II.3Рефакторинг, миграция и модернизация

Qwen3.5-88B-YMQ-GGUF — квантованная GGUF-сборка модели 0xSero/Qwen3.5-88B, подготовленная независимым разработчиком ZeroDigest. Это разговорная модель для генерации текста; в карточке заявлены архитектура Mixture-of-Experts с компонентами Transformer и Mamba/SSM и смешанная квантизация с разной точностью для attention, общих и фоновых экспертов. Файл варианта M занимает около 37 ГБ; README рекомендует запуск через llama.cpp и приводит конфигурацию с контекстом 131072 токена. Сборка предназначена для диалогов, разработки кода и работы через API-инструменты вроде RooCode и Aider. README описывает настройку распределения битности по значимости слоёв и экспертов для экономии памяти при сохранении качества маршрутизации, однако приведённые значения perplexity и KL-divergence ещё не заполнены, поэтому заявленное качество не подтверждено опубликованными оценками. Метаданные указывают лицензию Apache-2.0.

Qwen3.5-9B Uncensored Coder — текстовая LoRA-дообученная версия Qwen3.5-9B от mshodiqul на базе DavidAU/Qwen3.5-9B-Claude-4.6-HighIQ-THINKING-HERETIC-UNCENSORED. Модель предназначена для генерации кода, агентных сценариев, вызова инструментов и функций в диалоговом формате. Дообучение выполнено методом SFT на синтетических трассах вызова функций и агентного кодирования; тесты карточки отмечают успешную работу с одиночным и множественным выбором инструментов, а также в сценарии агента-программиста. Модель использует архитектуру Qwen3.5-9B и принимает текст, включая запросы с инструкциями для инструментов. Контекстное окно составляет 262 144 токена; практическая длина ответа обычно ограничена несколькими тысячами токенов. Зрительная часть базовой модели сохранена, но в этом дообучении не участвовала. Лицензия — Apache-2.0. Среди известных ограничений — уход в посторонние шаблоны при длинных запросах на bash или скрипты, когда включён блок рассуждений; для таких задач в карточке рекомендуются соответствующий reasoning parser или отключение рассуждений. При вопросе о собственной идентичности модель может воспроизводить имя из обучающих данных. Поведение без цензурных ограничений унаследовано от базовой модели.

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

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

FTK11558/Qwen3.6-35B-A3B-APS — производная мультимодальная модель семейства Qwen3.5 MoE, представленная как вариант Qwen3.6 с адаптивным probe-based steering (APS). Карточка заявляет ориентацию на агентное программирование, работу с репозиториями, генерацию интерфейсов и вызов инструментов. Модель принимает текст и изображения и выдаёт текст; общая архитектура включает языковую модель с vision encoder и смесь экспертов: 35 млрд параметров всего, около 3 млрд активных, 40 слоёв и 256 экспертов, из которых активируются 8 маршрутизируемых и один общий. Указан контекст 262 144 токена с возможностью расширения до 1 010 000. Модель предназначена для чата, программирования и мультимодальных задач; в README приведены оценки на программных, агентных, математических и vision-language бенчмарках, но таблицы результатов опущены. Репозиторий содержит веса и конфигурацию в формате Transformers/Safetensors и заявляет совместимость с Transformers, vLLM, SGLang и KTransformers. Лицензия — Apache-2.0. Название и README указывают на APS steering, однако не приводят базовую модель или детали обучения APS. Поэтому происхождение от конкретного чекпойнта установить нельзя. README также содержит рекламные заявления о качестве, которые по приведённым данным независимо оценить невозможно.

Qwen3.8-27B-OBLITERATED — дообученная версия Qwen3.8-27B, опубликованная Jaredhollins. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая ответы на запросы, которые базовая модель может отклонять или сопровождать предупреждениями. По карточке, версия V3 устраняет жёсткие отказы и уклончивые ответы, сохраняя близкую к исходной производительность; в приведённом тесте MMLU она набрала 82,3% против 84,5% у базовой модели. В основе лежит плотная архитектура семейства Qwen3.5 с 27 млрд параметров. Репозиторий содержит варианты GGUF от BF16 до нескольких уровней квантования, а также файлы safetensors и MLX. Для GGUF автор рекомендует использовать встроенный шаблон чата; также указаны настройки генерации, помогающие уменьшить повторения и циклы. Лицензия — Apache-2.0. Модель ориентирована на ответы без отказов и подходит для диалоговых, кодовых и агентных сценариев. Указанные автором результаты на ограниченных наборах задач включают 20 из 20 проверок генерации кода, а также успешные примеры рефакторинга, извлечения данных по JSON-схеме и циклов ReAct. Это самооценка автора карточки; приведённые результаты не гарантируют качество на других запросах. В README также отмечено снижение MMLU относительно базовой модели, особенно в STEM, и склонность к повторениям без рекомендуемых настроек.

Solstice-AI Qwen3.8-27B-TTURBO-Cold-Fusion-709-L-Uncensored-mlx-oQ8e-1M — это релиз модели для Apple Silicon в формате MLX, созданный Solstice-AI на базе дообученной модели DavidAU Qwen3.8-27B-TWIN-TURBO-Fable-Cold-Fusion-709-L-Uncensored. Архитектурная основа принадлежит Qwen/Alibaba, дообучение выполнил DavidAU, а смешанную oQ8e-квантизацию подготовила Solstice-AI. В карточке указаны английский и китайский языки, лицензия Apache 2.0 и контекстное окно до 1 048 576 токенов. Модель предназначена для запуска на компьютерах Apple с unified memory и ориентирована на рассуждения, программирование, научные и многодисциплинарные задачи. Заявлены переменная глубина рассуждений через 10-уровневую систему управления thinking, нативная аппаратная Multi-Token Prediction и скорость 58–74 токена в секунду на потребительских и профессиональных чипах Apple Silicon. Формат oQ8e использует смешанную точность и повышенную разрядность для чувствительных компонентов, включая проекции внимания, матрицы MLP и нормализационные тензоры. К сильным сторонам относятся большой контекст, оптимизация под Metal и Apple Silicon, поддержка аппаратного MTP, гибкое управление глубиной рассуждений и ориентация на кодирование и reasoning. Ограничениями являются требование не менее 64 ГБ unified memory для конфигурации oQ8e, зависимость от MLX/mlx-lm и отсутствие в README подробностей о фактической мультимодальности, несмотря на заявленный pipeline image-text-to-text. Модель обозначена как uncensored и abliterated, поэтому её поведение в части отказов от потенциально вредных запросов может отличаться от стандартных версий.

QuantTrio/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-AWQ — 4-битная AWQ-квантизированная версия Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct, разработанной командой Qwen. Это причинная языковая модель для генерации текста и программного кода, включая агентное программирование, использование браузера, понимание репозиториев и вызов функций в совместимых инструментах и платформах. Исходная модель имеет MoE-архитектуру с 30,5 млрд параметров, из которых 3,3 млрд активируются при обработке запроса, 48 слоями, 128 экспертами и 8 активными экспертами. Используется GQA с 32 головами запросов и 4 головами ключей и значений. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена, а с использованием YaRN может быть расширена до 1 млн токенов. Модель работает только в режиме без рассуждений и не генерирует блоки <think></think>. Поддерживаются текстовые сценарии; сведения о конкретном наборе языков в README не приведены. К сильным сторонам относятся высокая эффективность MoE-архитектуры, задачи программирования, агентские сценарии, вызов инструментов и работа с длинным контекстом. Основное ограничение этой версии — существенная потеря качества при 4-битной квантизации, поэтому её следует использовать с осторожностью. Для запуска через vLLM требуется версия 0.10.0 или совместимая, включённый экспертный параллелизм и подходящая GPU-конфигурация; в README приведён сценарий запуска на четырёх GPU с контекстом 32 768 токенов. Распространение указано по лицензии Apache-2.0.

Intel/Qwen3-Coder-Next-int4-AutoRound — это квантованная версия языковой модели Qwen/Qwen3-Coder-Next, разработанная с использованием Intel AutoRound. Модель предназначена для генерации текста и решения задач программирования, включая создание исходного кода, например реализацию алгоритмов. Она поддерживает стандартные сценарии работы через Hugging Face Transformers и сервер vLLM. Модель использует симметричную INT4-квантизацию с group_size 128, что снижает требования к памяти по сравнению с полноразмерной версией. Точные сведения о размере модели, поддерживаемых языках, модальностях и длине контекста в предоставленных данных не указаны. Модель может генерировать фактически неверные, предвзятые, оскорбительные или иным образом нежелательные ответы, поэтому перед использованием в приложениях необходимы тестирование безопасности и проверка результатов. Условия лицензирования должны соответствовать лицензии исходной модели Qwen/Qwen3-Coder-Next; конкретная лицензия в README не указана.

RedHatAI/Qwen3-Coder-Next-NVFP4 — языковая causal-модель для генерации текста, разработанная Red Hat на основе Qwen/Qwen3-Coder-Next от Alibaba Cloud. Модель принимает текст и генерирует текст; по назначению относится к моделям для задач программирования и работы с кодом. Архитектура указана как Qwen3NextForCausalLM, поддерживается интеграция с vLLM и вызов инструментов через совместимый с OpenAI API интерфейс. Модель представляет собой квантизированную версию исходной Qwen3-Coder-Next: веса и активации линейных операторов в блоках трансформера переведены в формат FP4. Это сокращает число битов на параметр с 16 до 4, а заявленный объём хранения на диске и требования к памяти GPU — примерно на 75%. Размер модели, максимальная длина контекста и набор поддерживаемых языков в представленном README не указаны. Модель валидирована с vLLM 0.14.1, RHAIIS 3.4 EA1 и RHOAI 3.4 EA1; для развёртывания в примере используется tensor parallelism на двух устройствах. Ключевое преимущество — существенное снижение требований к дисковой и GPU-памяти по сравнению с неквантизированной версией. При этом README не содержит результатов бенчмарков и количественной оценки влияния FP4-квантизации на качество, поэтому точные сильные стороны и возможные потери качества нельзя подтвердить по имеющимся данным. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Rombos-Coder-V2.5-Qwen-7b-GGUF — это GGUF-квантизованная версия кодовой языковой модели Rombos-Coder-V2.5-Qwen-7b, опубликованная и квантизованная bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Базовая модель разработана rombodawg и основана на семействе Qwen. Модель предназначена для генерации текста и программного кода, включая локальный запуск через llama.cpp или LM Studio. В репозитории представлены варианты от F16 до низкобитных квантований Q8_0, Q6_K, Q5_K, Q4_K, Q3_K и IQ-форматов, что позволяет выбирать между качеством, размером файла и требованиями к оперативной памяти. Размер исходной модели обозначен как 7B; точные сведения об архитектуре, длине контекста, дополнительных модальностях и полном наборе поддерживаемых языков в README не указаны. Заявлен английский язык, а pipeline модели относится к text-generation. Сильной стороной является широкий выбор квантований, включая варианты, оптимизированные для ARM, а также высококачественные Q6 и Q5, рекомендованные автором. Ограничения зависят от выбранного варианта: более компактные квантования снижают качество, а ARM-специализированные файлы требуют соответствующих аппаратных инструкций и не рекомендуются для Mac или Windows. Для использования указан формат диалогового шаблона ChatML. Лицензия — Apache-2.0; ссылка на лицензию ведёт к лицензии Qwen2.5-Coder-14B.

Seed 2.0 Code — модель ByteDance Seed, оптимизированная для агентного программирования. Она предназначена для разработки интерфейсов, задач программирования на разных языках и рабочих процессов с coding-агентами в инструментах вроде Claude. Доступные сведения не уточняют архитектуру, размер, поддерживаемые естественные языки или длину контекста. Модель ориентирована на применение в задачах разработки ПО; конкретные ограничения и условия лицензии в предоставленных данных не описаны.

Skywork_SWE-32B-GGUF — это набор квантизированных сборок модели Skywork-SWE-32B, разработанной командой Skywork и преобразованной в формат GGUF пользователем bartowski с помощью llama.cpp. Модель предназначена для генерации текста и прежде всего ориентирована на задачи программной инженерии, включая сценарии SWE-bench. Запуск возможен через LM Studio, llama.cpp и другие проекты на базе llama.cpp. Для работы рекомендуется использовать указанный шаблон чата с ролями system, user и assistant. Модель содержит 32 млрд параметров; доступны варианты от BF16 до различных уровней квантизации, включая Q8_0, Q6_K, Q5_K, Q4_K и Q3_K. Размер файлов варьируется примерно от 13 до 66 ГБ, что позволяет выбирать баланс между качеством и требованиями к памяти. Старшие варианты квантизации обеспечивают качество, близкое к исходной модели, тогда как младшие требуют меньше ресурсов, но могут заметно терять в качестве. Архитектура, поддерживаемые языки, модальности и размер контекстного окна в предоставленных данных не указаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Z1-7B — дообученная языковая модель семейства Qwen2, разработанная проектом EfficientScaling для генерации и рассуждений при решении задач с кодом. Она основана на Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct и содержит 7,1 млрд параметров. Модель рассчитана на диалоговое использование и поддерживает интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная задача Hugging Face — text-generation. Контекст составляет 32 768 токенов. Репозиторий использует Transformers и формат safetensors, лицензия — MIT. README упоминает режим shifted thinking и тестовое масштабирование вычислений во время вывода, но не содержит подробностей о качестве и конкретных сценариях применения.

AlchemistCoder-DS-6.7B — разговорная модель для генерации кода из семейства AlchemistCoder, разработанного авторами исследования «AlchemistCoder: Harmonizing and Eliciting Code Capability by Hindsight Tuning on Multi-source Data». Это плотная авторегрессионная модель архитектуры LlamaForCausalLM с 6,6 млрд параметров и контекстом до 16 384 токенов; она предназначена для генерации кода и выполнения инструкций, связанных с кодом. Модель дообучена на разнотипных источниках данных объёмом 200 млн токенов. В обучении использовались специальные подсказки для согласования стилей и качества данных, а также задания на понимание кода, развитие инструкций, фильтрацию данных и ревью кода. Авторы сообщают о результатах на тестах генерации кода и общих способностей; эти заявления приведены в README и сами по себе не гарантируют качество на конкретных задачах. Модель распространяется в формате PyTorch по лицензии Apache-2.0. README не уточняет базовую модель, поддерживаемые языки программирования и языки естественного общения.

AReaL-boba-2-14B — открытая 14-миллиардная языковая модель для генерации кода и решения задач программирования, созданная командой RL Lab организации Ant Research. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen3, дообученная с помощью асинхронного обучения с подкреплением в системе AReaL-boba²; для репозитория указаны веса PyTorch и контекст до 40 960 токенов. В README приведены результаты на LiveCodeBench v5, Codeforces и CodeContests. Модель подходит для генерации и объяснения кода, решения задач по программированию и диалоговой помощи разработчикам; в метаданных также заявлен интерфейс вызова инструментов. README описывает возможности системы обучения, но не приводит подробные инструкции по формату запросов модели. Лицензия репозитория — Apache-2.0.

Artigenz-Coder-DS-6.7B — языковая модель для генерации кода, выпущенная командой Artigenz. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 6,6 млрд параметров; в карточке указана оценка размера 6,7 млрд параметров и потребность в памяти около 13 ГБ. Модель дообучена на DeepSeek-Coder-6.7B-Base и предназначена для быстрого локального запуска на компьютерах. Модель принимает текстовые запросы и генерирует текст, в том числе код; также заявлен разговорный режим. Контекст составляет до 16 384 токенов. В метаданных указан английский язык. Данные и скрипты дообучения на момент публикации карточки планировалось открыть позднее. Лицензия обозначена как other, поэтому конкретные условия использования следует сверять с лицензией репозитория.

BerkeliumGPT2-Coder-3b — дообученная на коде модель генерации текста на архитектуре Qwen2.5 с 3,1 млрд параметров. Разработчик обучал её на наборе BerkeliumCoding, составленном из 176 репозиториев с разрешительными лицензиями. Модель предназначена для генерации кода и диалоговой работы с запросами о программировании. Модель распространяется в формате SafeTensors с точностью bfloat16 и поддерживает запуск через Apple MLX и Transformers; в метаданных также указана совместимость с vLLM. Карточка README указывает контекст 4096 токенов, тогда как метаданные каталога — 32768 токенов, поэтому фактическую длину контекста следует проверять для используемой конфигурации. Лицензия — Apache-2.0.

Это вариант CodeLlama-13B-Instruct, созданный путём загрузки исходной модели Meta с 4-битной квантизацией NF4 через bitsandbytes и последующего преобразования слоёв linear4bit в FP16. Модель содержит 12,9 млрд параметров, построена на архитектуре Llama и рассчитана на генерацию текста; заявленная длина контекста — 16 384 токена. Модель предназначена для генерации кода и ответов на инструкции, связанных с программированием. Upscaling слоёв в FP16 призван убрать затраты на квантование и деквантование при каждом проходе во время инференса. Исходная NF4-квантизация была с потерями, поэтому автор предупреждает о возможном снижении качества по сравнению с официальной CodeLlama-13B-Instruct. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

QuantFactory/CodeLlama-7b-Instruct-hf-GGUF — это квантизированная версия CodeLlama-7b-Instruct-hf, разработанная на основе модели codellama/CodeLlama-7b-Instruct-hf. Репозиторий подготовлен с использованием llama.cpp и предназначен для локального запуска модели в формате GGUF. Модель относится к семейству Llama и ориентирована на генерацию текста и работу с программным кодом, включая сценарии инструкционного взаимодействия с разработчиком. В README указано, что исходная модель имеет размер 7 миллиардов параметров. Поддерживаются варианты квантизации Q2_K, Q3_K_L, Q3_K_M, Q3_K_S, Q4_0, Q4_K_M, Q4_K_S, Q5_0, Q5_K_M, Q5_K_S, Q6_K и Q8_0, позволяющие выбирать компромисс между качеством, скоростью и требованиями к памяти. Ключевое преимущество модели — возможность более экономичного локального запуска благодаря квантизации и совместимости с llama.cpp. README не содержит сведений о поддерживаемых языках, размере контекста, точных характеристиках отдельных вариантов квантизации, лицензии или ограничениях применения. Также в заголовке README упоминается Mistral-7B-v0.1-GGUF, однако метаданные и описание указывают на CodeLlama-7b-Instruct-hf; поэтому идентификацию модели следует основывать прежде всего на метаданных репозитория.

Карточка модели TechxGenus/CursorCore-QW2.5-1.5B на Hugging Face совпадает с карточкой TechxGenus/CursorCore-DS-1.3B, поэтому описание составлено по ней. CursorCore-DS-1.3B — модель из серии CursorCore, разработанной Hao Jiang, Qi Liu, Rui Li, Shengyu Ye и Shijin Wang для помощи в программировании. Она дообучена на базе deepseek-ai/deepseek-coder-1.3b-base и предназначена для генерации кода и диалоговой поддержки в сценариях AI-помощника программиста, включая редактирование кода, встроенный чат и автодополнение. Модель использует плотную архитектуру семейства LLaMA с причинно-следственной языковой моделью на 1,3 млрд параметров. Она принимает текстовые запросы и контекст с кодом и генерирует текст, включая программный код; заявленная длина контекста — 16 384 токена. README показывает сценарии обычного чата и взаимодействия с кодом, но примеры для конкретной модели частично используют другие модели CursorCore. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверять с карточкой модели.

Карточка модели TechxGenus/CursorCore-QW2.5-7B на Hugging Face совпадает с карточкой TechxGenus/CursorCore-DS-1.3B, поэтому описание составлено по ней. CursorCore-DS-1.3B — модель из серии CursorCore, разработанной Hao Jiang, Qi Liu, Rui Li, Shengyu Ye и Shijin Wang для помощи в программировании. Она дообучена на базе deepseek-ai/deepseek-coder-1.3b-base и предназначена для генерации кода и диалоговой поддержки в сценариях AI-помощника программиста, включая редактирование кода, встроенный чат и автодополнение. Модель использует плотную архитектуру семейства LLaMA с причинно-следственной языковой моделью на 1,3 млрд параметров. Она принимает текстовые запросы и контекст с кодом и генерирует текст, включая программный код; заявленная длина контекста — 16 384 токена. README показывает сценарии обычного чата и взаимодействия с кодом, но примеры для конкретной модели частично используют другие модели CursorCore. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверять с карточкой модели.

Карточка модели TechxGenus/CursorCore-Yi-1.5B на Hugging Face совпадает с карточкой TechxGenus/CursorCore-DS-1.3B, поэтому описание составлено по ней. CursorCore-DS-1.3B — модель из серии CursorCore, разработанной Hao Jiang, Qi Liu, Rui Li, Shengyu Ye и Shijin Wang для помощи в программировании. Она дообучена на базе deepseek-ai/deepseek-coder-1.3b-base и предназначена для генерации кода и диалоговой поддержки в сценариях AI-помощника программиста, включая редактирование кода, встроенный чат и автодополнение. Модель использует плотную архитектуру семейства LLaMA с причинно-следственной языковой моделью на 1,3 млрд параметров. Она принимает текстовые запросы и контекст с кодом и генерирует текст, включая программный код; заявленная длина контекста — 16 384 токена. README показывает сценарии обычного чата и взаимодействия с кодом, но примеры для конкретной модели частично используют другие модели CursorCore. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверять с карточкой модели.

Darwin-28B-Coder — специализированная на программировании языковая модель семейства Darwin, опубликованная VIDRAFT FINAL-Bench. Это плотная модель на 28 млрд параметров с архитектурой, совместимой с Qwen3.5; карточка сообщает о контекстном окне 32 тыс. токенов. Модель предназначена для генерации кода на уровне функций, работы со сложными библиотеками и вызова инструментов в агентных сценариях. README приводит результаты HumanEval, MBPP, BigCodeBench-Complete и теста вызова функций; часть оценок получена с выбором лучшего из нескольких генераций или голосованием ансамбля, поэтому их нельзя напрямую считать качеством одного случайного ответа. Модель принимает текстовые запросы и генерирует текст, включая код и структурированные вызовы функций. В метаданных указаны английский и корейский языки, набор данных CodeFeedback-Filtered-Instruction и возможности чата, программирования и интерфейса вызова инструментов. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0. В метаданных базовой моделью указана VIDraft/Darwin-28B-Opus.

deepseek-ai/deepseek-coder-33b-base — базовая языковая модель для кода, разработанная DeepSeek и обученная с нуля. Она содержит 33,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Llama с Grouped-Query Attention и принимает контекст длиной до 16 384 токенов. Модель обучена на 2 трлн токенов: 87% корпуса составляют программный код, а 13% — естественный язык на английском и китайском. Предназначена для генерации и продолжения кода, заполнения пропусков и дополнения кода на уровне проекта. README сообщает о результатах на HumanEval, MultiPL-E, MBPP, DS-1000 и APPS, но эти результаты не гарантируют качество для конкретного языка программирования или сценария. Модель распространяется в форматах PyTorch и Safetensors. В метаданных лицензия указана как «other»; условия использования следует сверить с лицензией в репозитории DeepSeek-Coder.

duyntnet/deepseek-coder-6.7b-instruct-imatrix-GGUF — набор квантованных версий модели deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-instruct, опубликованный пользователем или организацией duyntnet. Это инструкционно настроенная генеративная языковая модель для работы с текстом и программным кодом, включая сценарии создания и объяснения кода. В README приведён пример генерации алгоритма быстрой сортировки на Python в формате диалога. Модель имеет размер 6,7 млрд параметров и распространяется в формате GGUF с использованием imatrix-квантизации. Указан английский язык, однако дополнительные языковые возможности, длина контекста, конкретные варианты квантизации и требования к оборудованию в README не описаны. Формат предназначен для запуска совместимыми средствами инференса, но точные поддерживаемые инструменты также не указаны. К сильным сторонам относятся специализация исходной модели на задачах программирования, инструкционное обучение и наличие квантованных вариантов, потенциально уменьшающих требования к памяти. Ограничения связаны с отсутствием подробных результатов оценки, сведений о качестве на конкретных языках и задачах, контекстном окне и характеристиках отдельных файлов. Лицензия обозначена как other; её конкретные условия в README не приведены.

DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-GGUF — версия модели DeepSeek-R1-0528, разработанной DeepSeek AI и дистиллированной на базовую Qwen3 8B. Модель ориентирована на задачи, требующие рассуждений: решение математических задач, программирование, логический анализ, общие вопросы, работу с инструментами и function calling. Формат GGUF предназначен для локального запуска в совместимых средах, однако конкретный вариант квантования в предоставленных данных не указан. Модель содержит 8 млрд параметров и основана на Qwen3 8B, дообученной на цепочках рассуждений DeepSeek-R1-0528. Согласно карточке, она показывает высокие результаты среди открытых моделей в AIME 2024 и превосходит исходную Qwen3 8B на 10 процентных пунктов. При этом точные характеристики контекстного окна, поддерживаемые языки, модальности и показатели по другим тестам для этой 8B-версии не приведены. Лицензия — MIT.

FIM-8B — языковая модель TIGER-Lab для генерации кода и работы в агентных сценариях разработки ПО. Она создана на основе Qwen/Qwen3-8B: модель прошла дообучение на данных function-aware Fill-in-the-Middle, а затем SFT на траекториях агента SWE-Lego. В репозитории указано 7,6 млрд параметров; архитектура — плотная Qwen3ForCausalLM, формат весов — safetensors. Модель предназначена для решения задач программной инженерии через агента, в частности для выполнения задач SWE-Bench с OpenHands CodeActAgent. В оценке по SWE-Lego модель получила в среднем 35,0 на SWE-Bench-Verified и 32,7 на SWE-Bench-Lite по трём запускам; README сообщает об улучшении на 3,2 и 5,4 пункта соответственно относительно воспроизведения SWE-Lego на Qwen3-8B. Контекст составляет до 163 840 токенов. Указана лицензия Apache-2.0. Карточка не подтверждает поддержку изображений или иных входных модальностей помимо текста.

GCM Mark II — дообученная OPENGCM мультимодальная модель на архитектуре Qwen3.5-9B, предназначенная прежде всего для генерации кода и помощи в программировании. Она дообучена методом QLoRA с CPT на части набора Magicoder-Evol-Instruct-110K; в обучении использовано около 2,5 млн токенов. Разработчики нацеливали её на более точное следование ограничениям, обработку граничных случаев и сокращение вымышленных вызовов API. Модель подходит для генерации и исправления кода, а также для общего программирования на Python, JavaScript, Go, C, C++, Java и Rust. Метаданные указывают поддержку изображений и диалогового режима, однако карточка отдельно описывает только задачи программирования. Надёжность генерации фронтенд-кода ограничена. Лицензия — Apache 2.0.

QuantFactory/granite-3b-code-base-2k-GGUF — квантованная версия модели IBM Granite-3B-Code-Base-2K, созданная с использованием llama.cpp. Это авторегрессионная decoder-only модель для генерации программного кода и работы с задачами, связанными с кодом. Модель предназначена для генерации, объяснения и исправления кода. Исходная Granite-3B-Code-Base-2K обучалась с нуля в два этапа: на первом использовались 4 триллиона токенов из 116 языков программирования, а на втором — 500 миллиардов токенов из тщательно отобранных наборов данных с кодом и естественным языком. В README также указаны наборы данных CodeParrot, StarCoder, Open-Web-Math и StackMathQA. Размер исходной модели составляет около 3 миллиардов параметров, а контекст обозначен как 2K токенов. Модель ориентирована прежде всего на программный код; поддерживаемые языки включают широкий набор из 116 языков программирования, однако конкретный перечень в карточке не приведён. Квантование в формате GGUF может снизить требования к памяти и упростить локальный запуск, но точные параметры квантования и возможное влияние на качество не указаны. Для модели приведены результаты на тестах генерации, объяснения и исправления кода, однако они помечены как непроверенные. Лицензия — Apache 2.0.