II.3Рефакторинг, миграция и модернизация

Карточка модели xieloser/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Qwen2.5-Coder-14B-Instruct — инструкция-ориентированная языковая модель для программирования от команды Qwen. Это плотная причинная Transformer-модель семейства Qwen2 с 14 млрд параметров по метаданным; карточка указывает архитектурные компоненты RoPE, SwiGLU и RMSNorm, 48 слоёв и grouped-query attention. Модель дообучена на базе Qwen/Qwen2.5-Coder-14B и предназначена для генерации и анализа кода в диалоговом формате. Модель помогает создавать код, рассуждать о нём и исправлять ошибки, а также подходит для разработки кодовых агентов и сохраняет общие способности, включая математику. Карточка описывает контекст до 131 072 токенов с применением YaRN для обработки входов длиннее 32 768 токенов; метаданные указывают нативный контекст 32 768 токенов. Для загрузки рекомендуется актуальная версия Transformers, для развёртывания — vLLM. Лицензия Apache 2.0. Среди ограничений: при включении статического YaRN масштабирования в vLLM производительность на коротких текстах может снизиться. Подробные результаты оценки и требования к памяти в предоставленной карточке не приведены.

Карточка модели raychan0713/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Qwen2.5-Coder-32B-Instruct — инструктивно дообученная языковая модель для кода из семейства Qwen2.5-Coder, разработанного командой Qwen. Она предназначена для генерации, анализа и исправления кода, а также для создания кодовых агентов; сохраняет способности к математике и общим задачам. Модель может применяться в диалоговых сценариях и интерфейсах вызова инструментов. Это плотная причинная трансформерная модель Qwen2 с 32 млрд параметров по метаданным (в README указано 32,5 млрд), доступная в формате safetensors и рассчитанная на работу через Transformers. README описывает RoPE, SwiGLU, RMSNorm и GQA. Метаданные указывают контекст 32 768 токенов; README сообщает о поддержке до 131 072 токенов с настройкой YaRN для длинных входов. Карточка относит модель к английскому языку; модель специализируется на программировании. Лицензия Apache-2.0 допускает широкое использование с соблюдением её условий. При обработке контекстов длиннее 32 768 токенов требуется настройка YaRN; статический YaRN в vLLM может снижать качество на коротких текстах. Заявления README о сравнительной производительности являются оценкой авторов.

Sg-at-srijan-us-kg выпустил instruction-tuned модель Qwen2.5-Coder-32B на 32 млрд параметров для генерации, анализа и исправления программного кода, а также создания кодовых агентов. Это причинная языковая модель семейства Qwen2 с архитектурой Qwen2ForCausalLM; она принимает текстовые инструкции и выдаёт текст и код. Карточка описывает поддержку контекста до 128K токенов с YaRN, тогда как конфигурация по умолчанию рассчитана на 32 768 токенов. Модель использует сильные стороны Qwen2.5-Coder в задачах программирования, сохраняя способности к математике и общим задачам. Метаданные указывают английский язык, библиотеку Transformers и формат safetensors. Для работы с длинным контекстом требуется включить YaRN; в vLLM статический коэффициент масштабирования может снижать качество или эффективность на коротких запросах. Лицензия Apache-2.0.

Salience-27B-R5 — плотная мультимодальная модель на 27,8 млрд параметров от Vection Labs, дообученная на архитектуре Qwen3.8. Она принимает текст, изображения и видео и генерирует текст; заявленное контекстное окно — 1 048 576 токенов. Модель предназначена прежде всего для инженерных задач: написания и отладки кода, работы с большими репозиториями, проектирования систем, многошаговых задач в терминале и количественных рассуждений. Также она может анализировать скриншоты, диаграммы и документы в технических сценариях. Рассуждение включено по умолчанию, а глубина должна подстраиваться под сложность запроса; для трудных задач можно задавать повышенный уровень reasoning effort. В карточке заявлены плотная обработка всех параметров на каждом токене, гибридное линейное и полное внимание и MTP-голова для ускоренного декодирования. Модель ориентирована на английский язык. Выпущена под лицензией Apache-2.0 и доступна для Transformers. Модель может выдумывать API и факты, особенно при неоднозначных запросах; сгенерированный код следует проверять перед запуском. Отказное поведение снижено, встроенного фильтра контента нет, поэтому защитные правила нужно задавать в приложении. Для критически важных решений, а также медицинских, юридических и финансовых рекомендаций требуется проверка человеком.

Salience-27B-R6 — мультимодальная плотная модель на 27,8 млрд параметров от Vection Labs, созданная на базе Qwen/Qwen3.8-27B и дообученная для инженерных задач. Она принимает текст, изображения и видео и выдаёт текст; поддерживает контекст до 1 048 576 токенов. Гибридный стек линейного и полного внимания, MTP-голова и режим рассуждений, встроенный в веса, рассчитаны на эффективную генерацию и решение сложных задач. Модель предназначена прежде всего для генерации, объяснения, отладки и проверки кода, изменений в масштабах репозитория, работы через терминальные инструменты, проектирования систем и количественных рассуждений. Она также анализирует схемы, скриншоты, документы и видео в инженерных сценариях; предусмотрен интерфейс вызова инструментов. Лицензия — Apache-2.0. Модель может выдумывать API и факты при недостатке контекста, а длинный вложенный Python-код может содержать ошибки отступов; сгенерированный код следует проверять перед запуском. Умеренный уровень рассуждений по умолчанию может давать более короткие цепочки на сложных задачах, а сниженное число отказов требует собственных ограничений на уровне приложения. Для работы с инструментами README указывает на необходимость актуального Transformers и применения шаблона чата модели.

Карточка модели honore-250/Umucuzi-Coder на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Qwen2.5-Coder-32B-Instruct — инструктивно дообученная языковая модель для кода из семейства Qwen2.5-Coder, разработанного командой Qwen. Она предназначена для генерации, анализа и исправления кода, а также для создания кодовых агентов; сохраняет способности к математике и общим задачам. Модель может применяться в диалоговых сценариях и интерфейсах вызова инструментов. Это плотная причинная трансформерная модель Qwen2 с 32 млрд параметров по метаданным (в README указано 32,5 млрд), доступная в формате safetensors и рассчитанная на работу через Transformers. README описывает RoPE, SwiGLU, RMSNorm и GQA. Метаданные указывают контекст 32 768 токенов; README сообщает о поддержке до 131 072 токенов с настройкой YaRN для длинных входов. Карточка относит модель к английскому языку; модель специализируется на программировании. Лицензия Apache-2.0 допускает широкое использование с соблюдением её условий. При обработке контекстов длиннее 32 768 токенов требуется настройка YaRN; статический YaRN в vLLM может снижать качество на коротких текстах. Заявления README о сравнительной производительности являются оценкой авторов.

Viper-Coder-v1.1 — дообученная prithivMLmods 14-миллиардная языковая модель семейства Qwen2 для генерации кода и решения задач рассуждения. В карточке указана архитектура Qwen 2.5 14B, а метаданные определяют архитектуру как Qwen2ForCausalLM; модель распространяется в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалоговый режим и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для написания и отладки кода, решения алгоритмических и математических задач, следования инструкциям, работы со структурированными данными и создания технической документации. README заявляет контекст до 128K токенов и генерацию до 8K токенов, однако метаданные указывают нативный контекст 32768 токенов. Заявлены поддержка программирования на Python, JavaScript, C++, Java, SQL и других языках, а также документации на 29+ естественных языках; языковые теги карточки — английский и китайский. Модель содержит 14 млрд параметров, поэтому для инференса требуются значительные вычислительные ресурсы. Возможны ошибки в длинных ответах, чувствительность к формулировке запроса и неодинаковое качество для разных языков программирования; модель не располагает актуальными данными из интернета. Лицензия — Apache-2.0.

Aurora-Code-1 — языковая модель для программирования, разработанная канадской компанией Perciqa на базе Qwen3.6-35B-A3B. Это дообученная методом LoRA SFT модель архитектуры Transformer с механизмом Mixture-of-Experts: в README указано 35 млрд параметров всего и 3 млрд активируемых на токен; метаданные каталога указывают 2,9 млрд параметров. Модель предназначена для генерации и анализа кода, отладки, ревью и многошаговой работы агентных систем с кодовыми базами. Обучение проводилось на 2 700 инструкционных примерах для задач программирования. README заявляет поддержку более 40 языков программирования и перечисляет Python, TypeScript, Go и Rust. Модель принимает текстовые запросы и выдаёт текст, включая код. Контекстное окно — 262 144 токена. Её можно развернуть на собственной инфраструктуре; указана совместимость с Transformers, vLLM и Ollama. Лицензия — Apache-2.0. Независимые оценки на LiveCodeBench, SWE-bench Verified, HumanEval+ и MBPP+ на момент карточки ещё не опубликованы, поэтому качество на этих тестах не подтверждено. Для запуска README ориентирует примерно на 60–65 ГБ VRAM, например одну карту A100/H100 на 80 ГБ или две карты по 48 ГБ; также упоминается CPU offload.

Venti MiseAI 1.1 — локальный ИИ-ассистент от Venti Labs, дообученный на базе Qwen/Qwen2.5-Coder-7B. Модель предназначена для генерации и рефакторинга кода, решения технических задач и подготовки документации. По карточке она содержит 7 млрд параметров и распространяется в формате GGUF с квантизацией Q8_0; заявлена поддержка запуска через Ollama, llama.cpp и LM Studio, в том числе на потребительских GPU с 8 ГБ видеопамяти. Модель принимает текстовые запросы и выдаёт текст, включая программный код. Разработчик заявляет, что после загрузки MiseAI работает локально и не отправляет данные в облако. В метаданных указан английский язык карточки, но конкретный набор поддерживаемых естественных языков не описан. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели fanie123/Qwen2.5-Coder-14B на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen2.5-Coder-14B, поэтому описание составлено по ней. Qwen2.5-Coder-14B — плотная причинная языковая модель для кода, разработанная командой Qwen. Это базовый чекпойнт серии Qwen2.5-Coder на 14,7 млрд параметров (13,1 млрд без эмбеддингов), полученный дообучением Qwen2.5-14B на данных с исходным кодом, текстово-кодовым соответствием и синтетическими примерами. Архитектура Qwen2 использует RoPE, SwiGLU, RMSNorm и смещение в проекциях QKV; модель содержит 48 слоёв и поддерживает генерацию текста через Transformers. Модель предназначена для генерации, анализа и исправления кода, а также для задач с заполнением пропусков в коде и создания кодовых агентов. Она сохраняет способности к математике и общим языковым задачам. Контекст конфигурации составляет 32 768 токенов; с YaRN модель можно настроить на обработку контекста до 131 072 токенов. Разработчики не рекомендуют использовать базовую версию для диалогов без дополнительного постобучения. Для длинных запросов масштабирование YaRN может повлиять на качество обработки коротких текстов. Лицензия — Apache-2.0.

unsloth/Qwen2.5-Coder-14B — это 14-миллиардная плотная причинно-языковая модель семейства Qwen2, дообученная на основе Qwen/Qwen2.5-Coder-14B и опубликованная Unsloth. Она предназначена для генерации кода, рассуждений о коде и исправления ошибок; также подходит для сценариев с кодовыми агентами и задач с заполнением пропусков в коде. Модель принимает текст и генерирует текст, включая программный код. Контекст составляет до 32 768 токенов; репозиторий содержит веса в формате Safetensors для Transformers. Модель специализирована на программировании и сохраняет общие языковые и математические способности базовой серии Qwen2.5-Coder. README предупреждает, что базовые модели не рекомендуются для диалогового использования без дополнительного постобучения. Модель доступна по лицензии Apache 2.0.

lmstudio-community/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-GGUF — это квантованная в формате GGUF версия модели Qwen2.5-Coder-7B-Instruct, разработанной командой Qwen. Квантование выполнено bartowski на основе llama.cpp release b3772; LM Studio распространяет модель в рамках Community Model Program, но не является её разработчиком. Модель предназначена для генерации и анализа программного кода, решения задач программирования, рассуждений, исправления ошибок и создания coding agents. Это текстовая модель с архитектурой и точными параметрами, не раскрытыми в README; размер исходной модели составляет 7B параметров. Указан английский язык. Поддерживается контекст до 128K токенов с настройками YaRN RoPE, что подходит для работы с крупными файлами и длинными описаниями проектов. Обучение основано на данных объёмом 5,5 триллиона токенов. Сильными сторонами модели являются специализация на коде, возможности генерации, рассуждений и поиска ошибок, а также длинный контекст. К ограничениям относятся зависимость качества и скорости от выбранного уровня GGUF-квантования и оборудования, отсутствие в README подробностей о конкретном варианте квантования, поддерживаемых языках программирования и результатах оценивания. Как и другие языковые модели, она может выдавать неточный, небезопасный или неподходящий код и требует проверки человеком. Лицензия модели указана как Apache 2.0. Условия использования квантованной версии следует сопоставлять с лицензией оригинальной Qwen2.5-Coder-7B-Instruct и условиями распространения конкретного файла GGUF.

Viper-Coder-v1.7-Vsm6 — дообученная PrithivMLmods языковая модель семейства Qwen2 с 14 млрд параметров для генерации кода и решения технических задач. Она предназначена для разработчиков и учащихся: помогает писать, рефакторить и отлаживать программы, решать математические и алгоритмические задачи, объяснять технические концепции и формировать структурированные данные. Модель работает с текстом и поддерживает диалоговый режим. В README заявлена поддержка контекста до 128 тысяч токенов и генерации до 8 тысяч токенов, тогда как метаданные указывают native context в 1 010 000 токенов. Эти сведения расходятся, поэтому фактическую длину контекста следует проверять для используемой конфигурации. Карточка описывает оптимизацию использования памяти и сокращение лишнего текста; языком модели в метаданных указан английский. Лицензия — Apache-2.0. Модель может ошибаться в коде и объяснениях, чувствительна к формулировке запроса и не располагает актуальной информацией о событиях после обучающих данных. Для работы с большим числом параметров и длинным контекстом нужны значительные вычислительные ресурсы; качество на творческих и нетехнических запросах может быть непостоянным.

Claude Sonnet 5 — модель семейства Sonnet от Anthropic. В карточке она описана как наиболее мощная модель Sonnet и предназначена для программирования, работы агентных систем и профессиональных задач. Каталог классифицирует её как image-text-to-text. Карточка упоминает адаптивное рассуждение с настраиваемыми уровнями усилий от низкого до максимального. Доступные сведения не раскрывают размер модели, поддерживаемые языки, контекстное окно, лицензию или подробности обработки изображений.

unsloth/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct — инструктивная 32-миллиардная языковая модель для программирования из семейства Qwen2.5-Coder, опубликованная Unsloth как дообученная версия Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct. Это плотная авторегрессионная модель архитектуры Qwen2, рассчитанная на генерацию текста и диалоговое взаимодействие; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации, анализа и исправления кода, рассуждений о программном коде и создания кодовых агентов. Она также сохраняет возможности в математике и общих задачах. В метаданных указан английский язык; README описывает серию как ориентированную на код, но не приводит перечень поддерживаемых языков программирования. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Лицензия — Apache 2.0. README содержит противоречащие идентификатору модели сведения о модели 0,5B и её архитектурных характеристиках, поэтому эти детали здесь не приписываются версии 32B; оценка сходства с GPT-4o приведена в README как заявление авторов без описания результатов оценки.

unsloth/Qwen2.5-Coder-7B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen2, подготовленная Unsloth на основе Qwen/Qwen2.5-Coder-7B. Она предназначена прежде всего для генерации, анализа и исправления программного кода, а также может применяться в задачах кодовых агентов и рассуждений. В метаданных указаны 7,1 млрд параметров, архитектура Qwen2ForCausalLM, формат safetensors и контекст до 32 768 токенов; README базовой модели сообщает о поддержке расширения контекста до 131 072 токенов с YaRN, но это требует настройки. Модель принимает текст и генерирует текст. README описывает базовую версию как предварительно обученную и не рекомендует использовать её для диалогов без последующего дообучения. В карточке указаны английский язык и лицензия Apache-2.0. Сведения README о 5,5 трлн обучающих токенов и архитектурных деталях относятся к серии Qwen2.5-Coder и исходной модели; они не подтверждают отдельные особенности обучения этой копии Unsloth.

Qwen2.5-Coder-7B-bnb-4bit — 4-битная версия базовой языковой модели Qwen2.5-Coder, разработанной командой Qwen и опубликованной в репозитории Unsloth. Модель предназначена прежде всего для работы с исходным кодом: генерации, рассуждений по коду, исправления ошибок, задач code completion и создания основы для code agents. Она также сохраняет способности к математике и общим текстовым задачам. Модель является авторегрессионной causal language model на 7,61 млрд параметров, из которых 6,53 млрд не относятся к эмбеддингам. Архитектура использует RoPE, SwiGLU, RMSNorm и смещения в QKV-проекциях; предусмотрены 28 слоёв и Grouped Query Attention с 28 головами Q и 4 головами KV. Заявлена поддержка контекста до 131 072 токенов, однако исходная конфигурация рассчитана на 32 768 токенов, а для более длинных входов требуется настройка YaRN. Указанный язык — английский. Сильными сторонами модели являются специализация на программировании, улучшенные возможности генерации, анализа и исправления кода, большой контекст и сниженные требования к памяти благодаря 4-битному представлению. Это базовая, а не instruction-tuned модель, поэтому её не рекомендуют использовать непосредственно для диалогов без дополнительного обучения или постобработки. Для запуска рекомендуется актуальная версия transformers и, при необходимости, vLLM; статическое масштабирование YaRN может снижать качество или производительность на коротких текстах. Лицензия — Apache 2.0.

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct — инструкционная версия каузальной языковой модели для работы с программным кодом, разработанная командой Qwen. Это дообученная версия Qwen/Qwen2.5-Coder-7B с архитектурой Qwen2 и 7,1 млрд параметров по метаданным. Модель принимает текстовые запросы и генерирует текст, включая код; поддерживает диалоговый режим и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для генерации, анализа и исправления кода, рассуждений о коде и создания кодовых агентов. README описывает архитектуру на базе Transformers с RoPE, SwiGLU и RMSNorm, а также контекст до 131 072 токенов при настройке YaRN для длинных входов. В конфигурации по умолчанию используется контекст 32 768 токенов. Для длинных контекстов масштабирование YaRN может снижать качество на коротких запросах. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и предназначен для использования с библиотекой Transformers; README рекомендует актуальную версию библиотеки. Лицензия — Apache-2.0. Карточка подтверждает прежде всего английский язык; отдельный список поддерживаемых языков программирования и оценка качества именно этой instruct-версии здесь не приведены.

unsloth/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct — инструкционная языковая модель для программирования, основанная на Qwen2.5-Coder-7B-Instruct от Qwen и представленная Unsloth. Это плотная причинная трансформерная модель семейства Qwen2 с 7,1 млрд параметров, доступная в формате safetensors и рассчитанная на генерацию текста в диалоговом режиме. Модель предназначена для генерации, анализа и исправления кода, рассуждений о программировании и создания кодовых агентов. Она также сохраняет общие языковые и математические способности базовой модели. Метаданные указывают контекст 32 768 токенов; в README упоминается более длинный контекст базовой модели, но для этой конфигурации расширение за 32 768 токенов требует настройки YaRN и может ухудшить работу на коротких запросах. Поддерживаемый язык карточки — английский. Репозиторий лицензирован по Apache-2.0. Модель принимает текстовые запросы и выдаёт текст, включая код; фактическое качество зависит от языка программирования и постановки задачи.

Это дообученная языковая модель DavidAU на базе Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 с адаптером Brainstorm 20X. Она предназначена для диалогов, рассуждений, генерации текста и особенно для написания, анализа и отладки кода на популярных и менее распространённых языках программирования. Модель использует архитектуру MoE; в README указаны 42 млрд параметров, 67 слоёв и контекст до 256 тыс. токенов. Метаданные каталога указывают 3,5 млрд параметров, поэтому оценки общего размера в источниках расходятся. Модель принимает текст и выдаёт текст. Карточка описывает её как универсальную, с поддержкой длинного контекста и режима рассуждений; языковые теги метаданных — английский, французский, китайский и немецкий. Репозиторий содержит веса в SafeTensors и допускает использование через Transformers; лицензия — Apache-2.0. README также описывает исходные веса как источник для преобразования в другие форматы, но это не меняет указанный формат файлов репозитория.

Qwen3.6-35B-A3B-MTP-GGUF — GGUF-версия модели Qwen3.6-35B-A3B, разработанной командой Alibaba Qwen. Это разреженная мультимодальная модель Mixture-of-Experts с 35 млрд общих параметров и примерно 3 млрд активных параметров на токен. Модель принимает текст, изображения и видео, поддерживает английский язык и имеет контекст до 262 тысяч токенов; заявлено расширение до 1 млн токенов с помощью YaRN. Модель предназначена прежде всего для агентного программирования, работы с кодом, фронтенд-задач, анализа репозиториев, мультимодальных сценариев и интеграции с инструментами. Она поддерживает вызов функций, структурированный вывод и режимы рассуждения. Архитектура сочетает линейное внимание Gated DeltaNet со стандартными слоями gated attention. Формат MTP добавляет несколько выходных голов для предсказания будущих токенов и ускорения спекулятивного декодирования без отдельной draft-модели. К сильным сторонам относятся большой контекст, мультимодальность, низкое число активных параметров относительно общего размера и возможность локального запуска в различных вариантах квантования; заявленное потребление для некоторых конфигураций составляет около 21–24 ГБ VRAM. Ограничения включают значительные требования к памяти для BF16/F16 и снижение качества при более агрессивном квантовании. Доступны файлы GGUF размером примерно от 13,2 до 71,1 ГБ и отдельные мультимодальные проекторы. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct от команды Qwen — инструктивная языковая модель для программирования, построенная на архитектуре MoE. В репозитории Unsloth указаны 30,5 млрд параметров всего и 3,3 млрд активируемых; метаданные каталога указывают 2,6 млрд параметров. Модель поддерживает контекст до 262 144 токенов и работает в режиме без рассуждений (non-thinking). Модель предназначена для генерации и анализа кода, агентного программирования и сценариев использования браузера агентами. Она поддерживает интерфейс вызова инструментов и формат function calling, совместимый, в частности, с Qwen Code и CLINE. Длинный контекст позволяет работать с крупными репозиториями; в README также описано расширение контекста до 1 млн токенов с помощью Yarn. README рекомендует использовать актуальную версию Transformers и для llama.cpp указывает параметр --jinja. Заявлены исправления chat template от Unsloth. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. В README не приведены сведения о поддерживаемых естественных языках; результаты на конкретных задачах зависят от запроса и среды выполнения инструментов.

Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GPTQ-Int8 — это квантизированная в формате GPTQ Int8 версия текстовой причинно-следующей языковой модели Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct. Базовую модель разработала команда Qwen, а данную квантизированную сборку опубликовала QuantTrio. Модель предназначена прежде всего для генерации и анализа программного кода, агентного программирования, вызова инструментов и сценариев агентного взаимодействия с браузером, а также для понимания репозиториев и работы с большими объёмами контекста. Архитектура модели — Mixture-of-Experts: 30,5 млрд параметров всего, из которых 3,3 млрд активируются при обработке запроса. Модель содержит 48 слоёв, 128 экспертов и активирует 8 экспертов; используется Grouped Query Attention с 32 головами запросов и 4 головами ключей и значений. Заявлена нативная длина контекста 262 144 токена с возможностью расширения до 1 млн токенов с помощью YaRN, однако для этой сборки в примере запуска vLLM указана длина 32 768 токенов. К сильным сторонам относятся высокая эффективность разреженной MoE-архитектуры, поддержка длинного контекста, задачи программирования и tool calling. Модель работает только в режиме без рассуждений и не формирует блоки <think></think>. Для запуска рекомендуется vLLM версии 0.10.0; пример конфигурации рассчитан на один узел с четырьмя GPU и требует включения expert parallelism. Размер файлов модели составляет около 30 ГБ, поэтому необходимы значительные аппаратные ресурсы. Распространение заявлено по лицензии Apache 2.0.

Rnj-1.5-Instruct — диалоговая языковая модель Essential AI, дообученная на основе EssentialAI/rnj-1. Она содержит 8,3 млрд параметров и использует плотную архитектуру семейства Gemma 3 Text с чередованием блоков локального и глобального внимания. Окно контекста расширено до 163 840 токенов; модель рассчитана на диалоги, программирование и работу с длинными текстами, включая кодовые репозитории и научные материалы. Модель предназначена для генерации и анализа кода, понимания контекста проекта, ответов на вопросы по длинным документам и использования инструментов в диалоговом интерфейсе. В README отмечены результаты на оценках длинного контекста и SWE-Bench, но они не гарантируют аналогичного качества в конкретных задачах. Модель оптимизирована для понимания длинного контекста, а не для его продолжительной генерации: при очень длинных ответах иногда появляются бессмысленные токены. Распространяется по лицензии Apache 2.0.

Salience-27B-R4 — предварительная плотная мультимодальная модель Vection Labs на 27,2 млрд параметров, построенная на Qwen3.6. Она принимает текст, изображения и видео и генерирует текст. Модель предназначена для сложных задач разработки ПО: написания и отладки кода, редактирования репозиториев, работы через терминальные инструменты и количественных рассуждений. В архитектуре используется гибридное линейное и полное внимание, а также MTP-голова для ускорения декодирования. Нативное окно контекста составляет 262 144 токена; с YaRN его можно расширить до 1 048 576 токенов. Модель поддерживает диалог, код, вызовы инструментов и анализ изображений; в README также заявлен анализ видео. Она рассчитана на инженерные сценарии, включая понимание скриншотов, диаграмм и документов. Модель выпущена как preview, поэтому возможны шероховатости. Ответы могут содержать вымышленные API или факты, а сгенерированный код следует проверять перед запуском. Не предназначена для принятия ответственных решений без проверки человеком. Лицензия — Apache-2.0.

aiAI Coder V2 — плотная причинная языковая модель на 3,4 млрд параметров, разработанная aiAI и дообученная методом LoRA SFT на базе Qwen/Qwen3.5-4B-Thinking. После обучения LoRA-адаптер объединён с базовой моделью, поэтому репозиторий содержит готовые веса для Transformers. Модель предназначена для генерации и дополнения кода, отладки, создания SQL-запросов и проектирования программных систем; в карточке описаны примеры на Python, JavaScript и SQL, а также многошаговые диалоги с блоками рассуждений.

GLM-4.7 — языковая модель компании Z.ai для программирования, диалогов и сложных многошаговых задач. Модель с архитектурой семейства GLM-4 MoE содержит 23,4 млрд параметров и имеет контекстное окно 202 752 токена. Она принимает текст и генерирует текст; поддерживает английский и китайский языки, режим чата и вызов инструментов. Модель предназначена для генерации и отладки кода, работы в терминале и агентных системах, а также для математических рассуждений, веб-разработки, создания слайдов и обычного общения. Поддерживает чередование рассуждений и действий, сохранение блоков рассуждений между ходами и управление режимом рассуждений на уровне хода. В README отмечены улучшения относительно GLM-4.6 в задачах программирования, использования инструментов и рассуждений; приведённые результаты являются оценками на выбранных бенчмарках и не гарантируют аналогичного качества в каждом сценарии. Модель распространяется под лицензией MIT. Для локального запуска README указывает Transformers, vLLM и SGLang; поддержка GLM-4.7 в vLLM и SGLang требует основных веток проектов.

Laguna S 2.1-INT4 — модель компании poolside для агентного программирования и длительных многошаговых задач на локальной машине. Это текстовая text-to-text модель с поддержкой рассуждений, включая чередование размышлений и вызовов инструментов, а также возможность включать и отключать рассуждения для отдельных запросов. Модель использует архитектуру Mixture-of-Experts: 117,6 млрд параметров всего, из которых 8,5 млрд активируются на каждом токене. Она содержит 48 слоёв, 256 экспертов и один общий эксперт; в 36 слоях применяется Sliding Window Attention с окном 512 токенов, а 12 слоёв используют глобальное внимание. Per-head gating, rotary scales для отдельных слоёв и смешанное соотношение локального и глобального внимания рассчитаны на ускорение инференса и снижение требований к KV-кэшу. Контекстное окно составляет 1 048 576 токенов, KV-кэш квантизируется в FP8. Поддерживается только текстовая модальность; языки в README не указаны. К сильным сторонам относятся специализация на разработке ПО, агентных сценариях, работе с инструментами и длинном контексте, а также возможность локального запуска. Квантизированные INT4-веса занимают примерно 72 ГБ; модель поддерживается vLLM, Transformers, Ollama и llama.cpp с оговорёнными ограничениями по форматам и версиям. При использовании контекста максимальной длины возможно снижение качества. Модель распространяется по лицензии OpenMDW-1.1, разрешающей свободное использование и модификацию модели и связанных материалов в коммерческих и некоммерческих целях.

Laguna XS.2-INT4 — текстовая Mixture-of-Experts модель, разработанная Poolside для агентного программирования и длительных рабочих процессов на локальном компьютере. Она предназначена для генерации и анализа кода, взаимодействия с инструментами и решения задач, требующих последовательного выполнения множества действий. Модель поддерживает встроенное рассуждение между вызовами инструментов, которое можно включать и отключать для каждого запроса. Модель содержит 33 млрд параметров, из которых 3 млрд активируются для каждого токена, и включает 40 слоёв: 30 со Sliding Window Attention и 10 с глобальным вниманием. В 30 слоях используется механизм per-head gating; окно локального внимания составляет 512 токенов. Реализована смешанная схема внимания в соотношении 3:1, а KV-cache квантизирован в FP8. Это text-to-text модель с контекстом до 262 144 токенов, 256 экспертами и одним общим экспертом. Вариант INT4 ориентирован на экономичное локальное развёртывание и, согласно карточке, может запускаться на Mac с 36 ГБ оперативной памяти; заявлена поддержка vLLM, Transformers и Ollama. Сильными сторонами являются малое число активируемых параметров, сниженные требования к KV-cache, длинный контекст и специализация на агентных задачах программирования. Ограничения связаны с тем, что модель предназначена прежде всего для текстовых и кодовых сценариев, а INT4-квантизация может влиять на качество по сравнению с версиями BF16 или FP8. Приведённые результаты бенчмарков получены в конкретной экспериментальной конфигурации и не гарантируют аналогичную производительность в других условиях. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0, допускающей использование и модификацию в коммерческих и некоммерческих целях.

Карточка модели NostraEmpire/mirror-qwen2.5-coder-7b-instruct на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Qwen2.5-Coder-7B-Instruct — инструкционная версия каузальной языковой модели для работы с программным кодом, разработанная командой Qwen. Это дообученная версия Qwen/Qwen2.5-Coder-7B с архитектурой Qwen2 и 7,1 млрд параметров по метаданным. Модель принимает текстовые запросы и генерирует текст, включая код; поддерживает диалоговый режим и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для генерации, анализа и исправления кода, рассуждений о коде и создания кодовых агентов. README описывает архитектуру на базе Transformers с RoPE, SwiGLU и RMSNorm, а также контекст до 131 072 токенов при настройке YaRN для длинных входов. В конфигурации по умолчанию используется контекст 32 768 токенов. Для длинных контекстов масштабирование YaRN может снижать качество на коротких запросах. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и предназначен для использования с библиотекой Transformers; README рекомендует актуальную версию библиотеки. Лицензия — Apache-2.0. Карточка подтверждает прежде всего английский язык; отдельный список поддерживаемых языков программирования и оценка качества именно этой instruct-версии здесь не приведены.