II.3Рефакторинг, миграция и модернизация

Qwen2.5-Coder-14B-GGUF — набор GGUF-квантизаций модели Qwen2.5-Coder-14B, разработанной Qwen и подготовленной квантизатором bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для генерации и работы с исходным кодом, включая локальные сценарии программирования и текстовой генерации. В README указан английский язык, однако подробные сведения о языковом покрытии отсутствуют. Это текстовая autoregressive-модель на 14 млрд параметров, представленная в форматах от F16 до различных вариантов 2–8-битной квантизации. Размер файлов составляет примерно от 6,38 до 29,55 ГБ. Более высокие разрядности обеспечивают лучшее сохранение качества, а варианты с меньшим размером подходят для систем с ограниченной оперативной памятью; для большинства сценариев автор рекомендует варианты Q4_K_M, Q5 и Q6. Поддерживается запуск через llama.cpp и LM Studio. Формат prompt использует шаблон с маркерами ролей system, user и assistant. К сильным сторонам относятся специализация на коде, широкий выбор квантизаций и возможность локального запуска. Ограничения связаны с компромиссом между размером и качеством: низкоразрядные варианты дают более низкое качество, а некоторые ARM-оптимизированные файлы требуют поддержки sve или i8mm и не рекомендуются для Mac и Windows. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

mlx-community/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-4bit — это 4-битная версия языковой модели Qwen2.5-Coder-14B-Instruct, разработанной Qwen и преобразованной сообществом mlx-community в формат MLX с помощью mlx-lm 0.19.3. Модель предназначена для генерации текста и работы в диалоговом режиме. Основная специализация модели — задачи, связанные с программным кодом: написание, продолжение и обсуждение кода, а также взаимодействие с пользователем в формате инструкций и ответов. Модель содержит 14 миллиардов параметров и использует 4-битное квантование, что снижает требования к памяти по сравнению с полноразмерной версией. Формат MLX ориентирован на запуск с библиотекой mlx-lm. В метаданных указан английский язык. README не содержит сведений о длине контекста, поддерживаемых модальностях, результатах тестирования и конкретных ограничениях качества, поэтому эти характеристики нельзя определить по представленным данным. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-GGUF — квантизированная GGUF-версия языковой модели Qwen2.5-Coder-7B-Instruct, разработанной Qwen и подготовленной компанией Second State Inc. Модель предназначена для генерации текста и работы с программным кодом в диалоговом формате: написания, объяснения и редактирования кода, а также других сценариев, где требуется ассистент для разработки. Указанный язык — английский. Модель содержит 7 миллиардов параметров и использует шаблон запросов ChatML. Для запуска через LlamaEdge заявлен контекст до 128 000 токенов и поддержка LlamaEdge версии 0.14.3. Доступны варианты квантизации от Q2_K до Q8_0, а также f16, с размером файлов примерно от 3,02 до 15,2 ГБ. Вариант Q4_K_M рекомендован как сбалансированный по качеству и размеру, а Q5_K_M и Q5_K_S — как варианты с минимальной потерей качества. Основные преимущества — специализация на программном коде, инструктивный режим, большой заявленный контекст и возможность локального запуска в разных вариантах квантизации. Более агрессивная квантизация уменьшает требования к памяти, но приводит к заметной потере качества; точные сведения о производительности и поддерживаемых языках программирования в README не приведены. Модель распространяется по лицензии 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.

QuantTrio/Qwen3.6-27B-AWQ — это квантизированная версия модели Qwen3.6-27B, разработанной командой Qwen и опубликованной в формате, совместимом с Transformers. Вариант AWQ создан с помощью квантования без калибровочного датасета; размер файла модели составляет около 21 GiB. Лицензия — Apache 2.0. Модель предназначена прежде всего для агентного программирования, работы с фронтенд-разработкой, анализа репозиториев и сценариев с вызовом инструментов. Она относится к классу causal language model with vision encoder, поэтому поддерживает текстовые и визуальные входные данные. Заявлены возможности сохранения контекста рассуждений между сообщениями, автоматического выбора инструментов и интеграции с vLLM. Архитектура включает 27 миллиардов параметров, 64 слоя, комбинацию Gated DeltaNet и Gated Attention, а также многошаговое обучение для multi-token prediction. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена и может расширяться до 1 010 000 токенов. Данные о полном наборе поддерживаемых языков и подробных результатах независимого тестирования в README не приведены. К сильным сторонам относятся большой контекст, мультимодальность, ориентация на программирование и возможность эффективного запуска в квантизированном виде. Ограничения связаны с тем, что AWQ-квантование без калибровочного набора может приводить к потере качества по сравнению с исходной моделью; для запуска указаны vLLM 0.19.0, Transformers 5.5.4 и CUDA 12.8 или 13.0. При использовании tensor parallelism на восьми GPU требуется включить expert parallelism.

Tooony133/Qwen-3.6-27B-ChonkyCat — это объединённая с базовыми весами LoRA-адаптера версия мультимодальной модели Qwen3.6-27B. В README она описана как причинная языковая модель с визуальным энкодером, предназначенная в том числе для агентного программирования, работы с репозиториями и вызова инструментов. Модель содержит 27 млрд параметров и поддерживает контекст до 262 144 токенов, расширяемый до 1 010 000 токенов. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст. README отмечает улучшения в сценариях разработки интерфейсов и рассуждения над кодовыми базами; метаданные также указывают поддержку диалогового режима и изображений. Для запуска указана совместимость с Transformers и движками vLLM, SGLang и KTransformers. Репозиторий содержит веса safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

unsloth/Qwen3.6-27B-MLX-8bit — это 8-битная версия модели Qwen3.6-27B в формате MLX, подготовленная Unsloth на основе Qwen/Qwen3.6-27B. Модель предназначена прежде всего для агентного программирования, работы с фронтенд-проектами, рассуждений на уровне репозитория и итеративной разработки. В README также указана совместимость с MLX-инструментами; исходная модель поддерживает сценарии image-text-to-text. Архитектура представляет собой авторегрессионную языковую модель с vision encoder, 27 млрд параметров и 64 слоями. В ней используются Gated DeltaNet и Gated Attention, а также multi-step training. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена, с возможностью расширения до 1 010 000 токенов. В README не указаны точный перечень поддерживаемых языков, характеристики vision encoder и подробные ограничения 8-битной версии. К сильным сторонам относятся специализация на программировании, работе с кодовой базой и сохранении контекста рассуждений между сообщениями, а также существенно уменьшенный размер весов благодаря 8-битному представлению. К ограничениям относятся зависимость от совместимого MLX-окружения и потенциальные потери точности по сравнению с полноразмерной версией из-за квантования. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3.6-27B-MTPLX-Optimized-Speed-V2 — квантизированная версия модели Qwen3.6-27B, разработанная на базе Qwen/Qwen3.6-27B и адаптированная Youssofal для инференса через движок MTPLX на компьютерах Apple Silicon. Модель предназначена прежде всего для локальной генерации кода, использования инструментов и длительных агентских сессий на macOS, включая работу в OpenCode, Claude Code, Cline и других coding agents через OpenAI- и Anthropic-совместимые API. Модель использует архитектуру qwen3-next-mtp с нативной multi-token prediction глубиной до 3 токенов и гибридную квантизацию примерно до 5,8 бит на вес. Большинство весов представлены в 4-битном формате, чувствительные компоненты — в 8-битном или bf16. Размер модели составляет 19,9 ГБ. В комплект входит sidecar с весами MTP, поэтому отдельная draft-модель не требуется. Проверка проводилась на Apple M5 Max с 128 ГБ unified memory; MTPLX рекомендует модель для Mac с 32 ГБ unified memory и более. Заявлены скорость декодирования до 45,7 токена в секунду при контексте 17 тысяч токенов и пиковый speculative multiplier 2,86x, однако эти показатели зависят от оборудования и сценария. Сильные стороны модели — сниженная потеря качества квантизации относительно исходной версии, высокая эффективность speculative decoding в длинном контексте, ускоренная работа в агентских сценариях и сохранение качества обычного декодирования благодаря проверке токенов по точному соотношению вероятностей. Ограничения включают больший размер файла по сравнению с предыдущей версией, что может ухудшать скорость коротких холодных сессий и повышать требования к памяти. README не указывает максимальную длину контекста и список поддерживаемых языков. Модель и инструменты MTPLX распространяются по лицензии Apache-2.0.

FastFlowLM/Qwen3.6-35B-A3B-NPU2 — открытая модель семейства Qwen3.6, разработанная командой Qwen и основанная на Qwen/Qwen3.6-35B-A3B. Это авторегрессионная языковая модель с vision encoder, предназначенная прежде всего для программирования, агентских сценариев, работы с интерфейсами и репозиториями, а также для задач, требующих анализа длинного контекста. Модель поддерживает формат Hugging Face Transformers и совместима с Transformers, vLLM, SGLang и KTransformers. Модель имеет 35 млрд параметров, из которых при генерации активируются 3 млрд. Архитектура сочетает Gated DeltaNet, Gated Attention и Mixture of Experts: используется 40 слоёв, 256 экспертов, 8 маршрутизируемых и 1 общий активный эксперт. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена, с возможностью расширения до 1 010 000 токенов. Указана поддержка визуального ввода через vision encoder, однако точный перечень языков и параметры визуальной части в README не приведены. Сильными сторонами модели заявлены улучшенная работа с frontend-задачами, рассуждением на уровне репозитория и сохранением контекста рассуждений между сообщениями. Ограничения, включая качество на конкретных языках, требования к аппаратному обеспечению и особенности версии NPU2, в README не описаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Gallardo994/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct — версия модели Qwen3-Coder от Gallardo994, преобразованная в формат MLX из Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct с помощью mlx-lm 0.26.3. Это инструктивная MoE-модель для генерации текста в диалоге, ориентированная на программирование и агентные сценарии. Модель принимает текст и генерирует текст; метаданные указывают контекст до 262 144 токенов. В репозитории указаны веса safetensors и библиотека MLX. Размер, приведённый в метаданных, составляет 2,4 млрд параметров. Модель доступна по лицензии Apache-2.0.

Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-8bit — языковая модель для генерации текста, ориентированная прежде всего на задачи программирования и работы с кодом. Модель разработана сообществом mlx-community и представляет собой конвертацию Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct от Qwen в формат MLX с использованием mlx-lm версии 0.26.1. Модель предназначена для запуска через библиотеку mlx-lm и поддерживает инструкционный режим с применением chat template. В названии указано 8-битное представление, а исходная модель имеет 30B параметров и архитектуру MoE с 3B активных параметров, однако дополнительные сведения о контекстном окне, языках и поддерживаемых модальностях в README не приведены. К сильным сторонам относятся специализация базовой модели на программировании, инструкционное взаимодействие и адаптация к экосистеме MLX. Ограничения, производительность и требования к оборудованию в README не описаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Это конверсия модели Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct в формат GGUF F16, подготовленная Geoff Munn для локального запуска через llama.cpp и совместимые приложения, включая LM Studio, OpenWebUI и GPT4All. В основе — инструктивная MoE-модель Qwen, предназначенная для программирования, диалога и агентных сценариев. Модель подходит для генерации и объяснения кода, решения задач по программированию и математике, работы с RAG и интеграции с инструментами. В метаданных перечислена поддержка английского, китайского, испанского, французского, немецкого, русского, арабского, японского, корейского и хинди. Базовая модель поддерживает контекст до 262 144 токенов. Репозиторий содержит вариант GGUF F16; README также описывает доступные квантизованные варианты и компромиссы между размером, скоростью и качеством. Это конверсия сообщества, не связанная с Alibaba Cloud или командой Qwen. Лицензия — Apache-2.0.

Это сообщественная конверсия модели Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct в формат GGUF, подготовленная Geoff Munn для локального запуска через llama.cpp и совместимые приложения. В основе — инструктивная языковая MoE-модель Qwen для программирования, агентных сценариев и работы с длинным контекстом до 262 144 токенов; в этой версии используется точность FP32. Модель можно применять для генерации кода и ответов в чат-интерфейсах, а также в сценариях с RAG и инструментами. Репозиторий предлагает производные квантизации от FP32; README отмечает, что FP32 требует примерно вдвое больше памяти, чем FP16, и обычно не даёт преимуществ при инференсе, поэтому его позиционируют преимущественно для отладки, исследований и сравнения результатов. Поддерживаются английский, китайский, испанский, французский, немецкий, русский, арабский, японский, корейский и хинди. Лицензия — Apache-2.0; автор указывает, что это сторонняя конверсия, не связанная с Alibaba Cloud или командой Qwen.

Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-FP8 — кодовая версия серии Qwen3-Coder, разработанная Qwen и адаптированная FuriosaAI для запуска на аппаратной платформе FuriosaAI RNGD с использованием Furiosa-LLM. Модель предназначена для генерации кода, понимания репозиториев масштабом до проекта, агентских сценариев программирования и вызова инструментов. Она работает в режиме без рассуждений и принимает текстовые данные, возвращая текст. Это авторегрессионный трансформер архитектуры Qwen3-MoE с 30,5 млрд общих параметров, из которых около 3,3 млрд активируются для каждого токена. Веса используют статическое квантование FP8, активации динамически квантуются в FP8 во время выполнения, а KV-кэш сохраняется в 16-битной точности. Поддерживается вызов функций через парсер hermes. Для запуска на RNGD используется тензорный параллелизм на 32 PE, соответствующий четырём картам RNGD. Языки и размер контекста в README не указаны. Сильными сторонами модели являются специализация на задачах программирования, поддержка понимания репозиториев, инструментов и эффективного MoE-инференса в формате FP8. Ограничения включают работу только в режиме без рассуждений, зависимость описанной оптимизированной конфигурации от FuriosaAI RNGD и Furiosa-LLM, а также отсутствие в предоставленных данных сведений о языковом охвате, контексте и результатах бенчмарков. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

unsloth/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF — GGUF-версия инструкционной модели Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct, разработанной командой Qwen и подготовленной Unsloth. Это каузальная языковая модель для генерации текста и кода, ориентированная на агентное программирование, использование браузера агентами и другие задачи разработки, включая работу с репозиториями большого размера. Модель поддерживает интеграции и специальные форматы вызова функций для инструментов вроде Qwen Code и CLINE. Архитектура основана на mixture-of-experts: всего 30,5 млрд параметров, из которых при обработке активируются около 3,3 млрд; предусмотрено 48 слоёв, 128 экспертов и 8 активируемых экспертов. Используется Grouped Query Attention с 32 головами запросов и 4 головами ключей и значений. Нативное окно контекста составляет 262 144 токена, а с использованием YaRN его можно расширить до 1 млн токенов. Модель работает только в режиме без рассуждений и не генерирует блоки <think></think>. К сильным сторонам относятся сочетание высокой заявленной производительности в задачах программирования с относительно небольшим числом активируемых параметров, а также поддержка контекста репозиторного масштаба. README не содержит подробных данных о языках, результатах бенчмарков, требованиях к оборудованию, конкретных параметрах GGUF-квантизации или ограничениях качества, поэтому эти характеристики нельзя уточнить. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

dpankros опубликовал версию Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct, обработанную методом abliteration с помощью Heretic v1.1.0. Это причинная языковая модель семейства Qwen3 MoE для генерации текста и кода в диалоговом режиме; в README указаны 30,5 млрд параметров всего и 3,3 млрд активируемых, 48 слоёв и 262 144 токена контекста. Метаданные каталога указывают 2,6 млрд параметров, поэтому размер стоит считать неоднозначным. Модель предназначена для написания и анализа кода, работы с репозиториями большого размера и сценариев агентного программирования; заявлена поддержка вызова функций. Abliteration снижает частоту отказов: в карточке указано 9 отказов из 100 против 100 из 100 у исходной модели, при этом результат зависит от запросов и не гарантирует качество или поведение в каждом случае. Карточка указывает английский язык. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-NVFP4 — это квантизированная в формате NVFP4 версия инструкционной модели Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct, разработанная на базе модели Qwen. Квантизация выполнена с использованием llm-compressor версии 0.8.1 по официальному примеру для Qwen3-30B-A3B. Модель предназначена прежде всего для генерации и обработки программного кода, а также выполнения инструкций общего назначения. Для калибровки квантизации использованы 512 примеров: 336 образцов кода из CodeSearchNet на Python, JavaScript, Java, Go, PHP и Ruby и 176 инструкционных примеров из UltraChat. Длина последовательности при калибровке увеличена до 4096 токенов. Архитектура указана как MoE, общий размер модели — 30B параметров, из которых активируется около 3B параметров. Ключевое преимущество модели — сниженное потребление памяти и потенциально высокая скорость инференса благодаря NVFP4-квантизации, с настройками калибровки, адаптированными для задач программирования. Ограничения включают возможные сложности запуска в vLLM, необходимость совместимого GPU с архитектурами SM100 или SM120 и компиляции FP4-ядер; для RTX 5090 также возможны высокие требования к оперативной памяти при компиляции. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3-Coder-42B-A3B-Instruct-TOTAL-RECALL-MASTER-CODER-M-1million-ctx — дообученная модель DavidAU для программирования, основанная на Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct. Это причинная языковая MoE-модель семейства Qwen3: в README указаны 42 млрд параметров, 67 слоёв и 807 тензоров; метаданные каталога указывают 3,2 млрд параметров. По описанию исходной архитектуры используются 128 экспертов, из которых активируются 8. Репозиторий содержит веса safetensors для непосредственного запуска или конвертации в другие форматы. Модель предназначена для генерации и редактирования кода на основных и многих менее распространённых языках программирования, а также для диалоговых и агентных сценариев с вызовом инструментов. Разработчик добавил Brainstorm 20X для улучшения общих ответов и рассуждений. Модель работает в обычном режиме без включённого по умолчанию блока «мышления»; README описывает необязательный системный промпт для его активации. Заявлена поддержка контекста до 1 048 576 токенов через настройки YaRN/RoPE. Карточка указывает английский, французский, китайский и немецкий языки. Данных о независимых проверках качества длинного контекста или сравнительных оценках этой версии нет. Лицензия — Apache-2.0.

Anannta разработала R1-Coder-DARE-7B — объединённую методом TIES языковую модель для генерации кода и диалогового взаимодействия. В объединении использованы DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B как базовая модель и Qwen2.5-Coder-7B-Instruct; архитектура — плотная Qwen2, размер — 7,1 млрд параметров. Модель работает с текстом, поддерживает контекст до 131 072 токенов и доступна в форматах Safetensors и GGUF F16. Модель предназначена для генерации и анализа кода в инструкционном и чат-сценариях. Метаданные указывают задачу text-generation и возможность чата. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Rombos-Coder-V2.5-Qwen-14b — дообученная автором Rombodawg модель для генерации кода на основе Qwen/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct. В README также описано слияние instruct- и base-моделей методом TIES в рамках подхода Continuous Finetuning; метаданные классифицируют происхождение как дообучение. Модель построена на плотной архитектуре Qwen2 и содержит 14 млрд параметров. Модель предназначена для диалоговой генерации и анализа кода, а также для сценариев вызова инструментов. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленный родительский чекпойнт — инструкционная модель Qwen2.5-Coder-14B-Instruct. Контекст составляет 32 768 токенов. Модель опубликована в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

Rombos-Coder-V2.5-Qwen-14b-GGUF — это квантизированная версия модели Rombos-Coder-V2.5-Qwen-14b, подготовленная bartowski в формате GGUF для запуска через llama.cpp и совместимые приложения, включая LM Studio. Исходная модель размещена автором rombodawg и основана на Qwen2.5-Coder-14B. Модель предназначена прежде всего для генерации и обработки программного кода, включая написание, дополнение и преобразование кода в сценариях локального инференса. Модель относится к классу текстовых генеративных моделей, имеет около 14 млрд параметров и поддерживает английский язык. README не содержит сведений о точной архитектуре, размере контекстного окна, дополнительных языках или мультимодальных возможностях. Доступны варианты от F16 до Q3 и IQ-квантизаций с размером файлов примерно от 6,92 до 29,55 ГБ. Более высокие разрядности обеспечивают лучшее сохранение качества, а варианты Q4 и ниже требуют меньше оперативной памяти; отдельные варианты оптимизированы для ARM и имеют специальные требования к аппаратной поддержке. К сильным сторонам относятся специализация на задачах программирования, широкий выбор уровней квантизации и возможность локального запуска. Ограничения связаны с потерей качества в низкоразрядных вариантах, значительными требованиями к памяти для старших вариантов и отсутствием в README подробных данных о качестве на бенчмарках, контекстном окне и поддерживаемых языках программирования. Распространение указано по лицензии Apache-2.0.

Replete-Coder-Qwen2-1.5b — дообученная Rombodawg модель семейства Qwen2 с 1,5 млрд параметров для генерации кода и ответов общего назначения. Она предназначена для написания и преобразования кода более чем на 100 языках программирования, помощи в вопросах безопасности кода и уязвимостей, математических задач и диалогового использования. Обучение проводилось на инструкционных данных: около 75% посвящено коду и 25% — задачам общего назначения; README описывает набор примерно из 3,9 млн строк и около 1 млрд токенов. Модель поддерживает диалоговый шаблон ChatML и вызов функций. Модель принимает текст и выдаёт текст. Метаданные указывают контекст до 131 072 токенов, однако README сообщает, что дообучение проводилось с окном 8 192 токена и качество при более длинном контексте не гарантируется. Указаны веса в формате safetensors и лицензия Apache-2.0. Заявление об отсутствии ограничений в обучающих данных отражает описание автора, но не гарантирует точность ответов или безопасное поведение модели.

Stable-DiffCoder-8B-Instruct — инструктивная модель генерации кода от ByteDance-Seed, построенная на архитектуре Seed-Coder и дообученная на базе Stable-DiffCoder-8B-Base. Это плотная языковая модель с 7,6 млрд параметров и маскированной диффузионной генерацией; карточка указывает обучение на открытых и синтетических данных и настройку для следования пользовательским инструкциям. Модель предназначена для генерации, дополнения, редактирования и анализа кода, включая задачи рассуждения о коде. Контекст составляет 8192 токена. В README заявлены улучшения на ряде кодовых бенчмарков по сравнению с авторегрессионными и другими диффузионными моделями близкого размера; диффузионный подход также помогает обрабатывать структурированный код и языки программирования с меньшим количеством данных. Для запуска README описывает использование Transformers и параметры пошаговой генерации, включая длину блоков, стратегию повторного маскирования и порог декодирования. Модель распространяется по лицензии MIT. README не перечисляет поддерживаемые языки программирования, поэтому конкретные языки здесь не указаны.

StarCoder2-15B-Instruct-v0.1-GGUF — это квантизированная в формате GGUF версия инструкционной модели StarCoder2-15B-Instruct-v0.1, разработанной BigCode и подготовленной компанией Second State Inc. Модель предназначена для генерации и обработки программного кода в сценариях, где требуется локальный или более ресурсоэффективный запуск текстовой генеративной модели. Модель имеет размер 15 млрд параметров и поддерживает контекст до 6144 токенов. В README не указаны точная архитектура, перечень поддерживаемых языков программирования и естественных языков, а также характеристики мультимодальности; по назначению и тегу code модель ориентирована на работу с текстом и исходным кодом. Доступны варианты квантования от Q2_K до Q8_0, а также F16 объёмом от 6,19 до 31,9 ГБ. Вариант Q4_K_M обозначен как сбалансированный и рекомендуемый, а Q5_K_M и Q5_K_S — как варианты с очень низкой или низкой потерей качества. Главное преимущество сборки — возможность выбирать между меньшим объёмом файлов и сохранением качества. Более агрессивное квантование, включая Q2_K и некоторые варианты Q3, сопровождается существенной потерей качества, поэтому оно подходит не для всех задач. Лицензия модели — BigCode OpenRAIL-M. Для запуска в README упоминается LlamaEdge, но его поддержка обозначена как находящаяся в разработке; квантование выполнено с помощью llama.cpp версии b2824.

Tessa-Rust-T1 — языковая модель на архитектуре Qwen2, разработанная Ravi, Ernest и командой Tesslate на основе Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct. Модель дообучена для генерации и понимания кода на Rust; содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Опубликована в формате safetensors под лицензией Apache-2.0. Модель предназначена для создания функций, структур, трейтов и модулей по текстовому запросу, рефакторинга Rust-кода, написания тестов, CLI-инструментов и API-обработчиков. Карточка также описывает её интеграцию с агентами для работы с контекстом проекта и зависимостями. Основной язык карточки — английский; целевой язык программирования — Rust. Среди заявленных сильных сторон — генерация идиоматичного Rust-кода и понимание заимствований, времён жизни, трейтов и распространённых шаблонов. Сложная асинхронность, макросы, управление временами жизни и unsafe-код могут требовать проверки и доработки; для редких библиотек модель может предлагать неверные API, а управление Cargo.toml и сложными сценариями сборки ограничено. Карточка рекомендует не менее 12 ГБ видеопамяти для bf16, но фактические требования зависят от конфигурации и квантизации.

Tiel-Coder-35B-A3B-GGUF — это локальная GGUF-квантизованная версия модели Ornith-1.5-35B-A3B, опубликованная npario и основанная на разработке ornith-ai. Модель предназначена прежде всего для агентного программирования, исправления задач в существующих кодовых базах и длительных многошаговых диалогов. Она использует MoE-архитектуру с 35 млрд параметров и примерно 3 млрд активных параметров, а также гибридную структуру SSM/attention с двумя KV-головами. Модель поддерживает текстовые и визуальные сценарии: она может анализировать скриншоты, трассировки ошибок и дизайн-макеты. Заявлены английский и китайский языки. Vision tower унаследован от Ornith-1.5; для него требуется отдельный файл mmproj-BF16.gguf размером около 903 МБ. Доступны варианты квантизации от 2 до 8 бит, размером примерно от 12,3 до 38,5 ГБ. Точный размер контекстного окна в README не указан, но благодаря гибридной архитектуре и двум KV-головам кэш контекста занимает меньше памяти, чем у плотной модели сопоставимого размера. Сильные стороны модели — скорость, эффективность на задачах программирования, стабильность в многоходовых диалогах и поддержка локального запуска через llama.cpp. По приведённым тестам, 4-битная версия решила 12 из 25 задач SWE-bench-Live и показала результат 67,2 в Claw-Eval. Ограничения — заметно более слабые результаты в знаниях и сложном рассуждении: результат MMLU-Pro составляет 73,7, а авторы отдельно отмечают слабость в trivia-задачах. Модель распространяется по лицензии MIT.

Tiel-Coder-35B-A3B-MLX-oQ6e-MTP — это квантованная версия Ornith-1.5-35B-A3B от ornith-ai, подготовленная пользователем peculiar-ragdoll для запуска через MLX. Модель ориентирована прежде всего на агентное программирование, исправление реальных проблем в кодовых базах и длительные многоходовые диалоги. Она основана на архитектуре MoE с заявленными 35B общих параметров и 3B активных параметров, использует 6-битное динамическое смешанное квантование oQ6e с imatrix, шаблон чата Sharp и обученную голову multi-token prediction (MTP) для ускоренного декодирования. Поддерживаются текст и изображения, а заявленные языки — английский и китайский. Встроенный vision-проектор поставляется в той же папке, отдельно загружать его не требуется. Сильными сторонами модели являются скорость, эффективность в задачах программирования и качество многоходового общения. В README она описывается как особенно подходящая для практической работы с кодом, тогда как для викторин, экзаменационных знаний и сложного общего рассуждения рекомендуется использовать другие модели. Приведённые результаты SWE-bench и других тестов относятся к сборке GGUF, а не непосредственно к этому MLX-файлу, поэтому их нельзя считать точными измерениями данной версии. Для запуска рекомендуется oMLX, который поддерживает MTP. Версия несовместима с ML Studio: его MLX-движок некорректно исполняет MTP и генерирует бессмысленный многоязычный текст. Для LM Studio следует использовать сборку GGUF или вариант MLX без MTP. Модель распространяется по лицензии MIT.

TripleTrouble-V3 — объединённая разреженная языковая модель семейства Qwen3.5 MoE, созданная OliviaRossi на основе KAT-Coder-V2.5-Dev, Ornith-1.5-35B-A3B и Qwen-AgentWorld-35B-A3B. Она предназначена для генерации текста и диалога, программирования, вызова инструментов и агентных сценариев, включая планирование действий и моделирование переходов состояния среды. Архитектура модели — MoE; в репозитории указаны веса SafeTensors, 2,9 млрд параметров в метаданных и контекст до 262 144 токенов. Карточка описывает объединение специализированных чекпойнтов методами согласования весов и калибровки маршрутизатора экспертов. Заявлены навыки работы с кодовыми базами, структурированным JSON, многошаговыми вызовами API и состояниями сред. Метаданные указывают поддержку английского и китайского языков, а также интерфейс для вызова инструментов. Лицензия — Apache-2.0. Размер в README (34,7 млрд параметров всего и около 3,3 млрд активных на токен) расходится с метаданными, где указано 2,9 млрд параметров; поэтому размер следует считать неоднозначным. Заявления карточки о качестве и скорости не сопровождаются приведёнными результатами оценки. Это текстовая модель: сведения не подтверждают обработку изображений, аудио или видео.

Ziya-Coding-15B-v1 — разработанная IDEA-CCNL предварительно обученная и дообученная модель для задач программирования на основе StarCoderBase с 15,5 млрд параметров. Она принимает инструкции и генерирует, продолжает и исправляет код, объясняет его, выполняет перевод кода и задачи NL2SQL; также обучалась на общих инструкциях на китайском языке. Модель рассчитана на работу с текстом и кодом, поддерживает китайский и английский языки и имеет контекст длиной 8192 токена. Для улучшения понимания китайского и следования инструкциям разработчики продолжили обучение StarCoderBase на корпусе из китайского, английского и кода, а затем провели трёхэтапное supervised fine-tuning на общих и кодовых инструкциях, включая данные с обратной связью компилятора. В README приведены результаты HumanEval и MBPP, однако они не гарантируют качество на других языках программирования и прикладных задачах. Модель распространяется по лицензии GPL-3.0.

Blue-Rose-Coder-12.3B-Instruct — объединённая инструкционная языковая модель для работы с программным кодом. Она создана с помощью LazyMergekit на основе Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct и WhiteRabbitNeo/WhiteRabbitNeo-2.5-Qwen-2.5-Coder-7B; в README исходные модели перечислены повторно. Архитектура — плотная Qwen2ForCausalLM, объём — 11,7 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации кода и диалоговых сценариев; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия модели в предоставленных данных не указана. Базовая Qwen-модель описана как пригодная для генерации, анализа и исправления кода; отдельные результаты оценки Blue-Rose-Coder в карточке не приведены.