II.3Рефакторинг, миграция и модернизация

Карточка модели Wudiam/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.

Qwen3.6-35B-A3B-FP8 — открытая FP8-квантизированная версия модели Qwen3.6-35B-A3B, разработанная командой Qwen. Модель представлена в формате Hugging Face Transformers и предназначена прежде всего для программирования с использованием агентных сценариев, включая работу с фронтенд-проектами, репозиториями и итеративной разработкой. Также она поддерживает мультимодальные задачи с текстом и изображениями благодаря архитектуре с vision encoder. Это каузальная языковая модель с архитектурой Mixture of Experts: 35 млрд параметров всего, из них 3 млрд активируются при обработке запроса. Она содержит 40 слоёв, 256 экспертов, из которых используются 8 маршрутизируемых и 1 общий, а также механизмы Gated DeltaNet и Gated Attention. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена и может быть расширена до 1 010 000 токенов. README не указывает полный перечень поддерживаемых языков. К сильным сторонам относятся улучшенная работа с кодом, репозиториями и сохранением контекста рассуждений из предыдущих сообщений. Квантизация fine-grained FP8 с размером блока 128 заявлена как обеспечивающая метрики, почти идентичные исходной модели, при совместимости с Transformers, vLLM, SGLang и KTransformers. Ограничения производительности, требования к оборудованию и подробные сведения о языках в README не приведены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Crucible Labs выпустила сжатую версию Qwen3.6-35B-A3B для локальной генерации кода и работы с инструментами. Модель основана на архитектуре mixture-of-experts: методом REAP удалено 48% маршрутизируемых экспертов, после чего веса квантизированы в GGUF по схеме Q3K-mixed с использованием importance matrix. Артефакт содержит 19,17 млрд параметров и занимает 9,4 ГБ; для запуска предназначен llama.cpp. В отличие от базовой модели, в этой версии нет визуального энкодера.

Карточка модели AnonimXxx/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive 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-30B-A3B-asym-2bitexp-GGUF — это асимметрично квантованная GGUF-версия инструкционной модели Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct, разработанной Qwen. Модель предназначена прежде всего для генерации и анализа программного кода, а также решения текстовых задач в формате instruction-following. Это вариант без режима reasoning и без блоков <think>, ориентированный на запуск через llama.cpp. В основе используется MoE-архитектура qwen3moe с 128 маршрутизируемыми экспертами, из которых активны 8 на каждом токене; эффективный объём активных параметров составляет около 3 млрд при общем размере модели 30 млрд параметров. Экспертные FFN-слои квантованы преимущественно в 2–3 бита, а attention, эмбеддинги и выходной слой сохранены с более высокой точностью. Эффективная скорость квантования — 2,99 BPW, размер файла — 11,4 ГБ (10,64 GiB). Модель рассчитана на текстовый ввод и вывод; язык и максимальный размер контекста в README явно не указаны, однако приведён пример запуска с контекстом 16 384 токена. Главное преимущество — существенная экономия памяти: модель рассчитана на размещение в 16 ГБ VRAM вместе с KV-кэшем для контекста около 16K токенов, тогда как стандартная версия Q4_K_M занимает около 18,6 ГБ. По данным измерений на wikitext-2, perplexity составляет 9,93 против 9,60 у Q4_K_M, то есть снижение качества относительно базовой 4-битной версии умеренное. Ограничения связаны с потерями квантования, меньшей точностью по сравнению с более крупными форматами и зависимостью от совместимого runtime. В README указана лицензия Apache-2.0.

continuum-ai/qwen3-coder-30b-a3b-compacted-19b-256k — компактная версия Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct, разработанная на основе модели Qwen. При создании удалено 35% MoE-экспертов с использованием калибровочного ранжирования по частоте активаций. Модель предназначена прежде всего для генерации, дополнения и инфиллинга кода, агентного программирования и вызова функций, включая локальный и периферийный запуск на потребительских GPU, компьютерах Apple и мобильных устройствах. Это разреженная Mixture-of-Experts-модель с заявленным классом 30B и компактированной эффективной конфигурацией 19B. Сохраняет контекст до 256K токенов и работает с текстом; в README заявлена поддержка английского, китайского и широкого набора языков программирования, включая Python, JavaScript, TypeScript, C, C++, Java, Kotlin, Go, Rust, Swift, PHP, Ruby, SQL, HTML и CSS. Доступны квантованные форматы GGUF Q4_K_M, Q5_K_M и Q8_0 для llama.cpp, Ollama и LM Studio, а также варианты для локального запуска через Transformers и MLX. На HumanEval модель получила 88,4 балла против 92,1 у исходной версии, а на HumanEval+ — 85,4 против 88,4. К сильным сторонам относятся сочетание кодировочных возможностей 30B-класса с меньшими требованиями к памяти, длинный контекст и варианты для локального выполнения. Ограничения включают неполное восстановление качества исходной модели, отсутствие отдельного измерения обобщения на языки, отличные от Python, отсутствие тестирования генерации длиннее 32K токенов и пока не измеренные результаты на MBPP+ и LiveCodeBench. Калибровка выполнялась на 300 примерах Python. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. В README также заявлена криптографически проверяемая цепочка происхождения через ForgeAlloy, однако доверие к аттестации обозначено как self-attested.

unsloth/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-1M-GGUF — GGUF-версия модели Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct, разработанной командой Qwen и подготовленной Unsloth. Это каузальная языковая модель для генерации текста и кода, ориентированная на агентное программирование, использование браузера и другие задачи разработки ПО, включая работу с репозиториями большого размера и интеграцию с инструментами вроде Qwen Code и CLINE. Модель построена на Mixture-of-Experts-архитектуре: содержит 30,5 млрд параметров, из которых при генерации активируется около 3,3 млрд; включает 48 слоёв, 128 экспертов и 8 активируемых экспертов, а также Grouped Query Attention с 32 головами для запросов и 4 для ключей и значений. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена, а в данной версии заявлено расширение до 1 млн токенов с использованием YaRN. Поддерживается только режим без рассуждений: модель не генерирует блоки <think></think>. Сведения о поддерживаемых языках и точных параметрах квантования в README не указаны. К сильным сторонам относятся высокая эффективность за счёт разреженной активации экспертов, специализация на кодинге и агентных сценариях, а также поддержка сверхдлинного контекста. Ограничения включают работу только в нережиме рассуждений и потенциальную зависимость качества и требований к ресурсам от конкретной GGUF-квантизации, параметры которой не приведены. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-AWQ — квантизированная версия модели Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct, разработанная сообществом dark-side-of-the-code. Модель предназначена прежде всего для генерации и редактирования программного кода, агентных сценариев с вызовом инструментов и других задач text generation. Указана поддержка английского языка и библиотеки Transformers. Это Mixture-of-Experts-модель с 128 экспертами, из которых для каждого токена активируются 8. Она использует внимание GQA и имеет 30B параметров при обозначении активной части как A3B. Данная версия сжата методом AWQ в формате W4A16 с 4-битными весами, размером группы 128 и занимает около 15,5 ГБ, что позволяет запускать её на одной видеокарте с 24 ГБ памяти. Базовая модель поддерживает контекст до 262K токенов, однако для 24 ГБ GPU практическим ограничением указано 64K токенов. Сильные стороны модели — эффективный запуск на потребительских GPU, корректная генерация кода, работа с tool calls через parser qwen3_coder в vLLM и пригодность для локальных агентных циклов чтения, редактирования и тестирования. Ограничения связаны с потерями и компромиссами квантизации, практическим ограничением контекста при запуске на 24 ГБ GPU и заявленной языковой поддержкой только английского. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-FP8 — открытая инструкционная causal language model для генерации и анализа кода, разработанная командой Qwen. Модель ориентирована на агентское программирование, вызов инструментов, работу с репозиториями, браузерными сценариями и другими задачами, связанными с разработкой ПО. Она поддерживает специальный формат function calling и совместима с платформами и инструментами, включая Qwen Code и CLINE. Модель имеет MoE-архитектуру: 480 млрд параметров всего, из которых 35 млрд активируются при обработке запроса. Она содержит 62 слоя, 160 экспертов, из которых используются 8, и применяет GQA с 96 attention heads для Q и 8 для KV. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена, с возможностью расширения до 1 млн токенов с использованием YaRN. Версия FP8 использует мелкозернистое квантование FP8 с размером блока 128. Модель работает только в non-thinking mode и не генерирует блоки <think></think>. Сильными сторонами являются заявленная производительность, сопоставимая с Claude Sonnet на ряде задач агентского программирования, браузерного взаимодействия и базовых задач кодинга, а также поддержка длинного контекста и инструментов. Ограничения включают очень высокие требования к вычислительным ресурсам; при нехватке памяти рекомендуется уменьшать длину контекста. Для распределённого запуска в Transformers указаны известные проблемы с fine-grained FP8 и необходимость иногда задавать CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3-Coder-REAP-246B-A35B — сжатая модель Cerebras на архитектуре Sparse Mixture-of-Experts, созданная из Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct методом REAP (Router-weighted Expert Activation Pruning). Из 160 экспертов удалена половина; в модели осталось 246 млрд параметров, из которых 35 млрд активируются на каждом токене. Веса представлены в FP8, контекст составляет 262 144 токена, а лицензия — Apache 2.0. Модель предназначена для генерации кода, агентного программирования, работы с большими репозиториями и вызова функций. Карточка заявляет почти такое же качество, как у исходной модели, и совместимость с vLLM; калибровка включала примеры генерации кода, вызова функций и многошаговые агентные сценарии. Результаты оценки указаны только для варианта FP8, а результаты для BF16 ещё не приведены.

Salience 1.5 Flash — мультимодальная модель Vection Labs для работы с текстом, изображениями и видео. Она построена на архитектуре Qwen3-VL Mixture-of-Experts: всего 30 млрд параметров, из которых для каждого токена активны около 3,3 млрд. Модель рассчитана на использование через Transformers и поддерживает контекст до 1 млн токенов; в README указан нативный контекст 256 тыс. токенов с расширением посредством interleaved multimodal RoPE. Модель предназначена для генерации и отладки кода, работы с репозиториями, создания интерфейсов, вызова инструментов и агентных сценариев. Она также принимает изображения и видео для ответов на вопросы и анализа диаграмм, графиков, документов и экранов, а длинный контекст подходит для анализа больших документов. Указаны поддержка английского языка, чата, кода и интерфейса вызова инструментов; аудио модель не поддерживает. Модель может ошибаться в фактах и математических рассуждениях, а сгенерированный код может быть неверным или небезопасным. Длинные контексты и видеовходы увеличивают задержку и расход памяти; результаты и код требуют проверки человеком. Лицензия — Apache-2.0.

Tals-coder-flash-01 — квантизированная версия Qwen/Qwen3.8-27B от talxcc, предназначенная для генерации кода и диалоговой работы с задачами программирования. Модель распространяется в формате GGUF с асимметричной динамической квантизацией; README заявляет размер 11,86 ГБ и плотность 3,73 бит на вес. Для ускорения генерации заявлена поддержка speculative decoding с MTP. Модель подходит для написания и рефакторинга кода, генерации кода в нескольких файлах и рассуждений над задачами программирования. В README приведены заявленные результаты тестирования на RTX 4060 Ti 16 ГБ: до 34 токенов в секунду в устойчивом режиме и до 40 токенов в секунду на пике с MTP. Также заявлена работа с контекстом до 200 тысяч токенов при настройке KV-кэша, однако эти характеристики приведены авторами и зависят от оборудования и конфигурации запуска. Модель основана на Qwen/Qwen3.8-27B; в метаданных указаны поддержка чата и кода, английский и многоязычный охват. README описывает её преимущественно как модель для программирования, но не приводит точный перечень поддерживаемых языков программирования или языков общения. Лицензия — Apache 2.0. Качество, скорость и длинный контекст представлены как заявления авторов; сгенерированный код и рассуждения требуют проверки перед использованием.

Tess-4-27B — мультимодальная модель на 27 млрд параметров, разработанная Migel Tissera на основе Qwen/Qwen3.6-27B. Это дообученная плотная модель семейства Qwen3.5 для диалогов, рассуждений и агентной работы с инструментами; она принимает текст и изображения и генерирует текст. Модель рассчитана на программирование, анализ больших кодовых баз и документов, планирование и решение многошаговых технических задач. В README указано обучение на трассах агентной работы с контекстом 64 тыс. токенов; это не подтверждает максимальную длину контекста при инференсе. Разработчик описывает стиль модели как сдержанные ответы на простые запросы и более подробное обдумывание сложных задач. Она поддерживает интерфейс вызова инструментов и унаследовала визуальную часть базовой модели Qwen. Модель доступна в формате BF16 safetensors для Transformers, vLLM и SGLang; README также указывает отдельные репозитории GGUF-квантований. Лицензия — Apache 2.0.

Yi-Coder-9B-Chat — диалоговая модель для генерации кода, выпущенная командой 01.AI как часть серии Yi-Coder. Она дообучена на базе 01-ai/Yi-Coder-9B и построена на плотной архитектуре семейства Llama с 8,6 млрд параметров. Модель предназначена для программирования в формате чата: она может писать код по запросу и работать с длинным контекстом до 131 072 токенов. Серия Yi-Coder заявляет поддержку 52 распространённых языков программирования и сильные результаты в задачах кодирования при размере менее 10 млрд параметров. Модель загружается через Transformers и использует формат safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит ограничений на качество или конкретных рекомендаций по использованию, поэтому ответы сгенерированного кода следует проверять перед применением.

Yi-Coder-9B-Chat-GGUF — GGUF-квантизированная версия чат-модели Yi-Coder-9B-Chat, разработанной 01-AI. Квантизация выполнена bartowski на базе llama.cpp release b3658. Модель предназначена прежде всего для диалога по вопросам программирования, генерации и объяснения кода, а также работы с большими кодовыми базами. Она настроена для общения, а не для автодополнения кода. Модель содержит около 9 миллиардов параметров и поддерживает контекст до 128 тысяч токенов. Она обучалась на данных, связанных с 52 языками и форматами программирования, включая Python, JavaScript, C++, C#, Java, Go, Rust, SQL, TypeScript, HTML, CSS, PHP, Ruby, Swift, Kotlin, R, Bash, PowerShell, Dockerfile и другие. В README указаны результаты 23% на LiveCodeBench; также отмечается, что модель стала первой моделью с менее чем 10 миллиардами параметров, преодолевшей отметку 20% на этом тесте. Для использования рекомендуется шаблон ChatML. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Claude Opus 4.6 — модель Anthropic, предназначенная для программирования и длительных профессиональных задач. Карточка описывает её как особенно подходящую для агентов, которые выполняют целые рабочие процессы, а не отвечают на отдельные запросы. Данных о размере, архитектуре, модальностях, языках, длине контекста и лицензии в предоставленных источниках нет. Описание не уточняет конкретные возможности и ограничения модели.

Claude Sonnet 4 — модель Anthropic, представленная как развитие Sonnet 3.7. Она предназначена для задач программирования и рассуждений; в карточке отмечены улучшенные точность и управляемость, а также результат 72,7% на SWE-bench. Метаданные каталога относят модель к задаче image-text-to-text, однако доступные материалы не описывают её архитектуру, размер, модальности, языки или длину контекста.

TheBloke опубликовал эту версию весов CodeLlama 13B-Python от Meta в формате Transformers/Hugging Face fp16. Это плотная авторегрессионная трансформерная модель семейства Llama с 12,9 млрд параметров, ориентированная на генерацию и понимание кода на Python. Репозиторий содержит конвертированные из исходной модели Meta веса в формате safetensors. Модель предназначена для написания, дополнения и анализа кода Python. Она принимает текст и генерирует текст; семейство поддерживает контекст до 16 384 токенов согласно метаданным. Для корректной загрузки этой версии README требует использовать trust_remote_code=True. Это не Instruct-вариант, поэтому карточка не заявляет о специальной настройке для диалогового следования инструкциям. Модель может выдавать неточный или нежелательный результат; перед использованием в приложениях рекомендуется проверять её поведение и настраивать под конкретный сценарий. Лицензия указана как llama2; README сообщает о доступности специальной коммерческой лицензии Code Llama, поэтому условия использования следует сверять с применимым соглашением Meta.

CodeLlama 34B Python — языковая модель для генерации и решения задач программирования, разработанная Meta на базе CodeLlama 34B Python. Версия из этого репозитория преобразована TheBloke в формат GGUF и предназначена для локального запуска через llama.cpp и совместимые приложения и библиотеки. Модель имеет архитектуру LLaMA и размер 34 миллиарда параметров. Она ориентирована на работу с программным кодом и использует текстовый ввод и вывод; заявленный язык — code, без указания поддержки конкретных естественных языков. Модель подходит для написания кода по описанию задачи, соблюдения заданных ограничений и проверки решения на примерах. README не указывает размер контекстного окна и точные характеристики обучения. Ключевое преимущество версии — доступность нескольких вариантов квантования GGUF, включая 2-, 3-, 4-, 5-, 6- и 8-битные варианты, что позволяет выбирать компромисс между качеством, потреблением памяти и скоростью работы. Ограничения связаны с потерями качества при использовании более агрессивного квантования, высокой вычислительной нагрузкой 34-миллиардной модели и специализацией преимущественно на коде. Репозиторий распространяется по лицензии Llama 2.

CodeQwen1.5-7B — специализированная языковая модель для программирования, разработанная командой Qwen как версия семейства Qwen1.5. Это декодерный трансформер Qwen2 с 6,9 млрд параметров, предварительно обученный на большом массиве кода объёмом 3 трлн токенов. Модель поддерживает контекст до 65 536 токенов и эффективное внимание Group Query Attention. Модель предназначена для генерации и дополнения кода, понимания длинных фрагментов программ и дообучения под задачи программирования. В карточке отмечены сценарии исправления ошибок и преобразования текста в SQL, а также поддержка 92 языков программирования. Базовую версию не рекомендуют использовать как чат-модель; при генерации важно настроить условия остановки. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Метаданные указывают лицензию «other», поэтому конкретные условия использования следует сверять с лицензией, приложенной к модели.

Codestral-22B-v0.1-GGUF — GGUF-квантизированная версия специализированной кодовой модели Codestral-22B-v0.1, разработанной Mistral AI. Квантизацию подготовил bartowski на основе llama.cpp, а модель опубликована для использования в LM Studio. Модель предназначена для генерации, дополнения и объяснения программного кода. Она поддерживает диалоговые запросы по инструкции и режим Fill in the Middle (FIM), позволяющий предсказывать пропущенный фрагмент между заданными префиксом и суффиксом. Обучение проводилось на данных более чем по 80 языкам программирования, включая Python, Java, C++, JavaScript и Bash. Размер модели составляет 22 млрд параметров; поддерживаемая модальность — текст. Сильные стороны модели — специализация на программировании, сочетание инструкционного режима и FIM, а также широкий охват языков программирования. README не содержит точных сведений о размере контекста, требованиях к памяти, результатах бенчмарков и ограничениях качества, поэтому эти характеристики нельзя определить по представленным данным. В карточке указана лицензия Apache-2.0, а также приведена ссылка на MNPL-0.1 от Mistral; условия использования следует уточнять по исходной лицензии и документации разработчика.

DeepSeek-Coder-V2-Instruct-AQ4_1 — преобразованная сообществом mlx-community в формат MLX версия модели deepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2-Instruct. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате, прежде всего для задач программирования. Архитектура — DeepSeek V2; в метаданных указано 18,1 млрд параметров и контекст до 163 840 токенов. Модель подходит для генерации и объяснения кода, ответов на вопросы о программировании и помощи при работе с длинными фрагментами текста или кода. Карточка указывает преобразование с помощью mlx-lm 0.16.0; репозиторий содержит веса safetensors и помечен тегом MLX. Лицензия указана как other, без дополнительных условий в предоставленных данных.

Tachibana-Agent — дообученная на наборе Tachibana 4 модель sequelbox на базе Google Gemma 4 12B Instruct. Это агентная модель для программирования: она предназначена для решения практических задач разработки и инженерного анализа, включая исправление ошибок, автоматизацию и работу с кодом в разных языках программирования. В метаданных указаны плотная архитектура Gemma4Unified, формат safetensors и библиотека Transformers; карточка рекомендует использовать формат запросов Gemma 4 Instruct. Модель ориентирована на разработку серверных и клиентских приложений, системное и распределённое программирование, базы данных, оптимизацию производительности, безопасность, компиляторы и создание инструментов. README называет её экспериментальной reasoning-моделью. Лицензия — Apache-2.0. Подробности о контекстном окне и поддержке мультимодального ввода в карточке не описаны.

Granite-20b-code-instruct-GGUF — квантизированная версия модели granite-20b-code-instruct, разработанной IBM и опубликованной в формате GGUF пользователем bartowski. Модель предназначена для генерации и анализа программного кода, выполнения инструкций, решения математических задач, работы с SQL-контекстами и сценариев, связанных с function calling и ассистентами для разработки. Модель содержит около 20 миллиардов параметров и относится к текстовым моделям генерации. В карточке указаны датасеты для обучения и дообучения, включая Code Прикладные наборы, MathInstruct, MetaMathQA, наборы для SQL и function calling. Доступны варианты от F16 до квантизаций Q3–Q8 в формате GGUF, совместимые с llama.cpp и рекомендованные для запуска, в частности, через LM Studio. Размер файлов варьируется примерно от 11,5 до 40,2 ГБ. Сильными сторонами являются специализация на программировании, поддержка инструкционного режима и наличие вариантов квантизации для различного объёма оперативной памяти; для оценки HumanEvalSynthesis(Python) в README приведены значения pass@1 до 60,4%. Ограничения включают высокие требования к памяти для полноразмерной версии, возможное снижение качества у более сильных квантизаций и отсутствие в карточке сведений о поддерживаемых языках, размере контекста и мультимодальности. Базовая модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

QuantFactory/granite-8b-code-instruct-4k-GGUF — квантованная версия Granite-8B-Code-Instruct-4K, разработанная IBM Research и преобразованная в формат GGUF с использованием llama.cpp. Модель содержит около 8 млрд параметров и дообучена на базе Granite-8B-Code-Base-4K на наборах данных с разрешительными лицензиями для улучшения следования инструкциям, логического рассуждения и решения задач, связанных с программированием. Модель предназначена для генерации, объяснения и исправления кода, а также для создания программных ассистентов. В карточке приведены результаты HumanEvalPack для Python, JavaScript, Java, Go, C++, и Rust; показатели pass@1 различаются в зависимости от языка и типа задачи. Контекстное окно составляет 4K токенов. Модель относится к текстовым генеративным моделям и не предназначена для обработки изображений или других мультимодальных данных. Ключевые преимущества — специализация на задачах программирования, поддержка нескольких языков программирования, улучшенное следование инструкциям и возможность локального запуска благодаря квантованию. Ограничения включают ограниченный контекст в 4K токенов, зависимость качества от языка и задачи, а также необходимость проверять сгенерированный код перед использованием; заявленные результаты бенчмарков не отмечены как верифицированные. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Карточка модели anything098/Kimi-K2.6 на Hugging Face совпадает с карточкой moonshotai/Kimi-K2.6, поэтому описание составлено по ней. Kimi K2.6 — открытая мультимодальная агентная модель компании Moonshot AI для сложных задач программирования, проектирования интерфейсов, автономного выполнения многошаговых задач и координации групп агентов. В карточке Hugging Face указана архитектура семейства Kimi K2.5 для условной генерации, а README описывает MoE-модель с 1 трлн параметров, из которых активны 32 млрд. Модель принимает текст, изображения и видео; заявленная длина контекста в описании испытаний составляет 262 144 токена. Модель предназначена для создания и изменения кода, генерации интерфейсов по текстовым и визуальным запросам, а также выполнения задач с инструментами и параллельными агентами. По данным README, она может координировать до 300 подагентов и 4 000 шагов и рассчитана на работу с языками программирования, включая Rust, Go и Python. Метаданные Hugging Face отмечают чат-возможность и задачи генерации текста и преобразования изображений в текст. Указана лицензия other; её конкретные условия следует проверять в репозитории модели. README сообщает о нативной INT4-квантизации и рекомендует vLLM, SGLang и KTransformers для запуска.

Карточка модели dshive/Kimi-K2.6 на Hugging Face совпадает с карточкой moonshotai/Kimi-K2.6, поэтому описание составлено по ней. Kimi K2.6 — открытая мультимодальная агентная модель компании Moonshot AI для сложных задач программирования, проектирования интерфейсов, автономного выполнения многошаговых задач и координации групп агентов. В карточке Hugging Face указана архитектура семейства Kimi K2.5 для условной генерации, а README описывает MoE-модель с 1 трлн параметров, из которых активны 32 млрд. Модель принимает текст, изображения и видео; заявленная длина контекста в описании испытаний составляет 262 144 токена. Модель предназначена для создания и изменения кода, генерации интерфейсов по текстовым и визуальным запросам, а также выполнения задач с инструментами и параллельными агентами. По данным README, она может координировать до 300 подагентов и 4 000 шагов и рассчитана на работу с языками программирования, включая Rust, Go и Python. Метаданные Hugging Face отмечают чат-возможность и задачи генерации текста и преобразования изображений в текст. Указана лицензия other; её конкретные условия следует проверять в репозитории модели. README сообщает о нативной INT4-квантизации и рекомендует vLLM, SGLang и KTransformers для запуска.

Карточка модели indigoskyai/Kimi-K2.6 на Hugging Face совпадает с карточкой moonshotai/Kimi-K2.6, поэтому описание составлено по ней. Kimi K2.6 — открытая мультимодальная агентная модель компании Moonshot AI для сложных задач программирования, проектирования интерфейсов, автономного выполнения многошаговых задач и координации групп агентов. В карточке Hugging Face указана архитектура семейства Kimi K2.5 для условной генерации, а README описывает MoE-модель с 1 трлн параметров, из которых активны 32 млрд. Модель принимает текст, изображения и видео; заявленная длина контекста в описании испытаний составляет 262 144 токена. Модель предназначена для создания и изменения кода, генерации интерфейсов по текстовым и визуальным запросам, а также выполнения задач с инструментами и параллельными агентами. По данным README, она может координировать до 300 подагентов и 4 000 шагов и рассчитана на работу с языками программирования, включая Rust, Go и Python. Метаданные Hugging Face отмечают чат-возможность и задачи генерации текста и преобразования изображений в текст. Указана лицензия other; её конкретные условия следует проверять в репозитории модели. README сообщает о нативной INT4-квантизации и рекомендует vLLM, SGLang и KTransformers для запуска.

Карточка модели wucjik/Kimi-K2.6 на Hugging Face совпадает с карточкой moonshotai/Kimi-K2.6, поэтому описание составлено по ней. Kimi K2.6 — открытая мультимодальная агентная модель компании Moonshot AI для сложных задач программирования, проектирования интерфейсов, автономного выполнения многошаговых задач и координации групп агентов. В карточке Hugging Face указана архитектура семейства Kimi K2.5 для условной генерации, а README описывает MoE-модель с 1 трлн параметров, из которых активны 32 млрд. Модель принимает текст, изображения и видео; заявленная длина контекста в описании испытаний составляет 262 144 токена. Модель предназначена для создания и изменения кода, генерации интерфейсов по текстовым и визуальным запросам, а также выполнения задач с инструментами и параллельными агентами. По данным README, она может координировать до 300 подагентов и 4 000 шагов и рассчитана на работу с языками программирования, включая Rust, Go и Python. Метаданные Hugging Face отмечают чат-возможность и задачи генерации текста и преобразования изображений в текст. Указана лицензия other; её конкретные условия следует проверять в репозитории модели. README сообщает о нативной INT4-квантизации и рекомендует vLLM, SGLang и KTransformers для запуска.

Карточка модели ckoh04/Kimi-K2.6-pruned-8experts на Hugging Face совпадает с карточкой moonshotai/Kimi-K2.6, поэтому описание составлено по ней. Kimi K2.6 — открытая мультимодальная агентная модель компании Moonshot AI для сложных задач программирования, проектирования интерфейсов, автономного выполнения многошаговых задач и координации групп агентов. В карточке Hugging Face указана архитектура семейства Kimi K2.5 для условной генерации, а README описывает MoE-модель с 1 трлн параметров, из которых активны 32 млрд. Модель принимает текст, изображения и видео; заявленная длина контекста в описании испытаний составляет 262 144 токена. Модель предназначена для создания и изменения кода, генерации интерфейсов по текстовым и визуальным запросам, а также выполнения задач с инструментами и параллельными агентами. По данным README, она может координировать до 300 подагентов и 4 000 шагов и рассчитана на работу с языками программирования, включая Rust, Go и Python. Метаданные Hugging Face отмечают чат-возможность и задачи генерации текста и преобразования изображений в текст. Указана лицензия other; её конкретные условия следует проверять в репозитории модели. README сообщает о нативной INT4-квантизации и рекомендует vLLM, SGLang и KTransformers для запуска.