II.3Рефакторинг, миграция и модернизация

Qwable-v1 — открытая по весам модель для агентного программирования, созданная lordx64 на основе Qwen3.6-35B-A3B. Это цепочка дообучений: сначала Qwen обучили на трассировках рассуждений Claude Opus 4.7, затем на примерах агентного использования инструментов Claude Fable-5. Модель имеет архитектуру Qwen MoE с 35 млрд параметров и примерно 3 млрд активных параметров; в репозитории опубликованы веса safetensors в bf16. Она принимает текст и генерирует текст, включая рассуждения и команды инструментам в XML-формате. В первую очередь предназначена для сценариев агентного программирования: чтения и редактирования файлов, анализа кода и запуска команд. Для вызова инструментов нужен системный промпт с описанием формата и доступных инструментов; XML-вызовы требуют обёртки для интеграции с API инструментов vLLM. Модель также подходит для чата и общих вопросов, но узкий набор примерно из 5 тысяч примеров ограничивает надёжность на задачах за пределами агентного программирования. Указана лицензия AGPL-3.0.

unsloth/Qwen2.5-Coder-1.5B — версия базовой языковой модели Qwen2.5-Coder, подготовленная Unsloth. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 1,5 млрд параметров, предназначенная прежде всего для генерации, анализа и исправления кода, а также для рассуждений о коде и задач с дополнением кода. В README указаны 28 слоёв, механизм RoPE, SwiGLU, RMSNorm и групповое внимание; модель находится на стадии предобучения и не настроена для диалогов. Модель принимает текст и генерирует продолжение текста. В конфигурации репозитория задано контекстное окно 32 768 токенов; для более длинных текстов README описывает применение YaRN, а предельную длину семейства указывает как 131 072 токена. Модель обучена на коде и текстовых данных и сохраняет общие возможности Qwen2.5, включая математику. Карточка не называет разработчика этой конкретной версии явно; README описывает семейство Qwen2.5-Coder, а репозиторий опубликован в пространстве Unsloth. Лицензия — Apache-2.0. Для диалогового применения рекомендуется последующее дообучение; поддержка длинного контекста требует настройки YaRN, а статическое масштабирование может снизить качество на коротких запросах.

duyntnet/Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-imatrix-GGUF — набор GGUF-квантизаций инструкционно дообученной модели Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct, разработанной командой Qwen компании Alibaba Cloud. Модель относится к причинным языковым моделям и предназначена прежде всего для генерации, анализа, исправления и объяснения программного кода, а также для задач рассуждения и диалога в прикладных сценариях, включая локальные инструменты и кодовых агентов. Модель имеет архитектуру Transformer с RoPE, SwiGLU, RMSNorm, смещениями в механизмах внимания QKV и связанными эмбеддингами слов. Она содержит около 1,54 млрд параметров, 28 слоёв и использует GQA с 12 головами для Q и 2 головами для KV. Полная длина контекста составляет 32 768 токенов. В карточке указаны английский язык и текстовая модальность; модель поддерживается клиентами и интерфейсами llama.cpp, KoboldCPP, Ollama, text-generation-webui, GPT4All и Jan. К сильным сторонам относятся компактный размер, специализация на программном коде и поддержка GGUF-квантизаций, что делает модель подходящей для локального запуска на ограниченных ресурсах. К ограничениям относятся меньший масштаб по сравнению с более крупными моделями семейства и отсутствие в карточке подробных результатов оценки качества для конкретных квантизаций. Лицензия обозначена как other, без дополнительных условий в представленном README.

Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-4bit — это 4-битная версия модели Qwen2.5-Coder-32B-Instruct, преобразованная сообществом mlx-community в формат MLX с использованием mlx-lm 0.19.3. Модель предназначена для генерации текста и работы с программным кодом в инструкционном и чат-сценариях: она может использоваться для написания, дополнения и объяснения кода, а также для диалога по техническим задачам. Указанный язык — английский. Модель содержит 32 миллиарда параметров и распространяется в 4-битном представлении. Она ориентирована на запуск через библиотеку mlx-lm; README не указывает поддерживаемые модальности, размер контекстного окна или перечень языков программирования. Модель предоставляется по лицензии Apache 2.0. Сведения о конкретных ограничениях качества, требованиях к оборудованию и результатах тестирования в README отсутствуют.

mlx-community/Qwen2.5-Coder-7B-8bit — версия модели Qwen2.5-Coder-7B, подготовленная сообществом mlx-community для запуска с MLX. README сообщает о конвертации из Qwen/Qwen2.5-Coder-7B с помощью mlx-lm 0.18.1; метаданные каталога связывают её с Qwen/Qwen2.5-7B как дообучение. Модель имеет плотную архитектуру Qwen2, около 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и кода в диалоговом режиме, включая помощь при написании и объяснении программ. Метаданные указывают английский язык, поддержку чата и интерфейса вызова инструментов. Лицензия — Apache 2.0. README подтверждает конвертацию в формат MLX, но не уточняет способ 8-битного представления весов.

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

Solstice-AI/Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NM-DAU-mlx-oQ8e — выпуск модели Qwen3.8-27B Cold Fusion для Apple Silicon. Исходную модель и слияние весов GAIN разработал DavidAU, а Solstice-AI выполнила квантование и упаковку в формат Apple MLX oQ8e mixed precision. Модель предназначена для рассуждений, программирования, агентной разработки ПО, отладки репозиториев, выполнения многошаговых задач и управления компьютерными средами. В метаданных также указан сценарий image-text-to-text, однако подробности о поддерживаемых визуальных возможностях не приведены. Заявлены английский и китайский языки. Модель содержит 27 млрд параметров и рассчитана на контекст до 262 144 токенов. Архитектура описана как гибридная: 75% слоёв используют линейное внимание Gated Delta Recurrent Network, а 25% — Grouped-Query Attention. Также заявлена поддержка Multi-Token Prediction для ускорения генерации на Apple Silicon. Среди сильных сторон README называет высокие результаты в SWE-bench Pro, LiveCodeBench, QwenSWEBench, OSWorld, AndroidWorld, IFBench и тестах ARC; приведённые сравнения с Claude Opus 4.6 Max являются утверждениями авторов README и зависят от методики оценки. Ограничения включают привязку оптимального использования к Apple Silicon, MLX и Metal, а также отсутствие независимой проверки заявленных результатов и неполное описание мультимодальных возможностей. Лицензия — Apache-2.0.

cyankiwi/Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking-AWQ-4bit — 4-битная AWQ-квантизированная версия модели Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking из семейства Qwen. Разработчик в README явно не указан; модель опубликована на базе Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking и предназначена для генерации текста с акцентом на сложные рассуждения, математические и программные задачи, многошаговое решение проблем и агентские сценарии. Это авторегрессионная causal language model с гибридной архитектурой Gated DeltaNet и Gated Attention, разреженной Mixture-of-Experts. Всего модель содержит 80 млрд параметров, из которых около 3 млрд активируются на каждом токене; 48 слоёв, 512 экспертов и 10 активируемых экспертов. Контекстное окно составляет 262 144 токена с возможностью расширения до 1 010 000 токенов. Поддерживается только thinking mode, а шаблон чата автоматически включает режим рассуждений. Языки и мультимодальные возможности в README не указаны. К сильным сторонам относятся высокая параметрическая и вычислительная эффективность, производительность на сложных задачах рассуждения, программирования, следования инструкциям и работы с инструментами, а также поддержка сверхдлинного контекста. Модель может генерировать особенно длинные рассуждения, поэтому она лучше подходит для комплексных задач, чем для сценариев, требующих минимальной задержки или кратких ответов. В README также не приведены требования к аппаратному обеспечению и подробные ограничения качества. Лицензия — Apache 2.0.

ValidateAI-3-33B-Ties — объединённая модель для генерации программного кода и диалогов о нём. В README указано слияние DeepSeek Coder 33B Instruct, WizardCoder-33B-V1.1 и CodeFuse-DeepSeek-33B методом TIES с помощью LazyMergekit; метаданные описывают архитектуру как плотную LlamaForCausalLM с 33,1 млрд параметров. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 16 384 токенов и рассчитана на диалоговое взаимодействие. Модель подходит для генерации и дополнения кода, ответов на вопросы по программированию и объяснения кода. В карточке указана лицензия Apache-2.0. README содержит несоответствие в названии: заголовок называет модель ValidateAI-2-33B-Ties, тогда как идентификатор репозитория — ValidateAI-3-33B-Ties.

Zirel-3 — дообученная разговорная модель Daemontatox на базе cerebras/GLM-4.5-Air-REAP-82B-A12B. Она предназначена для генерации текста и кода, следования инструкциям, рассуждений, работы с агентными сценариями и вызова функций. Модель использует разреженную архитектуру Mixture-of-Experts; в README указаны 82 млрд параметров, около 12 млрд активных на проход и контекст до 128 тыс. токенов. Метаданные каталога указывают 8,5 млрд параметров, поэтому размер модели в источниках расходится. Модель рассчитана прежде всего на английский язык. Карточка указывает совместимость с Transformers и рекомендует vLLM для более быстрой генерации. Репозиторий содержит веса Safetensors. Метаданные указывают лицензию Apache-2.0, тогда как README заявляет MIT; лицензию следует уточнить по файлу лицензии репозитория.

Dolphin3.0-R1-Mistral-24B-GGUF — это квантизированная версия языковой модели Dolphin3.0-R1-Mistral-24B, разработанной cognitivecomputations и подготовленной в формате GGUF пользователем bartowski с помощью llama.cpp. Модель предназначена для генерации текста на английском языке и запуска локально через llama.cpp, LM Studio и другие совместимые приложения. Модель основана на архитектуре Mistral и содержит 24 миллиарда параметров. Она обучалась на смесях данных для инструкционного следования, рассуждений, математики, программирования, function calling и агентных сценариев, включая наборы Dolphin, OpenCoder, Orca, Hermes, NuminaMath, Tulu и CodeFeedback. Доступны варианты квантизации от Q4 до Q8 и полноточный вариант f32; размер файлов варьируется примерно от 13,5 до 94,3 ГБ. Квантизация уменьшает требования к памяти, сохраняя приемлемое качество, однако более компактные варианты могут уступать исходной модели по точности. Сильными сторонами являются поддержка локального запуска, широкий выбор уровней квантизации и ориентация на рассуждения, математические задачи, код и выполнение инструкций. README не содержит данных о длине контекста, мультимодальности, подробных результатах оценки, системных требованиях или лицензии, поэтому эти характеристики нельзя достоверно определить.

Dagger-Qwen3.6-27B-MLX-MTP-BF16 — вариант модели bottlecapai/ThinkingCap-Qwen3.6-27B, подготовленный peculiar-ragdoll для MLX. Это плотная модель семейства Qwen3.5 с 27 млрд параметров, точностью BF16 и сохранённой MTP draft-головой nextn для спекулятивного декодирования в поддерживающем его runtime. Шаблон чата включает инструкции для кратких ответов и рассуждений, а также поддержку работы с инструментами; эта настройка применяется при каждом вызове. Модель предназначена для диалогов, многошагового агентного решения задач и программирования, в том числе работы с крупными репозиториями и длинными цепочками вопросов в одном контексте. Заявленное окно контекста составляет 262 144 токена. Карточка приводит результаты тестов на другой сборке — 6-битной MLX без MTP, поэтому их нельзя считать замерами именно этих файлов. Вариант сохраняет компонент зрения, но визуальные возможности не тестировались. Веса занимают около 52 ГБ, а длинный контекст требует значительной дополнительной памяти; для полного контекста автор рекомендует Mac с большим объёмом RAM. MTP ускорение требует совместимого runtime. Встроенную инструкцию краткости нельзя отключить через API, качество на задачах реального кода может требовать регрессионных тестов, а поведение отказов и безопасности повторно не оценивалось. Лицензия — Apache-2.0.

DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-unsloth-bnb-4bit — это 4-битная динамически квантизированная версия DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B, подготовленная Unsloth на базе модели DeepSeek-R1 от DeepSeek AI. Модель относится к семейству больших языковых моделей на архитектуре Llama и предназначена для работы через библиотеку Transformers. Модель ориентирована на задачи рассуждения, включая решение математических задач, генерацию и анализ кода, а также другие сценарии, требующие пошагового вывода. Указан английский язык. Размер базовой модели составляет 8B параметров; модальность — текстовая. Длина контекста в предоставленных данных не указана. Ключевое преимущество версии — динамическое 4-битное квантование Unsloth, при котором отдельные параметры выборочно не квантуются для сохранения более высокой точности по сравнению со стандартным 4-битным квантованием. Это снижает требования к памяти и упрощает локальный запуск, однако квантизация может влиять на качество по сравнению с полноразмерной версией. Сведения о точных ограничениях, показателях производительности и рекомендуемых аппаратных требованиях не приведены. Модель распространяется по лицензии Llama 3.1.

Dolphin 2.5 Mixtral 8x7b — дообученная модель разработчика Eric Hartford на базе Mixtral-8x7b, обучение которой спонсировала Convai. Это разговорная языковая модель для генерации ответов и кода; автор отмечает её хорошее качество в задачах программирования и высокую готовность следовать инструкциям. Модель использует архитектуру Mixtral MoE и формат диалогов ChatML. В README указано дообучение с контекстом 16 000 токенов; базовая модель поддерживает 32 000 токенов. Метаданные указывают 7,1 млрд параметров, форматы PyTorch и Safetensors и поддержку английского языка. Модель обучалась методом qLoRA на смесях разговорных и кодовых датасетов, включая Dolphin, OpenHermes, Synthia, PureDove и MagiCoder. По заявлению автора, она не проходила DPO-настройку и намеренно не ограничивает ответы по соображениям безопасности. Для публичного сервиса автор рекомендует отдельно реализовать слой согласования и безопасности. Лицензия — Apache-2.0.

Dolphin 2.9.2 Mixtral 8x22B — разговорная языковая модель, подготовленная Eric Hartford, Lucas Atkins, Fernando Fernandes и командой Cognitive Computations на базе mistral-community/Mixtral-8x22B-v0.1. Это дообученная модель с архитектурой Mixtral MoE и классом MixtralForCausalLM; в репозитории веса представлены в safetensors. Всего указано 22 млрд параметров, базовая модель поддерживает контекст до 65 536 токенов, а дообучение выполнялось с длиной последовательности 16 000 токенов. Модель предназначена для диалогов и следования инструкциям, генерации кода и начальных агентных сценариев; также заявлена поддержка вызова функций. Обучение включало SystemChat 2.0, созданный для следования системным инструкциям в продолжительных беседах, и другие наборы диалоговых, кодовых и математических данных. Для взаимодействия используется шаблон ChatML. В карточке указан английский язык. Авторы характеризуют модель как uncensored и отмечают высокую готовность выполнять запросы, в том числе неэтичные; перед предоставлением пользователям может потребоваться собственный слой ограничений. Веса выпущены по лицензии Apache-2.0, допускающей коммерческое использование при соблюдении её условий.

GLM-5.3-Flash-TQ3_4S — текстовая GGUF-квантизация модели zai-org/GLM-5.3-Flash, подготовленная автором репозитория для запуска через llama.cpp с поддержкой TurboQuant. Используется архитектура Mixture of Experts: активны 8 из 288 маршрутизируемых экспертов на токен. Формат TQ3_4S имеет номинальную точность около 4 бит на вес; маршрутизируемые эксперты хранятся в 2-битном формате, внимание и общие эксперты — в 6-битном, а нормализации и смещения — в FP32. Веса занимают около 101,6 ГиБ и распределены по четырём GGUF-файлам. Модель предназначена для диалоговой генерации текста, программирования и вызова инструментов. Сохранённая MTP (NextN) голова позволяет использовать спекулятивное декодирование без отдельной черновой модели. README приводит результаты тестов на NVIDIA GB10/DGX Spark и рекомендует контекст 40 960 токенов в поставляемой конфигурации; заявлена проверенная работа до 512 тыс. токенов на этом оборудовании. Поддерживаются английский и китайский языки. Эта сборка не содержит vision tower, поэтому не принимает изображения, хотя базовая модель поддерживает обработку изображений. Для работы необходима публичная ветка TurboQuant runtime: основной llama.cpp не поддерживает тип тензора TQ3_4S. README отмечает необходимость пользовательского шаблона чата. Квантизация сокращает размер весов, но её влияние на качество может зависеть от задачи и оборудования; приведённые оценки получены на одной конфигурации и не гарантируют аналогичных результатов в других условиях. Лицензия — MIT.

Helion-V1.5 — диалоговая языковая модель, разработанная DeepXR и дообученная методом QLoRA на базе Meta Llama 2. Архитектура — плотная LlamaForCausalLM; базовая модель содержит около 7 млрд параметров, а адаптер LoRA — 67 млн. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалоги и структурированные вызовы функций. Контекстное окно — 4096 токенов. Модель предназначена для следования инструкциям, многошаговых диалогов, генерации и объяснения кода, а также задач письма и анализа. В README приведены результаты тестов на диалог, следование инструкциям и генерацию кода; эти показатели зависят от тестового набора и условий оценки. Основной язык — английский, поддержка других языков ограничена. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Известные ограничения: возможны фактические ошибки и галлюцинации, слабые результаты в сложных математических рассуждениях и временно-зависимых запросах; ответы на критичные вопросы следует проверять.

HyperNova 60B 2602 — языковая модель, разработанная Multiverse Computing на основе open-weight модели OpenAI gpt-oss-120b. Она сжата с помощью проприетарной технологии CompactifAI, которая уменьшает количество параметров и требования к памяти при сохранении заявленных возможностей рассуждения. Модель instruction-tuned и предназначена для эффективного развёртывания через библиотеку Transformers. Модель рассчитана на рассуждение, генерацию кода, приложения с RAG, агентские сценарии и задачи с использованием инструментов. Она поддерживает нативный вызов функций, OpenAI-совместимые схемы инструментов, структурированные ответы и настраиваемый уровень рассуждения. Архитектура — decoder-only Transformer; общий объём составляет 60 млрд параметров против 117 млрд у базовой модели. Основной язык — английский, другие языки формально не оценивались. Мультимодальность и размер контекста в README не указаны. К сильным сторонам относятся уменьшенный объём памяти, гибкость развёртывания, поддержка tool calling и агентских рабочих процессов. Ограничения включают отсутствие формальной оценки других языков и неполные сведения о контекстном окне, а также необходимость использовать trust_remote_code при загрузке. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

IQuest-Q1 — языковая модель от IQuest для агентного программирования, рассуждений и многошагового использования инструментов. В репозитории Hugging Face указана версия на 3,7 млрд параметров с архитектурой MoE семейства IQuest-Q1; README описывает вариант примерно на 320 млрд параметров, из которых около 15 млрд активируются на каждом токене. Это расхождение означает, что параметры конкретного загруженного чекпойнта не вполне согласуются с описанием карточки. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом режиме и может использоваться в агентных сценариях, включая работу с кодом и инструментами через совместимые интерфейсы. Заявлено контекстное окно до 524 288 токенов; поддерживаются английский и китайский языки. По README модель не обладает мультимодальными возможностями. Весовой формат репозитория — safetensors, библиотека — Transformers. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует проверить в самой карточке модели.

Jan-Code-4B — компактная модель для генерации кода, разработанная Jan. Это code-tuned-версия, построенная на базе Jan-v3-4B-base-instruct и представленная в формате GGUF для локального запуска. Модель относится к классу text-generation и предназначена прежде всего для англоязычных сценариев. Модель подходит для генерации, редактирования, рефакторинга и отладки кода, а также для выполнения чётко ограниченных подзадач в агентских системах. Её можно использовать как лёгкого worker-модель или субагента, который создаёт патчи и тесты, пока более крупная модель занимается планированием. Jan-Code-4B ориентирована на практическую работу с низкими требованиями к вычислительным ресурсам и небольшой задержкой. Ключевой характеристикой является размер около 4 миллиардов параметров; сведения о точной архитектуре, поддерживаемых языках программирования, длине контекста и мультимодальных возможностях в README не указаны. Среди сильных сторон — компактность, скорость и пригодность для локального развёртывания, включая Jan Desktop и llama.cpp. Ограничением является меньшая способность обрабатывать сложные или широко поставленные задачи по сравнению с крупными моделями. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

KAT-Coder-V2.5-Dev-MTP-APEX-GGUF — это GGUF-квантизированная версия модели Kwaipilot/KAT-Coder-V2.5-Dev, опубликованная пользователем ursb01. Модель предназначена для генерации кода и агентских сценариев программирования. В её основе лежит MoE-модель Qwen3.6-35B-A3B с 40 слоями, 256 маршрутизируемыми и одним общим экспертом, гибридной архитектурой GatedDeltaNet с периодическими слоями полного внимания. Для исходной KAT-Coder заявлен результат 69,40 на SWE-bench Verified против 64,40 у базовой Qwen3.6-35B-A3B. Главное отличие сборки — добавленная MTP-голова для speculative decoding. Она перенесена из исходной Qwen3.6-35B-A3B без дополнительного дообучения на распределении скрытых состояний KAT-Coder. В README указано ускорение до 2,03 раза на наборе агентских задач программирования без изменения корректности; рекомендуемая глубина чернового предсказания — n-max 3. При слишком большой глубине эффективность снижается, и на n-max 8 модель может работать медленнее базового режима. Доступны варианты с разным размером и распределением точности, включая рекомендуемый MTP-APEX-i-quality-v2 размером 19,24 GiB и более компактный APEX-dynamic-v2 размером 11,91 GiB. Для запуска требуется совместимое программное обеспечение, например llama.cpp. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Языки, размер контекста и точный перечень поддерживаемых модальностей в предоставленных данных не указаны; по описанию это текстовая модель генерации кода.

Llama-3_1-Nemotron-51B-Instruct — разработанная NVIDIA языковая модель для диалогов и генерации текста. Это производная Llama-3.1-70B-Instruct: NVIDIA применила поиск архитектуры NAS и дистилляцию, чтобы повысить эффективность инференса и сократить требования к памяти при небольшом снижении качества. По метаданным, модель содержит 87 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов; в описании дистилляции указана длина последовательности 8 192 токена. Модель предназначена для англоязычных одно- и многоходовых диалогов общего назначения, а также задач, связанных с кодом; README отмечает поддержку других языков, но не перечисляет их. Она принимает и выдаёт текст, поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов. Архитектура — авторегрессионный трансформер-декодер с неодинаковыми блоками: переменным числом KV-голов, пропуском или упрощением внимания и переменным коэффициентом расширения FFN. NVIDIA указывает, что модель оптимизирована для высокопроизводительного запуска на одной H100 80 ГБ; для BF16 README приводит требования в две H100 80 ГБ или две A100 80 ГБ. Модель подходит для коммерческого применения согласно README. Метаданные указывают лицензию other, поэтому перед использованием следует ознакомиться с условиями NVIDIA. Модель может выдавать неточные, нерелевантные или токсичные ответы, отражать смещения обучающих данных и быть уязвимой к атакам на выравнивание; разработчик рекомендует применять защитные механизмы.

Luck-Qwen3-4b-Code-FineTune — модель Ahmetggg на основе Qwen3-4B-Instruct-2507, дообученная методом QLoRA для агентного программирования, многошаговых рассуждений, работы с инструментами и более точной оценки границ собственных знаний. Это плотная языковая модель архитектуры Qwen3 с 3,7 млрд параметров; в репозитории представлены веса LoRA-адаптера и объединённые веса FP16. Модель принимает текстовые запросы и генерирует текст, включая код и структурированные вызовы инструментов. В метаданных заявлен контекст до 262 144 токенов. Модель предназначена для навигации по репозиториям, генерации и исправления кода, решения задач по математике и естественным наукам, а также многошагового взаимодействия с инструментами. Обучение использовало трассы агентного программирования, примеры рассуждений и траектории вызова инструментов; README отмечает улучшение форматирования, взаимодействия с инструментами и ответов «не знаю», не заявляя о повышении предельных возможностей базовой модели. Карточка указывает английский язык. Лицензия — Apache-2.0. Это недавняя QLoRA-настройка, поэтому заявленные улучшения следует оценивать на конкретных рабочих задачах; README не приводит сравнительных бенчмарков. Для использования адаптера нужна базовая модель unsloth/Qwen3-4B-Instruct-2507.

MiMo-NeoHorse-9B-AGSI — текстовая модель для диалогов, программирования и задач рассуждения, созданная путём слияния XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B и TokenRhythm/NeoHorse-1-9B. Разработчик описывает метод объединения как AGSI Pipelined Fusion с интерполяцией параметров моделей. Модель предназначена для генерации текста в диалогах, помощи с кодом и применения в агентных сценариях, включая работу с терминалом. В метаданных указаны архитектура Qwen3.5 с плотной моделью и формат safetensors. Заявлены английский и китайский языки; лицензия — MIT.

Nemotron-3-Nano-30B-A3B от NVIDIA — языковая модель для диалогов, рассуждений и следования инструкциям. Эта версия Unsloth основана на NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16; метаданные и карточка описывают её как дообученную модель. Она предназначена для разработчиков чат-ботов, RAG-систем и агентных приложений, включая сценарии с вызовом инструментов, а также для программирования и типовых задач по инструкциям. Модель использует гибридную архитектуру Mamba-2 и Transformer с Mixture-of-Experts: 30 млрд параметров всего и 3,5 млрд активных. Поддерживает английский, немецкий, испанский, французский, итальянский и японский языки. Карточка указывает контекст до 1 млн токенов, при стандартной конфигурации 256 тыс.; больший контекст требует больше видеопамяти. Модель генерирует текст и может работать с рассуждением или без него; режим рассуждений обычно повышает качество на сложных запросах. В карточке указана готовность к коммерческому использованию, однако метаданные обозначают лицензию как «other», поэтому конкретные условия следует сверить с лицензией репозитория. К практическим ограничениям относятся высокие требования к видеопамяти, особенно при длинном контексте, и отсутствие поддержки русского языка среди перечисленных языков.

NeoHorse-1-4B — плотная причинно-языковая модель примерно на 3,4 млрд параметров, разработанная TokenRhythm дообучением Qwen/Qwen3.5-4B. Это прототип для текстовых агентных сценариев: диалогов, вызова инструментов, программирования, рассуждений и следования инструкциям. Модель распространяется в формате Safetensors; карточка указывает контекст до 262 144 токенов и совместимость с Transformers, а README описывает локальный запуск через SGLang и vLLM с OpenAI-совместимым API. В README заявлен прирост среднего результата на десяти бенчмарках относительно исходной Qwen3.5-4B. Выпуск содержит только языковые веса: визуальные веса отсутствуют, поэтому этот репозиторий предназначен для текстового вывода, даже несмотря на мультимодальные возможности базовой модели. Фактическая длина контекста при обслуживании зависит от памяти GPU и настроек сервера. Лицензия — Apache-2.0.

NeoHorse-1-9B — текстовая причинно-следственная языковая модель TokenRhythm, дообученная на базе Qwen3.5-9B для работы с агентными системами. Модель имеет 7,2 млрд параметров, использует архитектуру Qwen3.5 и принимает только текст; визуальные веса в этом выпуске отсутствуют. Заявленная длина контекста — 262 144 токена. Модель предназначена для диалогов, следования инструкциям, вызова инструментов, программирования и рассуждений в текстовых агентных сценариях. В техническом отчёте авторы сообщают о среднем результате 69,04 по десяти тестам против 65,60 у базовой Qwen3.5-9B; это результаты авторской оценки, а не гарантия качества в конкретном применении. Доступны веса в формате safetensors и интерфейс для вызова инструментов. Лицензия — Apache-2.0.

Nex-N2.5-Pro — мультимодальная агентная модель из семейства Nex-N2.5, разработанная компанией Nex-AGI. Она предназначена для выполнения долгих многоэтапных задач в реальных средах, включая работу с компьютером и браузером, автономный запуск и тестирование программ, научные исследования, работу со знаниями и сложные продуктивные сценарии. Модель продолжает мультимодальную основу Nex-N2 и ориентирована на компьютерное использование, веб-навигацию и визуально обоснованные действия. Она способна воспринимать визуальную информацию как интерфейс взаимодействия со средой, проверять результаты своих действий и корректировать дальнейшее выполнение задачи. В README не указаны точный размер модели, архитектура, длина контекста и перечень поддерживаемых языков. Заявлены результаты в задачах программирования, агентных рабочих процессах, компьютерном использовании и мультимодальном понимании; среди приведённых оценок Pro показывает 82,7 балла в Terminal-Bench 2.1, 61,2 в SWE-Bench Pro и 55,8 в DeepSWE v1.1. Сильными сторонами модели являются ориентация на длительные автономные сценарии, работа с визуальной обратной связью, браузерами и компьютерами, а также способность к самокоррекции и выполнению программных задач. Ограничения, требования к аппаратным ресурсам и практические особенности развёртывания в README не описаны. Для модели указана лицензия Apache-2.0; веса заявлены как открытые, а также доступен hosted-доступ через OpenRouter.

North-Mini-Code-1.0-GGUF — квантизированная версия языковой модели North-Mini-Code-1.0, разработанной CohereLabs и подготовленной пользователем bartowski в формате GGUF с использованием llama.cpp. Модель предназначена для генерации текста, диалогового взаимодействия, работы с программным кодом и сценариев с агентами. Поддерживает запуск через llama.cpp, LM Studio, KoboldCpp, Jan AI и другие совместимые инструменты. В репозитории представлены варианты от BF16 до различных уровней квантизации Q8_0, Q6_K, Q5_K, Q4_K и IQ3/IQ4. Размер файлов составляет примерно от 14,86 до 61 ГБ; варианты с более высокой разрядностью обычно обеспечивают лучшее качество, а компактные версии требуют меньше оперативной памяти. Точные сведения об архитектуре, количестве параметров, языках и размере контекстного окна в предоставленных данных не указаны. Сильными сторонами модели являются специализация на коде, поддержка чатового и агентного применения, а также широкий выбор квантизированных вариантов для разных аппаратных ограничений. Ограничения включают значительные требования к памяти даже у компактных сборок, возможное снижение качества при сильной квантизации и необходимость совместимого программного обеспечения. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

OpenCodeReasoning-Nemotron-14B-GGUF — это набор GGUF-квантизированных версий модели OpenCodeReasoning-Nemotron-14B, разработанной NVIDIA и подготовленной квантизатором bartowski с использованием llama.cpp и imatrix. Модель предназначена для генерации текста и решения задач, связанных с программированием и рассуждениями по коду; в метаданных указаны английский язык и обучающий датасет NVIDIA OpenCodeReasoning. Модель имеет размер 14 миллиардов параметров и поставляется в форматах от BF16 до различных вариантов 8-, 6-, 5-, 4- и 3-битного квантования. Размер файлов варьируется примерно от 7,34 до 29,55 ГБ. В README не указаны точная архитектура и размер контекстного окна. Модели можно запускать через LM Studio, llama.cpp и другие совместимые проекты; для взаимодействия предусмотрен специальный chat-шаблон с ролями system, user и assistant. Сильной стороной набора является широкий выбор квантизаций, позволяющий выбирать баланс между качеством, скоростью и требованиями к памяти; варианты Q6_K_L, Q6_K, Q5 и Q4 отмечены как рекомендуемые, а Q4_K_M описан как подходящий вариант стандартного размера. Более компактные варианты экономят память, но могут заметно уступать по качеству. Условия использования определяются лицензией Apache-2.0.