4 устройствах. Данные о поддерживаемых языках, размере контекста и численных результатах бенчмарков в представленном описании отсутствуют. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

unsloth/Qwen3.5-397B-A17B-MTP-GGUF — GGUF-версия мультимодальной модели Qwen3.5-397B-A17B, разработанной командой Qwen и подготовленной для локального запуска компанией Unsloth. Модель предназначена для работы с текстом и изображениями, включая диалоговые сценарии, рассуждения, программирование, визуальное понимание, агентские задачи и вызов инструментов. В основе лежит гибридная архитектура с Gated Delta Networks и разреженным Mixture-of-Experts; обозначение 397B-A17B указывает на общий размер 397 млрд параметров и около 17 млрд активных параметров. Заявлена поддержка 201 языка и диалекта. Вариант MTP поддерживает speculative decoding, что может ускорять генерацию примерно в 1,5–2 раза при использовании совместимой ветки или версии llama.cpp. Доступны настройки для включения и отключения режима рассуждений, а также улучшения для tool calling и coding. К сильным сторонам относятся мультимодальность, высокая вычислительная эффективность разрежанной архитектуры, широкое языковое покрытие и возможность локального запуска в формате GGUF. Ограничения связаны с очень большим размером модели и требованиями к ресурсам, необходимостью совместимого ПО и специальной настройки MTP; при этом режиме не поддерживаются параллельные запросы с np > 1 и использование mmproj. README не указывает максимальную длину контекста. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3.5-4B-KIMI-Distill — мультимодальная модель с 4 млрд параметров, созданная clzoro дообучением Qwen3.5-4B на трассах рассуждений, дистиллированных из KIMI-K2.5. Она сочетает языковую модель с энкодером изображений и сохраняет возможности понимания изображений исходной модели. В карточке Hugging Face указаны архитектура Qwen3.5, поддержка диалога и изображений, а также лицензия Apache-2.0. Модель предназначена для задач рассуждения, прежде всего генерации и анализа кода, решения математических задач и ответов на вопросы по естественным наукам; также может работать с изображениями. Данные дообучения включают 554 381 пример и около 2 млрд токенов рассуждений; основная доля примеров посвящена программированию. Карточка заявляет поддержку английского и китайского языков. Модель может ошибаться в ходе рассуждений и в выводах, а на творческих и открытых диалоговых задачах может работать хуже. Её знания ограничены обучающими данными; ответы в медицинской, юридической и финансовой тематиках требуют проверки.

qwen3.5-4B-super-coder — 4-битная квантованная модель в формате GGUF, опубликованная под идентификатором thunquant/qwen3.5-4B-super-coder и основанная на Qwen/Qwen3.5-4B. Модель объединяет базовую архитектуру Qwen с чередованием трёх слоёв Gated-DeltaNet и одного слоя Full Attention; всего 8 из 32 слоёв используют полный KV-кэш. Размер файла составляет около 2,6 ГБ, заявленное окно контекста — 32K токенов, при этом базовая модель поддерживает расширение до 262K/1M через YaRN. Модель предназначена прежде всего для программирования, агентских сценариев и структурированного вызова инструментов на потребительских и мобильных устройствах. Она специализировалась на Python, JavaScript, Shell и других языках, обучалась следовать схемам JSON, различать случаи необходимости вызова инструмента и поддерживает режим видимого рассуждения с блоками <think>. Обучение включало дистилляцию данных в стиле Claude, этапы специализации на коде и tool-calling, а также дообучение на трассах Fable reasoning и агентского программирования. К сильным сторонам относятся небольшой размер, низкая нагрузка на KV-кэш, пригодность для устройств с 8 ГБ и более оперативной памяти, генерация кода и точный структурированный tool-calling. Ограничения связаны с малым размером модели, 4-битной потерей точности и тем, что заявленные характеристики и качество основаны на описании карточки; независимые бенчмарки не приведены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели Bloxyest/Qwen3.5-9B на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3.5-9B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3.5-9B — мультимодальная модель Qwen, разработанная командой Qwen и представленная в формате Hugging Face Transformers. Это дообученная версия Qwen/Qwen3.5-9B-Base: причинная языковая модель с визуальным энкодером, 9 млрд параметров и гибридной архитектурой с Gated Delta Networks и разреженными Mixture-of-Experts. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст; поддерживает чат и вызов инструментов. Модель предназначена для диалога, рассуждений, программирования, визуального понимания и агентных сценариев с использованием инструментов. Нативная длина контекста — 262 144 токена, с расширением до 1 010 000; в режиме по умолчанию перед ответом генерируется содержимое рассуждений. В карточке заявлена поддержка 201 языка и диалекта, но список языков в предоставленных данных опущен. В README заявлены высокая эффективность гибридной архитектуры и улучшенные результаты на задачах рассуждения, кода и визуального понимания; независимых оценок в предоставленном тексте недостаточно для проверки этих утверждений. Для длинного контекста могут потребоваться значительные ресурсы, а совместимость и пропускная способность зависят от версии и конфигурации сервера. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3.5-9B — мультимодальная модель Qwen, разработанная командой Qwen и представленная в формате Hugging Face Transformers. Это дообученная версия Qwen/Qwen3.5-9B-Base: причинная языковая модель с визуальным энкодером, 9 млрд параметров и гибридной архитектурой с Gated Delta Networks и разреженными Mixture-of-Experts. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст; поддерживает чат и вызов инструментов. Модель предназначена для диалога, рассуждений, программирования, визуального понимания и агентных сценариев с использованием инструментов. Нативная длина контекста — 262 144 токена, с расширением до 1 010 000; в режиме по умолчанию перед ответом генерируется содержимое рассуждений. В карточке заявлена поддержка 201 языка и диалекта, но список языков в предоставленных данных опущен. В README заявлены высокая эффективность гибридной архитектуры и улучшенные результаты на задачах рассуждения, кода и визуального понимания; независимых оценок в предоставленном тексте недостаточно для проверки этих утверждений. Для длинного контекста могут потребоваться значительные ресурсы, а совместимость и пропускная способность зависят от версии и конфигурации сервера. Лицензия — Apache-2.0.

cyankiwi/Qwen3.5-9B-AWQ-4bit — это 4-битная AWQ-квантизированная версия мультимодальной модели Qwen3.5-9B, разработанной командой Qwen. Модель предназначена для обработки текста и изображений, включая визуальное понимание, рассуждения, программирование и агентские сценарии. Она распространяется в формате, совместимом с Transformers, vLLM, SGLang и KTransformers. Модель содержит около 9 млрд параметров и построена как авторегрессионная языковая модель с vision encoder. В архитектуре сочетаются Gated Delta Networks и разреженная Mixture-of-Experts; заявлены 32 слоя и скрытая размерность 4096. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена, с возможностью расширения до 1 010 000 токенов. Заявлена поддержка 201 языка и диалекта. Квантизация AWQ снижает требования к памяти и может сделать инференс практичнее на совместимом оборудовании, однако возможны потери качества по сравнению с полноразмерной версией, а фактическая производительность зависит от используемого движка. Модель ориентирована на разработчиков и корпоративные приложения, которым нужны мультимодальные ответы, анализ изображений, работа с длинным контекстом, кодом и сложными задачами. README не содержит подробностей о специфических ограничениях, безопасности, точных требованиях к оборудованию или характеристиках именно квантизированной версии. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3.5-9B-DeepSeek-V4-Flash — плотная мультимодальная модель на 9 млрд параметров, дообученная Jackrong методом дистилляции на данных DeepSeek-V4-Distill-8000x. Она построена на базе unsloth/Qwen3.5-9B и предназначена для диалогов, структурированных рассуждений, многошагового решения задач и рабочих процессов с вызовом инструментов. Архитектура поддерживает обработку изображений и текста; заявлена поддержка английского, китайского, корейского, японского, испанского и русского языков. Модель рассчитана на эффективный инференс и может применяться для программирования, математических и STEM-задач, анализа изображений и агентных сценариев. В карточке приведены рекомендации по генерации: temperature от 0,7 до 1,0 и top_p 0,95; для строгих задач программирования предлагается более низкая температура. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Оценка в README описана как раннее контролируемое сравнение квантованной версии Q5_K_M с базовой Qwen3.5-9B, поэтому заявления о качестве следует считать предварительными. Ограничения включают возможные затруднения с редкими знаниями, чрезмерно длинные рассуждения на простые запросы и возможное ухудшение некоторых аспектов выравнивания безопасности.

Qwen3.5-9B-GGUF — это квантизированная в формате GGUF версия модели Qwen3.5-9B, подготовленная ByteShape с использованием технологии ShapeLearn. ShapeLearn подбирает тип данных отдельно для каждого тензора, чтобы сохранить высокое качество при малой разрядности. Модель имеет около 9 миллиардов параметров и поддерживает работу с текстом и изображениями, включая сценарии vision-language. Она предназначена для локального запуска и задач генерации текста, программирования, рассуждений, следования инструкциям и function calling; в README также указаны оценки на BFCL-V3, LiveCodeBench V6, HumanEval, GSM8K, IFEVAL и MMLU. Репозиторий предлагает варианты для GPU и CPU с разными компромиссами между размером, скоростью и качеством: от 2.81 до 5.10 bits per weight и примерно от 3.15 до 5.72 ГБ. Для запуска рекомендуются llama.cpp и LM Studio; llama.cpp автоматически загружает vision projector. Ollama на момент публикации README эту модель не поддерживает. Доступны оптимизированные варианты для различных аппаратных платформ, однако конкретный размер контекста, список поддерживаемых языков и подробные результаты тестов в README не указаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

FreedomAISVR/Qwen3.5-9B-MTP-MXFP4-GGUF — мультимодальная модель семейства Qwen, представленная в формате GGUF с квантизацией MXFP4. Репозиторий содержит веса модели размером 5,18 ГБ и мультимодальный проектор SigLIP в формате F16 размером 875 МБ. Указаны 32 трансформерных блока, гибридная архитектура с attention, FFN и SSM, дополнительная голова Multi-Token Prediction и контекст до 262 144 токенов. Модель предназначена для генерации текста на нескольких языках, понимания изображений и видео, рассуждений и вызова инструментов. Вариант из карточки включает режим рассуждений по умолчанию; его можно отключить параметром генерации. В метаданных базовой моделью указана Qwen/Qwen3.5-9B; лицензия — Apache-2.0. Квантизация уменьшает требования к хранению и вычислениям, но может влиять на точность относительно исходных весов.

mlx-community/Qwen3.5-9B-OptiQ-4bit — это квантизированная MLX-версия языковой модели Qwen/Qwen3.5-9B, разработанная сообществом mlx-community с использованием инструментария mlx-optiq. Модель предназначена для локального запуска на устройствах с Apple Silicon без PyTorch и облачных сервисов, а также для генерации текста, рассуждений, программирования, следования инструкциям, работы с инструментами и агентских сценариев. Модель использует смешанную точность: большинство слоёв представлены в 4-битном формате, а чувствительные к квантизации слои — в 8-битном. Всего квантизировано 248 слоёв: 132 в 8-битном и 116 в 4-битном формате; размер группы — 64. Калибровка выполнена на данных из шести доменов: проза, рассуждения, код, агенты, вызовы инструментов и инструкции с ограничениями. Размер модели на диске составляет около 6,6 ГБ. В комплект входит MTP-голова для спекулятивного декодирования, обеспечивающая примерно 1,4-кратное ускорение генерации при использовании mlx-optiq. По приведённым тестам, смешанная квантизация немного превосходит стандартную равномерную 4-битную версию по совокупному Capability Score, а наиболее заметное преимущество показано в HumanEval. При этом она уступает равномерной квантизации в BFCL и тесте длинноконтекстного извлечения HashHop, а размер файла примерно на 1,1 ГБ больше. README не указывает архитектурные детали, длину контекста или языковой охват базовой модели. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0, унаследованной от базовой модели.

Qwen3.5-9B-Opus-OpenClaw-Distilled-GGUF — дообученная модель, разработанная ykarout на базе Qwen3.5-9B и производных CoPaw-Flash-9B. Она объединяет агентные возможности OpenClaw и CoPaw с дистиллированным стилем структурированного рассуждения, вдохновлённым Claude Opus. Обучение выполнялось с использованием Unsloth и TRL методом LoRA SFT на унифицированных наборах рассуждений, включая Opus-4.6 reasoning datasets. Модель предназначена для аналитических вопросов и ответов, помощи в программировании, планирования рабочих процессов, многошаговой декомпозиции задач, логически сложных диалогов и сценариев, связанных с инструментами, терминалом и агентными средами. Она ориентирована на стиль «сначала рассуждение, затем ответ» и сохраняет формат с блоком <think> перед итоговым ответом. Модель относится к семейству Qwen3.5, имеет размер около 9 миллиардов параметров и поставляется в формате GGUF для локального запуска. Для LM Studio и llama.cpp заявлена поддержка текста и изображений, а специальная vision-merged версия предназначена для использования с Ollama. Заявленные языки включают английский, арабский, испанский, латынь, турецкий, немецкий, чешский и китайский. К сильным сторонам относятся агентное поведение, планирование, инструментальная направленность, структурированное рассуждение и совместимость с локальными средами развёртывания. Ограничения заключаются в том, что точные характеристики контекстного окна и полный состав мультимодальных возможностей в README не указаны; кроме того, описанная процедура обучения была text-only, поэтому качество работы с изображениями может зависеть от конкретного GGUF-файла и среды запуска. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3.5-9B-Qworus-V2 — гибридная языковая модель для генерации текста, разработанная на основе объединения моделей empero-ai/Qwen3.8-9B-Distill и ornith-ai/Ornith-1.5-9B. Модель создана методом 50/50 DARE-TIES merge и предназначена для задач программирования, рассуждений, вызова инструментов, планирования, проектирования и ответов на вопросы. Модель доступна через Transformers и ориентирована на text generation. Указан размер 9B; поддерживаются форматы Safetensors и GGUF. Для GGUF предоставлены варианты квантования Q4_K_L для систем с ограниченными ресурсами и Q6_K_L для более высокой точности. В этих вариантах слои токенов и вывода повышены до Q8_0, а тензоры ssm_* используют BF16 или Q8_0 для повышения точности на длинных контекстах. Для квантований imatrix обучена на смеси данных, включающей код, бизнес-тексты, математику и Wikipedia. Модель не является полностью uncensored по умолчанию, поскольку обе исходные модели не были uncensored. В README не указаны поддерживаемые языки, максимальная длина контекста и лицензия, поэтому эти характеристики нельзя определить по имеющимся данным.

Карточка модели ArliAI/Qwen3.5-9B-RpRMax-v1 на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3.5-9B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3.5-9B — мультимодальная модель Qwen, разработанная командой Qwen и представленная в формате Hugging Face Transformers. Это дообученная версия Qwen/Qwen3.5-9B-Base: причинная языковая модель с визуальным энкодером, 9 млрд параметров и гибридной архитектурой с Gated Delta Networks и разреженными Mixture-of-Experts. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст; поддерживает чат и вызов инструментов. Модель предназначена для диалога, рассуждений, программирования, визуального понимания и агентных сценариев с использованием инструментов. Нативная длина контекста — 262 144 токена, с расширением до 1 010 000; в режиме по умолчанию перед ответом генерируется содержимое рассуждений. В карточке заявлена поддержка 201 языка и диалекта, но список языков в предоставленных данных опущен. В README заявлены высокая эффективность гибридной архитектуры и улучшенные результаты на задачах рассуждения, кода и визуального понимания; независимых оценок в предоставленном тексте недостаточно для проверки этих утверждений. Для длинного контекста могут потребоваться значительные ресурсы, а совместимость и пропускная способность зависят от версии и конфигурации сервера. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3.6-27B-1C — специализированная SFT-адаптация модели Qwen/Qwen3.6-27B, представленная sweetand. Она предназначена для задач разработки на платформе 1C:Enterprise и ориентирована прежде всего на русский язык, с поддержкой английского. Модель обучалась работать с кодом BSL, XML-выгрузками и XML-схемами конфигураций, а также с типовыми практиками и открытыми кодовыми базами 1С. Модель подходит для навигации по метаданным и структуре XML-выгрузок, генерации, пояснения и рефакторинга BSL, анализа запросов 1С, code review, подбора осмысленных имён программных сущностей и соблюдения внутренних стандартов кодирования. В карточке указаны размер базовой модели 27B, SFT-обучение, LoRA-адаптер и унаследованное от Qwen3.6 контекстное окно до 262 тысяч токенов. Поддержка tool-calling и режимов thinking/non-thinking заявлена как наследуемая от базовой модели. Модель не заменяет официальную документацию 1С и аудит информационной безопасности, а её ответы по закрытым конфигурациям требуют проверки. Возможны ошибки в именах объектов, путях XML и API; вне домена 1С качество может быть ниже или менее стабильным. Сгенерированный код следует проверять в конфигураторе и на тестах, особенно перед использованием в production. Базовая и производная модель распространяются по лицензии Apache-2.0, при этом необходимо соблюдать лицензии исходных открытых кодовых баз, использованных в обучающих данных.

cyankiwi/Qwen3.6-27B-AWQ-BF16-INT4 — квантизированная версия открытой модели Qwen3.6-27B, опубликованная пользователем cyankiwi на основе базовой модели Qwen/Qwen3.6-27B. Модель распространяется в формате Hugging Face Transformers и совместима с Transformers, vLLM, SGLang и KTransformers. Это авторегрессионная языковая модель с vision encoder, предназначенная для работы с текстом и изображениями, включая агентное программирование, фронтенд-разработку, анализ репозиториев и задачи, требующие длительного контекста. Заявлены улучшения в обработке coding-agent сценариев и возможность сохранять контекст рассуждений из предыдущих сообщений. Модель поддерживает английский, китайский, хинди, арабский, русский, японский, корейский, нидерландский, французский и испанский языки. Модель содержит 27 млрд параметров, 64 слоя и имеет нативную длину контекста 262 144 токена с возможностью расширения до 1 010 000 токенов. Архитектура включает Gated DeltaNet, Gated Attention и multi-step training; размер опубликованного файла составляет 28,32 ГБ. Вариант использует квантизацию AWQ-BF16-INT4, что является его ключевой особенностью, однако README не приводит подробных результатов сравнения именно этой квантизированной версии с исходной моделью. Лицензия — Apache-2.0. Модель подходит для локального и серверного развертывания при наличии совместимого программного обеспечения и достаточных вычислительных ресурсов; конкретные требования к памяти и ограничения качества для мультимодальных задач в README не указаны.

Qwen3.6-27B-Claude-Mythos-Distilled-MTP-GGUF — общественная дообученная модель от chatqaq, созданная на базе Qwen/Qwen3.6-27B. Она ориентирована на техническое рассуждение, сложные задачи программирования, анализ кибербезопасности и автономные агентные сценарии. Модель предназначена для декомпозиции многоэтапных задач, планирования длительных рабочих процессов, отладки и подготовки ориентированного на промышленную разработку кода, а также для защитного анализа уязвимостей и аудита исходного кода. Модель содержит 27 млрд параметров и дообучалась методом QLoRA с 4-битной NF4-квантизацией на 25 000 синтетических образцов SFT из набора WithinUsAI/claude_mythos_distilled_25k. Доступны форматы GGUF Q8 и Q4 для локального развёртывания. В карточке заявлены текстовые и визуально-текстовые задачи, а также поддержка английского и китайского языков; размер контекста не указан. Сильными сторонами модели считаются структурированное многошаговое рассуждение, техническая точность, инженерное программирование и пригодность для агентных рабочих процессов. Ограничения связаны с полностью синтетическим происхождением обучающих данных: модель может галлюцинировать или чрезмерно обобщать в узкоспециализированных реальных сценариях. Она не сертифицирована для критически важных систем, поэтому результаты требуют экспертной проверки. В метаданных указана лицензия Apache-2.0, однако в README также сказано о необходимости соблюдать лицензионные условия исходной базовой модели Qwen3.6-27B.