II.3Рефакторинг, миграция и модернизация

QuantFactory/Llama3-8B-Instruct-Replete-Adapted-GGUF — квантизированная версия модели Replete-AI/Llama3-8B-Instruct-Replete-Adapted, созданная с использованием llama.cpp. В её основе лежит Meta-Llama-3-8B-Instruct с адаптером Replete-AI/Replete-Coder-Llama3-8B. Модель дообучена Rombodawg и распространяется в формате GGUF для запуска средствами, совместимыми с llama.cpp. Модель предназначена прежде всего для генерации и анализа кода, перевода между языками программирования, задач, связанных с безопасностью и поиском уязвимостей, математических рассуждений и function calling. Согласно README, она также рассчитана на общее текстовое использование и поддерживает более 100 языков программирования. Обучающие данные включали примерно 25% общих инструкций и 75% инструкций по программированию; общий объём заявлен как около 3,9 млн строк, 1 млрд токенов или 7,27 ГБ данных. К сильным сторонам относятся специализация на программировании, широкий охват языков, возможности перевода кода, математические и общие инструкционные сценарии, а также возможность запуска на относительно ограниченных аппаратных ресурсах благодаря размеру базовой модели и квантизации. При этом README не указывает точный вариант квантизации, размер контекста, поддерживаемые естественные языки, конкретные требования к памяти и результаты большинства заявленных тестов; известный показатель HumanEval pass@1 составляет 0,6468. Модель описана как uncensored. Указана лицензия llama-3 с дополнительным типом license: other; применимые условия следует уточнять по лицензии Meta Llama 3.

bartowski/openbuddy-qwen2.5coder-32b-v24.1q-200k-GGUF — это набор GGUF-квантизаций модели OpenBuddy/openbuddy-qwen2.5coder-32b-v24.1q-200k, подготовленный bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для генерации текста и кода, включая локальный запуск через llama.cpp и LM Studio. Доступен специальный формат промптов с ролями system, user и assistant. Модель содержит 32 млрд параметров, поддерживает контекст до 200 тысяч токенов и относится к семейству Qwen2.5-Coder. В README указана поддержка китайского, английского, французского, немецкого, японского, корейского, итальянского и финского языков. Это текстовая модель без заявленной поддержки изображений или других мультимодальных входов. Доступны варианты от F16 до различных уровней квантизации Q8, Q6, Q5, Q4 и Q3; они позволяют выбирать баланс между качеством, размером файлов и требованиями к памяти. Наиболее качественными названы Q6_K_L, Q6_K, Q5_K_L, Q5_K_M, Q5_K_S и варианты Q4_K. Сильные стороны модели — большой контекст, специализация исходной модели на коде, широкий выбор квантизаций и возможность локального запуска. Ограничения включают значительные требования к памяти для 32-миллиардной модели, а более сильная квантизация может снижать качество. Некоторые варианты оптимизированы для ARM и требуют определённых инструкций процессора; варианты Q4_0_8_8, Q4_0_4_8 и Q4_0_4_4 не рекомендуется использовать на Mac. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Ornith-1.0-35B — открытая модель семейства Ornith от Ornith AI, дообученная с применением обучения с подкреплением на базе Qwen 3.5. Это вариант на 35 млрд параметров с архитектурой Qwen3.5 MoE, предназначенный для генерации кода и работы в агентных сценариях, в том числе через инструменты и терминальные интерфейсы. Разработчики сообщают о высоких результатах на бенчмарках кодирования и позиционируют модель для эффективного развёртывания; примеры запуска рассчитаны на узел с восемью GPU по 80 ГБ. Модель принимает текстовые запросы и выдаёт текст, включая код и структурированные вызовы инструментов. В README приведены оценки с контекстом до 400 тыс. токенов в отдельных бенчмарках, а конфигурация сервера задаёт максимум 262 144 токена. Модель доступна под лицензией MIT. Указанные результаты зависят от тестового окружения и настроек, а примеры развёртывания требуют значительных GPU-ресурсов.

Ornith-1.5-397B — флагманская модель семейства Ornith-1.5 от ornith-ai, созданная как модель с открытыми весами для агентных задач и самоулучшения. Это смесь экспертов (MoE) на 397 млрд параметров, реализованная в архитектуре Qwen3.5 MoE; репозиторий содержит веса SafeTensors, а лицензия — MIT. Модель предназначена прежде всего для агентного программирования: выполнения задач в терминале, исправления ошибок и работы с репозиториями кода. Она поддерживает диалог и вызов инструментов через совместимый с OpenAI интерфейс. Заявленное окно контекста — до 262 144 токенов; README сообщает о высоких результатах на Terminal-Bench 2.1 и DeepSWE. Для запуска требуется многокарточная система: в формате bf16 веса занимают около 800 ГБ; в README приведён пример с восемью GPU H200. Для уменьшения требований авторы предлагают использовать отдельные квантизованные сборки FP8 или INT4. Модель также можно запускать с расширением контекста YaRN, но оно может немного снижать качество на обычной длине запросов.

Карточка модели Aidev2006/Pinto-Coder-v1 на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-Coder-Next, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-Coder-Next — открытая модель семейства Qwen3 от команды Qwen, предназначенная для кодирующих агентов и локальной разработки. Это причинная языковая модель архитектуры MoE с гибридным сочетанием Gated DeltaNet и Gated Attention. В README указано 80 млрд параметров всего и 3 млрд активных; метаданные каталога указывают 2,3 млрд параметров, поэтому точный размер расходится между источниками. Модель рассчитана на генерацию и изменение кода, многошаговые задачи разработки, вызов инструментов и восстановление после ошибок выполнения. Контекстное окно — 262 144 токена; поддерживаются чат и интерфейс вызова инструментов. README описывает её как пригодную для интеграции с CLI и IDE, а также локального развёртывания. Модель работает только в режиме без reasoning и, согласно README, не генерирует блоки ````. Карточка не перечисляет поддерживаемые естественные языки, поэтому языковые коды не включены. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-MLX-8bit — 8-битная MLX-квантизация модели Qwen2.5-Coder-14B-Instruct, разработанной Qwen. Квантизацию предоставил bartowski на основе инструментов mlx-examples; модель распространяется в рамках программы Community Models LM Studio, но LM Studio не является её создателем или владельцем. Модель предназначена для генерации и обработки текста и программного кода, прежде всего для сценариев с code agents. Она обучалась на объёме до 5,5 триллиона токенов, включая исходный код, текстово-кодовые связи и синтетические данные. Заявлена поддержка длинного контекста до 128K токенов с масштабированием RoPE через YaRN с коэффициентом 4,0. Указан английский язык; README также отмечает совместимость с компьютерами Mac на Apple Silicon. Ключевые сильные стороны модели — специализация на задачах программирования, поддержка длинного контекста и локальный запуск через MLX на совместимых устройствах. Ограничения включают зависимость от Apple Silicon для заявленной совместимости, а также возможные неточные, вредные или неподходящие ответы, характерные для генеративных моделей; конкретные результаты зависят от сценария использования. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Это GGUF-версия модели Qwen2.5-Coder-32B-Instruct, подготовленная TensorBlock на основе mlx-community/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-bf16. Репозиторий содержит файлы в формате GGUF с разными вариантами квантования; они совместимы с llama.cpp начиная с указанного в карточке коммита. Размер исходной модели — 32 млрд параметров. Модель предназначена для генерации кода в диалоговом формате, а также для анализа и исправления кода. В README приведён шаблон сообщений system/user/assistant. Для некоторых вариантов квантования указана заметная потеря качества; автор не рекомендует Q2_K для большинства сценариев, а Q3_K_S и Q3_K_M характеризуются как варианты с высокой потерей качества. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-GGUF — это набор GGUF-квантизаций инструкционной модели Qwen2.5-Coder-32B-Instruct. Исходную модель разработала команда Qwen, а квантизации подготовил bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена прежде всего для генерации, анализа и обработки программного кода, а также для диалогового взаимодействия с применением формата системных и пользовательских сообщений. Доступны варианты с разными уровнями квантизации — от Q8_0 до Q3 и IQ-серий — размером примерно от 14,8 до 34,8 ГБ. Более качественные варианты требуют больше памяти, а компактные позволяют экономить ресурсы с некоторым снижением качества. Формат GGUF поддерживает локальный запуск через совместимые инструменты, включая llama.cpp и LM Studio. В README явно указан английский язык; сведения о других языках, архитектуре, размере контекста и мультимодальности отсутствуют. Некоторые варианты оптимизированы для ARM и требуют соответствующей аппаратной поддержки, поэтому совместимость следует проверять отдельно. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-MLX-8bit — это 8-битная MLX-квантизация инструкционной модели Qwen2.5-Coder-32B-Instruct, разработанной Qwen. Квантизацию подготовил bartowski на основе инструментов mlx-examples; модель распространяется в рамках программы Community Models для LM Studio и предназначена для запуска на компьютерах Mac с Apple Silicon. Модель ориентирована на генерацию и анализ исходного кода, работу с текстом и кодом, диалоговые сценарии и использование в code agents. В README указана поддержка длинного контекста до 128K токенов с масштабированием RoPE через YaRN с коэффициентом 4.0. Объём исходной модели составляет 32B параметров, а обучение проводилось максимум на 5,5 триллиона токенов, включая исходный код, текстово-кодовые соответствия и синтетические данные. Заявленный язык — английский. К сильным сторонам относятся специализация на программировании, поддержка длинного контекста и возможность локального запуска на совместимых Mac благодаря MLX-квантизации. Ограничения включают зависимость от Apple Silicon и потенциальные ошибки, неточности или небезопасные ответы, характерные для генеративных моделей. В README также указано, что модель предоставляется третьими сторонами, а LM Studio не гарантирует её точность, надёжность или соответствие требованиям пользователя. Лицензия модели — Apache-2.0.

Orion-zhen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-AWQ — квантизированная версия инструкционно дообученной языковой модели Qwen2.5-Coder-7B, разработанной командой Qwen. Это каузальная текстовая модель для генерации, анализа, исправления и рассуждений о программном коде, а также для задач кодовых агентов и общих математических и текстовых сценариев. Модель обучалась с использованием корпуса alvarobartt/openhermes-preferences-coding; для калибровки AWQ применялся этот же датасет. Модель содержит 7,61 млрд параметров, из которых 6,53 млрд не относятся к embedding, и включает 28 слоёв. Архитектура использует RoPE, SwiGLU, RMSNorm и смещения в attention QKV; применяется GQA с 28 головами для Q и 4 для KV. Заявлена поддержка контекста до 131 072 токенов, однако исходная конфигурация рассчитана на 32 768 токенов, а для более длинных входов требуется включение YaRN. Основные заявленные языки — английский и китайский. Модель работает в режиме text generation и поддерживается Transformers. Сильные стороны — специализация на программировании, улучшенные генерация, исправление и понимание кода, большой контекст и сниженные требования к памяти благодаря AWQ-квантизации. При использовании YaRN на коротких текстах возможное падение производительности связано со статическим коэффициентом масштабирования. README не содержит отдельных результатов тестирования именно этой AWQ-версии, поэтому её фактическую точность и скорость следует проверять отдельно. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

OliviaRossi/Qwen3.5-9B-C3SM-SDM-Agentic-Coder — плотная авторегрессионная языковая модель для программирования, рассуждений и работы с инструментами. В README описан метод слияния C3SM-SDM, сочетающий веса нескольких моделей; метаданные указывают семейство Qwen3.5, архитектуру Qwen2ForCausalLM и формат Safetensors. Размер по метаданным — 7,2 млрд параметров, контекст — до 262 144 токенов. Модель предназначена для генерации и рефакторинга кода, агентных сценариев и многошагового диалога с вызовом инструментов. В README названы источники слияния: XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B, ornith-ai/Ornith-1.5-9B, Jackrong/Qwopus3.5-9B-Coder, OrionLLM/OxCoder-9B и empero-ai/Qwen3.8-9B-Distill. Метаданные отмечают английский и китайский языки, чат и интерфейс вызова инструментов. README сообщает, что мультимодальные проекции удалены для получения стандартной причинной языковой модели. Карточка описывает метод слияния, но не приводит независимых результатов оценки качества. Модель распространяется по лицензии MIT.

Qwen3.6-27B-FP8 — открытая FP8-квантизированная версия модели Qwen3.6-27B, разработанная командой Qwen. Это каузальная языковая модель с vision encoder, представленная в формате Hugging Face Transformers и совместимая с Transformers, vLLM, SGLang и KTransformers. Модель предназначена прежде всего для агентного программирования, работы с frontend-задачами, анализа репозиториев и итеративной разработки с сохранением контекста рассуждений из предыдущих сообщений. Модель содержит 27 млрд параметров, 64 слоя и использует гибридную архитектуру с блоками Gated DeltaNet, Gated Attention и FFN. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена и может быть расширена до 1 010 000 токенов. Поддерживаются текстовые и визуальные входные данные благодаря vision encoder, однако перечень языков в README не указан. Квантизация выполнена методом fine-grained FP8 с размером блока 128; заявлено, что её показатели почти идентичны оригинальной модели. Сильными сторонами модели являются улучшенная работа с кодом, репозиториями и агентными сценариями, большой контекст и сниженные требования к памяти по сравнению с полноразмерными весами. Ограничения включают отсутствие в предоставленных данных подробностей о поддерживаемых языках, требованиях к оборудованию и результатах по общим задачам, а также возможные потери точности, типичные для квантизации, несмотря на заявленную близость к оригиналу. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели dshive/Qwen3.6-35B-A3B на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3.6-35B-A3B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3.6-35B-A3B — открытая модель весов от Qwen, представленная как языковая модель с энкодером изображений и архитектурой смеси экспертов. В ней 35 млрд параметров, из которых при генерации активируются около 3 млрд; конфигурация включает 40 слоёв и 256 экспертов. Модель предназначена для диалогов, программирования и работы с изображениями, а также поддерживает вызов инструментов через соответствующий интерфейс. Основные сценарии — агентное программирование, анализ репозиториев, создание веб-интерфейсов и итеративная разработка с сохранением контекста рассуждений между сообщениями. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст. Нативное окно контекста составляет 262 144 токена, с расширением до 1 010 000 токенов. В README приведены англоязычные и китайскоязычные примеры оценки веб-разработки; полная таблица поддерживаемых языков опущена. Веса доступны в формате Safetensors и совместимы с Transformers, vLLM, SGLang и другими указанными средами. Для работы с длинным контекстом требуются значительные вычислительные ресурсы; README рекомендует уменьшать окно при нехватке памяти и современные серверные движки для производительных нагрузок. Лицензия — Apache 2.0.

Карточка модели Iambackup/Qwen3.6-35B-A3B на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3.6-35B-A3B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3.6-35B-A3B — открытая модель весов от Qwen, представленная как языковая модель с энкодером изображений и архитектурой смеси экспертов. В ней 35 млрд параметров, из которых при генерации активируются около 3 млрд; конфигурация включает 40 слоёв и 256 экспертов. Модель предназначена для диалогов, программирования и работы с изображениями, а также поддерживает вызов инструментов через соответствующий интерфейс. Основные сценарии — агентное программирование, анализ репозиториев, создание веб-интерфейсов и итеративная разработка с сохранением контекста рассуждений между сообщениями. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст. Нативное окно контекста составляет 262 144 токена, с расширением до 1 010 000 токенов. В README приведены англоязычные и китайскоязычные примеры оценки веб-разработки; полная таблица поддерживаемых языков опущена. Веса доступны в формате Safetensors и совместимы с Transformers, vLLM, SGLang и другими указанными средами. Для работы с длинным контекстом требуются значительные вычислительные ресурсы; README рекомендует уменьшать окно при нехватке памяти и современные серверные движки для производительных нагрузок. Лицензия — Apache 2.0.

Карточка модели Simplismart/Qwen3.6-35B-A3B на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3.6-35B-A3B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3.6-35B-A3B — открытая модель весов от Qwen, представленная как языковая модель с энкодером изображений и архитектурой смеси экспертов. В ней 35 млрд параметров, из которых при генерации активируются около 3 млрд; конфигурация включает 40 слоёв и 256 экспертов. Модель предназначена для диалогов, программирования и работы с изображениями, а также поддерживает вызов инструментов через соответствующий интерфейс. Основные сценарии — агентное программирование, анализ репозиториев, создание веб-интерфейсов и итеративная разработка с сохранением контекста рассуждений между сообщениями. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст. Нативное окно контекста составляет 262 144 токена, с расширением до 1 010 000 токенов. В README приведены англоязычные и китайскоязычные примеры оценки веб-разработки; полная таблица поддерживаемых языков опущена. Веса доступны в формате Safetensors и совместимы с Transformers, vLLM, SGLang и другими указанными средами. Для работы с длинным контекстом требуются значительные вычислительные ресурсы; README рекомендует уменьшать окно при нехватке памяти и современные серверные движки для производительных нагрузок. Лицензия — Apache 2.0.

Это квантованная GGUF-версия Qwen3.8-27B CODER, подготовленная LexiPanel для запуска на одной видеокарте с 24 ГБ памяти и больших контекстов в сценариях агентного программирования. Модель рассчитана на генерацию кода и работу в чате; файл использует формат IQ4_XS с матрицей важности, а голова MTP сохранена в Q8_0 для спекулятивного декодирования в llama.cpp. В README заявлены контекст до 262 144 токенов и результаты запуска на AMD Radeon RX 7900 XTX: 36–41 токен/с при уже заполненном контексте объёмом 110–170 тысяч токенов. Эти показатели получены в конкретной конфигурации llama.cpp и оборудования. Репозиторий содержит только языковую модель; для обработки изображений требуется отдельный проектор Qwen3.8-27B mmproj. Лицензия — Apache-2.0.

AtomicChat/Qwen3-Coder-30B-A3B-GGUF — это GGUF-квантизованная версия инструкционной модели Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct, разработанной Qwen и самостоятельно преобразованной и откалиброванной командой Atomic Chat. Модель предназначена для генерации текста и прежде всего ориентирована на программирование, агентное написание кода, использование инструментов и сценарии агентского браузинга. Она может работать полностью локально и офлайн через llama.cpp, Ollama, LM Studio, Jan и другие совместимые среды. Модель использует текстовую модальность и архитектуру Mixture-of-Experts с 30,5 млрд параметров, 48 слоями и 128 экспертами, из которых для каждого токена маршрутизируются 8. Архитектура указана как Qwen3MoeForCausalLM; используется 32 attention heads и 4 KV heads. Максимальная длина контекста составляет 262 144 токена, размер словаря — 151 936. Репозиторий содержит варианты квантования от Q2_K до Q8_0, включая кванты с importance matrix; Q4_K_M обозначен как рекомендуемый баланс размера, скорости и качества, а Q8_0 — как вариант с практически эталонным качеством. Сильными сторонами являются специализация на задачах программирования, поддержка агентских сценариев и снижение требований к памяти благодаря квантованию с importance matrix. К ограничениям относятся неизбежная потеря качества на низких уровнях квантования, значительные требования к оперативной или видеопамяти даже для компактных вариантов и необходимость включать параметр --jinja для корректного применения шаблона чата Qwen3 Coder. Модель работает только с текстом; сведения о поддерживаемых естественных языках в README не указаны. Исходная модель и производные GGUF-файлы распространяются по лицензии Apache 2.0.

unsloth/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-1M-GGUF — GGUF-версия крупной инструктивной модели для генерации кода Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct, разработанной командой Qwen и подготовленной Unsloth. Модель предназначена для агентного программирования, использования браузера, генерации и анализа кода, работы с большими репозиториями и интеграции с инструментами вроде Qwen Code и CLINE через специально разработанный формат вызова функций. Это каузальная языковая модель на архитектуре mixture-of-experts: 480 млрд параметров всего, из которых активируется 35 млрд; 160 экспертов, 8 активных экспертов, 62 слоя и Grouped Query Attention с 96 головами Q и 8 головами KV. Поддерживается текстовая модальность, а модель работает только в режиме без рассуждений и не генерирует блоки <think></think>. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена, а данная версия расширяет её до 1 млн токенов с использованием YaRN, что подходит для задач на уровне репозитория. К сильным сторонам относятся высокая производительность в агентном программировании и задачах работы с браузером, а также большой контекст. Ограничения включают требовательность к вычислительным ресурсам, типичную для модели такого размера, и отсутствие режима рассуждений; конкретные требования к оборудованию и показатели производительности в README не приведены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели deadmouserr/Qwen3-Coder-Next на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-Coder-Next, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-Coder-Next — открытая модель семейства Qwen3 от команды Qwen, предназначенная для кодирующих агентов и локальной разработки. Это причинная языковая модель архитектуры MoE с гибридным сочетанием Gated DeltaNet и Gated Attention. В README указано 80 млрд параметров всего и 3 млрд активных; метаданные каталога указывают 2,3 млрд параметров, поэтому точный размер расходится между источниками. Модель рассчитана на генерацию и изменение кода, многошаговые задачи разработки, вызов инструментов и восстановление после ошибок выполнения. Контекстное окно — 262 144 токена; поддерживаются чат и интерфейс вызова инструментов. README описывает её как пригодную для интеграции с CLI и IDE, а также локального развёртывания. Модель работает только в режиме без reasoning и, согласно README, не генерирует блоки ````. Карточка не перечисляет поддерживаемые естественные языки, поэтому языковые коды не включены. Лицензия — Apache-2.0.

unsloth/Qwen3-Coder-Next — версия Qwen3-Coder-Next от Unsloth для кодирующих агентов и локальной разработки. Это причинная языковая модель с архитектурой MoE семейства Qwen3-Next; репозиторий содержит веса Safetensors и рассчитан на использование с Transformers. README описывает исходную модель как систему с 80 млрд параметров, из которых активируются 3 млрд; метаданные этого репозитория указывают 2,3 млрд параметров. Нативный контекст — 262 144 токена. Модель предназначена для генерации и изменения кода, многошаговых задач разработки, работы с инструментами и восстановления после ошибок выполнения. Заявлена интеграция с CLI- и IDE-агентами; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. README указывает, что поддерживается только режим без рассуждений (non-thinking). Основной язык взаимодействия — текст, а лицензия репозитория — Apache-2.0. Ключевые преимущества — длинный контекст и возможности для агентной разработки. Для запуска README рекомендует актуальные версии Transformers, SGLang или vLLM; для SGLang требуется версия не ниже 0.5.8, для vLLM — не ниже 0.15.0. При сбое запуска из-за большого контекста предлагается уменьшить его. Указанные в README 80 млрд общих и 3 млрд активируемых параметров расходятся с числом 2,3 млрд в метаданных, поэтому размер этой версии по доступным источникам неоднозначен.

Карточка модели Wiley2210/Qwen3-Coder-Next на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-Coder-Next, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-Coder-Next — открытая модель семейства Qwen3 от команды Qwen, предназначенная для кодирующих агентов и локальной разработки. Это причинная языковая модель архитектуры MoE с гибридным сочетанием Gated DeltaNet и Gated Attention. В README указано 80 млрд параметров всего и 3 млрд активных; метаданные каталога указывают 2,3 млрд параметров, поэтому точный размер расходится между источниками. Модель рассчитана на генерацию и изменение кода, многошаговые задачи разработки, вызов инструментов и восстановление после ошибок выполнения. Контекстное окно — 262 144 токена; поддерживаются чат и интерфейс вызова инструментов. README описывает её как пригодную для интеграции с CLI и IDE, а также локального развёртывания. Модель работает только в режиме без reasoning и, согласно README, не генерирует блоки ````. Карточка не перечисляет поддерживаемые естественные языки, поэтому языковые коды не включены. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3-Coder-Next-Base — базовая языковая модель компании Qwen, предназначенная для разработки кодовых агентов и локальной работы с кодом. Это предварительно обученная авторегрессионная модель семейства Qwen3-Next с гибридной архитектурой: чередует Gated DeltaNet, Gated Attention и разреженные Mixture of Experts. В README указано 80 млрд параметров всего и 3 млрд активируемых; метаданные Hugging Face указывают 2,3 млрд параметров, поэтому размерные сведения источников расходятся. Модель рассчитана на генерацию кода и использование как основы для последующего обучения и создания агентных систем. Заявлены возможности вызова инструментов, адаптации шаблонов и каркасов проектов, а также поиска и восстановления после ошибок. Нативная длина контекста — 262 144 токена; README заявляет поддержку более 370 языков, в том числе языков программирования. Модель работает только в режиме без рассуждений (non-thinking) и не генерирует блоки разметки рассуждений. Репозиторий содержит веса Safetensors, библиотека — Transformers. Лицензия Apache-2.0.

Qwen3-Coder-Next-FP8 — открытая FP8-квантизированная версия языковой модели Qwen3-Coder-Next, разработанная командой Qwen и подготовленная Unsloth. Это каузальная языковая модель для генерации текста, ориентированная прежде всего на кодинг-агентов и локальную разработку. Модель предназначена для написания и анализа кода, длительных многошаговых задач, использования инструментов и восстановления после ошибок выполнения. Она поддерживает интеграцию с CLI- и IDE-средами, включая Claude Code, Qwen Code, Qoder, Kilo, Trae и Cline. Модель работает только в режиме без пошагового рассуждения и не генерирует блоки <think></think>. Архитектура сочетает Gated DeltaNet, Gated Attention и Mixture of Experts: всего 80 млрд параметров, из которых активируются 3 млрд; 48 слоёв, 512 экспертов и 10 активируемых экспертов. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена. Используется fine-grained FP8-квантизация с размером блока 128. Такая конфигурация обеспечивает высокую вычислительную эффективность при сохранении возможностей крупной модели, однако для локального запуска требуются значительные аппаратные ресурсы, особенно при использовании длинного контекста; при нехватке памяти рекомендуется уменьшать его размер. Языки и мультимодальные возможности в карточке явно не указаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

unsloth/Qwen3-Coder-Next-GGUF — GGUF-квантизированные версии открытой языковой модели Qwen3-Coder-Next, разработанные Unsloth на базе модели Qwen. Это каузальная текстовая модель, предназначенная прежде всего для программирования, локальной разработки и работы в кодинговых агентах, включая сценарии с CLI и IDE, длительным рассуждением, использованием инструментов и восстановлением после ошибок выполнения. Модель имеет 80 млрд параметров всего, из которых активируются 3 млрд; 79 млрд параметров приходятся на неэмбеддинговую часть. Архитектура сочетает Mixture of Experts с 512 экспертами и гибридные механизмы Gated DeltaNet и Gated Attention. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена. Модель поддерживает только режим без пошагового рассуждения и не генерирует блоки <think></think>. README описывает её как текстовую модель, но не указывает полный перечень поддерживаемых языков. Сильными сторонами являются высокая эффективность при небольшом числе активных параметров, поддержка сложных агентных сценариев, работы с инструментами и длинным контекстом. Для запуска 4-битных вариантов рекомендуется более 45 ГБ объединённой памяти RAM/VRAM, а для 2-битных XL-квантов и выше — более 30 ГБ. Для GGUF требуется совместимое локальное ПО, например llama.cpp или приложения на его основе; точные свойства зависят от выбранного варианта квантования. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели tomhu/Qwen3-Coder-Next-SWE-Prune-ACTIVATION-70 на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-Coder-Next, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-Coder-Next — открытая модель семейства Qwen3 от команды Qwen, предназначенная для кодирующих агентов и локальной разработки. Это причинная языковая модель архитектуры MoE с гибридным сочетанием Gated DeltaNet и Gated Attention. В README указано 80 млрд параметров всего и 3 млрд активных; метаданные каталога указывают 2,3 млрд параметров, поэтому точный размер расходится между источниками. Модель рассчитана на генерацию и изменение кода, многошаговые задачи разработки, вызов инструментов и восстановление после ошибок выполнения. Контекстное окно — 262 144 токена; поддерживаются чат и интерфейс вызова инструментов. README описывает её как пригодную для интеграции с CLI и IDE, а также локального развёртывания. Модель работает только в режиме без reasoning и, согласно README, не генерирует блоки ````. Карточка не перечисляет поддерживаемые естественные языки, поэтому языковые коды не включены. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели tomhu/Qwen3-Coder-Next-SWE-Prune-GATE-70 на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-Coder-Next, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-Coder-Next — открытая модель семейства Qwen3 от команды Qwen, предназначенная для кодирующих агентов и локальной разработки. Это причинная языковая модель архитектуры MoE с гибридным сочетанием Gated DeltaNet и Gated Attention. В README указано 80 млрд параметров всего и 3 млрд активных; метаданные каталога указывают 2,3 млрд параметров, поэтому точный размер расходится между источниками. Модель рассчитана на генерацию и изменение кода, многошаговые задачи разработки, вызов инструментов и восстановление после ошибок выполнения. Контекстное окно — 262 144 токена; поддерживаются чат и интерфейс вызова инструментов. README описывает её как пригодную для интеграции с CLI и IDE, а также локального развёртывания. Модель работает только в режиме без reasoning и, согласно README, не генерирует блоки ````. Карточка не перечисляет поддерживаемые естественные языки, поэтому языковые коды не включены. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели tomhu/Qwen3-Coder-Next-SWE-Prune-REAP-70 на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-Coder-Next, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-Coder-Next — открытая модель семейства Qwen3 от команды Qwen, предназначенная для кодирующих агентов и локальной разработки. Это причинная языковая модель архитектуры MoE с гибридным сочетанием Gated DeltaNet и Gated Attention. В README указано 80 млрд параметров всего и 3 млрд активных; метаданные каталога указывают 2,3 млрд параметров, поэтому точный размер расходится между источниками. Модель рассчитана на генерацию и изменение кода, многошаговые задачи разработки, вызов инструментов и восстановление после ошибок выполнения. Контекстное окно — 262 144 токена; поддерживаются чат и интерфейс вызова инструментов. README описывает её как пригодную для интеграции с CLI и IDE, а также локального развёртывания. Модель работает только в режиме без reasoning и, согласно README, не генерирует блоки ````. Карточка не перечисляет поддерживаемые естественные языки, поэтому языковые коды не включены. Лицензия — Apache-2.0.

Refact 1.6B FIM GGUF — модель для программирования, разработанная Small Magellanic Cloud AI Ltd. Она предназначена для дополнения и рефакторинга кода, а также общения с разработчиком в формате чата. Модель может генерировать код и понимать запросы на естественном языке, связанные с программированием. Архитектура описана как LLAMA-подобная с multi-query attention; размер исходной модели — 1,6 млрд параметров. В репозитории опубликован файл GGUF в формате BF16. В карточке приведены результаты HumanEval: 32% pass@1 и 53% pass@10. Основной язык — английский; для других языков качество может быть ниже. Лицензия — BigScience OpenRAIL-M.

CodeLlama-13B-Instruct-fp16 — версия весов Code Llama 13B-Instruct от Meta в формате Transformers/Hugging Face, подготовленная TheBloke конвертацией исходных весов Meta в формат HF. Это авторегрессионная плотная трансформерная языковая модель семейства Llama с 12,9 млрд параметров, обученная следовать инструкциям и предназначенная для более безопасного использования в помощниках по программированию и генерации кода. Модель принимает и выдаёт текст. Она подходит для генерации и объяснения кода, ответов на вопросы о программировании и выполнения инструкций на английском языке и языках программирования. Для этой версии в метаданных указан контекст 16 384 токена; README отмечает, что варианты Code Llama обучались на последовательностях до 16K токенов и допускают более длинный контекст при инференсе. Для корректной работы этих весов fp16 README требует загрузки с trust_remote_code=True. Модель может выдавать неточный или нежелательный код и ответы, поэтому результаты требуют проверки и настройки под конкретное применение. Лицензия — специальная лицензия Llama 2; коммерческое использование регулируется её условиями.

TheBloke/CodeLlama-70B-Instruct-GGUF — это квантизированная версия CodeLlama 70B Instruct, разработанной Code Llama и преобразованной TheBloke в формат GGUF. Модель предназначена для генерации и понимания программного кода, а также для диалоговых сценариев с инструкциями. Она относится к семейству Llama и доступна в вариантах квантизации от 2 до 8 бит для запуска на CPU и GPU. Модель содержит около 70 миллиардов параметров и работает как текстовая модель генерации с поддержкой входных инструкций и запросов на естественном языке и коде. Формат GGUF совместим с llama.cpp и рядом локальных интерфейсов и библиотек, включая text-generation-webui, KoboldCpp, GPT4All, LM Studio и llama-cpp-python. Разные уровни квантизации позволяют выбирать компромисс между требованиями к памяти, скоростью и сохранением качества, однако более сильная квантизация может снижать точность ответов. В README не указаны поддерживаемые естественные языки и размер контекстного окна. Модель распространяется по лицензии Llama 2. Для работы требуется совместимый рантайм, например llama.cpp, а конкретные требования к ресурсам зависят от выбранного варианта квантизации.