II.4Отладка, тестирование и качество ПО

Mistral Medium 3.5 — плотная языковая модель на 128 млрд параметров от Mistral AI, обученная следовать инструкциям. Она принимает текст и изображения и выдаёт текст. Модель предназначена для агентных сценариев, программирования и решения сложных задач. Поддержка изображений позволяет использовать модель для вопросов по визуальным материалам наряду с текстовыми запросами. В доступных сведениях нет деталей о контекстном окне, поддерживаемых языках и лицензии, поэтому эти характеристики не описываются.

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.

Orca-2-4B-hight — текстовая модель генерации на архитектуре Qwen3ForCausalLM, опубликованная roskosmos19. Это производная от Qwen3-4B модель с фокусом на программирование и агентные сценарии: она может вести диалог, рассуждать и формировать вызовы инструментов. По описанию автора, переход к генерации за один проход вместо обязательной трёхэтапной схемы сокращает задержку и стоимость работы; длинный ответ генерируется по необходимости. Модель содержит 3,7 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Для развёртывания указана библиотека Transformers; файлы репозитория представлены в формате safetensors. Автор рекомендует квантованные варианты Q4_K_M или AWQ для ускорения, но они не заявлены как формат файлов этой модели. Модель предназначена для генерации и анализа кода, решения задач с использованием инструментов и диалоговой помощи при разработке. В README нет сведений о поддерживаемых естественных языках. Лицензия — Apache 2.0.

Ornith-1.5-27B-A3B-Coder-MTP-GGUF — квантизированная GGUF-версия модели Ornith-1.5-27B-A3B-Coder, разработанная ManniX-ITA. Модель предназначена прежде всего для генерации и анализа программного кода, задач рассуждения и сценариев локального запуска через llama.cpp. Она построена на архитектуре Qwen3.5-MoE и использует разреженную структуру Mixture-of-Experts: около 26,66 млрд общих параметров, из которых активно используются примерно 3 млрд. В составе модели 184 эксперта, 8 из них выбираются на шаге генерации, а также один дополнительный MTP-слой для многошагового предсказания. Модель представлена в форматах от F16 до сильно сжатых вариантов IQ2 и Q2, включая Q4_K_M, Q5_K_M, Q6_K и Q8_0; для квантов применялась индивидуальная importance matrix. Заявлена поддержка английского языка, текстового ввода и вывода, рассуждений и кода. В README также указана возможность работы с изображениями, но для этого требуется отдельно поставляемый vision projector mmproj; сами веса модели текстовые. Рекомендуемый контекст при запуске llama.cpp составляет до 262144 токенов, а использование reasoning budget считается обязательным. Сильные стороны модели — сочетание крупной общей ёмкости с низким числом активных параметров, широкий выбор уровней квантования, поддержка MoE, MTP, reasoning и локального инференса, а также наличие отдельного проектора для мультимодального режима. Ограничения включают необходимость подбирать квантование под доступную память, возможное заметное ухудшение качества в самых компактных вариантах и потенциально высокую задержку при длинных рассуждениях. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

OxCoder-9B GGUF — языковая модель для генерации кода, разработанная Pink Pixel на базе Qwen/Qwen3.5-9B. Она предназначена прежде всего для долгих агентных сценариев разработки программного обеспечения и работы в терминале: решения задач в репозиториях, генерации и изменения кода, устранения ошибок и автоматизации инженерных процессов. При обучении использовались траектории работы передовых coding-агентов, включая Fable-5.1 и GLM-5.3 в средах Claude Code, OpenCode и Codex. Модель содержит около 9 млрд параметров, поддерживает текстовую модальность и заявлена для английского языка. Архитектура — Qwen 3.5 с гибридными слоями linear attention и full self-attention, interleaved MRoPE и поддержкой контекста до 262 144 токенов. В репозитории доступны GGUF-квантизации от BF16 до Q2_K размером примерно от 16,69 до 3,56 ГБ; вариант Q4_K_M указан как рекомендуемый по умолчанию, а Q8_0 — как близкий к исходному качеству при достаточном объёме памяти. Для запуска требуются llama.cpp или совместимые среды с поддержкой Qwen 3.5, включая Ollama, LM Studio и Jan. Сильные стороны модели — ориентация на агентную разработку, работу с терминалом, восстановление после ошибок вызовов инструментов, предварительный просмотр файлов перед изменениями и формирование минимальных diff. В README приведены результаты бенчмарков Terminal-Bench 2.1, SWE-bench Verified, SWE-bench Pro, NL2Repo и GPQA Diamond, однако фактическое качество зависит от выбранной квантизации и среды запуска. Более компактные варианты экономят память, но могут заметно уступать по качеству; Q2_K прямо предназначен для тестирования при жёстких ограничениях памяти. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Qwen2.5.1-Coder-7B-Instruct-GGUF — это квантизированная версия инструкционной модели Qwen2.5-Coder-7B-Instruct, разработанной командой Qwen и подготовленной в формате GGUF пользователем bartowski. Модель предназначена для генерации текста и работы с программным кодом: она подходит для написания, объяснения и исправления кода, а также для диалоговых сценариев с использованием системных и пользовательских инструкций. В README заявлена поддержка английского языка. Модель имеет размер 7 миллиардов параметров. Доступны варианты от F16 до различных уровней квантизации Q8_0, Q6, Q5, Q4, Q3 и IQ, что позволяет выбирать между качеством, размером файла и требованиями к памяти. Квантизации выполнены с помощью llama.cpp и imatrix; отдельные варианты оптимизированы для ARM-процессоров. Более компактные версии удобны для локального запуска, в том числе через LM Studio, однако снижение разрядности может уменьшать качество генерации. Длина контекста, полный список поддерживаемых языков и результаты бенчмарков в README не указаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-GGUF — квантизированная GGUF-версия языковой модели Qwen2.5-Coder-7B-Instruct, разработанной Qwen и подготовленной компанией Second State Inc. Модель предназначена для генерации текста и работы с программным кодом в диалоговом формате: написания, объяснения и редактирования кода, а также других сценариев, где требуется ассистент для разработки. Указанный язык — английский. Модель содержит 7 миллиардов параметров и использует шаблон запросов ChatML. Для запуска через LlamaEdge заявлен контекст до 128 000 токенов и поддержка LlamaEdge версии 0.14.3. Доступны варианты квантизации от Q2_K до Q8_0, а также f16, с размером файлов примерно от 3,02 до 15,2 ГБ. Вариант Q4_K_M рекомендован как сбалансированный по качеству и размеру, а Q5_K_M и Q5_K_S — как варианты с минимальной потерей качества. Основные преимущества — специализация на программном коде, инструктивный режим, большой заявленный контекст и возможность локального запуска в разных вариантах квантизации. Более агрессивная квантизация уменьшает требования к памяти, но приводит к заметной потере качества; точные сведения о производительности и поддерживаемых языках программирования в README не приведены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-MLX-4bit — это 4-битная MLX-квантизация инструкционной модели Qwen2.5-Coder-7B-Instruct, разработанной командой Qwen. Квантизацию выполнил bartowski на основе инструментов mlx-examples; модель предназначена для запуска на компьютерах Mac с Apple Silicon через совместимое программное обеспечение, включая LM Studio. Модель ориентирована на генерацию текста и работу с кодом, включая сценарии использования в code agents, программирование, ответы на технические запросы и задачи, требующие связи между исходным кодом и текстовыми инструкциями. В README указано, что при обучении использовалось до 5,5 триллиона токенов, включая исходный код, текстово-кодовые данные и синтетические данные. Поддерживается длинный контекст до 128K токенов с масштабированием RoPE через YaRN с коэффициентом 4,0. Заявлен английский язык. Ключевые преимущества — специализация на коде, инструкционная настройка, поддержка длинного контекста и пониженное потребление памяти благодаря 4-битной квантизации. Ограничения связаны с необходимостью совместимого оборудования Apple Silicon и возможными ошибочными, неточными или неподходящими ответами; подробные сведения о качестве на отдельных языках и бенчмарках в README не приведены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

pragmaticcs/Qwen-35B-A3B-SignOfFour-Coder-GGUF — слитая MoE-модель семейства Qwen для программной инженерии, генерации кода и агентного выполнения инструментов. Она объединяет базовую модель Jackrong/Qwopus3.6-35B-A3B-Coder и три специализированные модели с помощью DARE-TIES и масштабирования изменений по слоям. Архитектура содержит 35 млрд параметров, из которых активно около 3 млрд на токен, и 40 декодерных слоёв. Модель принимает текст и генерирует текст, в том числе код и ответы в диалоговом формате; карточка указывает поддержку английского и китайского языков. Веса представлены в GGUF, включая варианты BF16, Q4_K_M, Q5_K_M, Q6_K и Q8_0. Мультимодальные веса для зрения и головы Multi-Token Prediction удалены, чтобы снизить требования к памяти и повысить пропускную способность при задачах программирования. Для локального запуска крупных вариантов может требоваться значительный объём видеопамяти или разгрузка части модели на CPU. Лицензия — Apache-2.0.

Brian6145/Qwen3.6-27B-Claude-Opus-DeepSeek-Distilled-Imatrix-MTP-GGUF — квантизированная модель в формате GGUF на базе Qwen/Qwen3.6-27B, разработанная Brian6145. Модель предназначена для локального запуска, агентских сценариев, использования инструментов, ReAct-подхода и выполнения длинных последовательностей задач. Заявлены улучшения в структурированном рассуждении, оркестрации инструментов, следовании инструкциям, математике и логическом выводе за счёт дистилляции из Claude Opus, DeepSeek и математических и логических моделей. Модель поддерживает английский и китайский языки и ориентирована на генерацию текста. Указаны архитектурная база Qwen3.6-27B, квантизация q4_k_m, поддержка speculative decoding через MTP и работы с длинным контекстом, однако точный размер контекстного окна не приведён. В README заявлены результаты BenchLocal 6-pack — 86,5, GPQA-Diamond-198 — 83,84% и MMLU-500 — 91,80%, а также высокая эффективность в задачах вызова инструментов, поиска ошибок и структурированного вывода. Ограничения включают некоторое снижение результата в DataExtract-15 по сравнению с базовой моделью и чувствительность агентного поведения к параметрам генерации. Рекомендуются temperature 0.6 и top_p 0.95; для заявленной производительности также указан режим q4_k_m с MTP=3. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели Basementup/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 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.

Модель ghecko78/Qwen3.6-35B-A3B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-heretic — текстово дообученная и изменённая с помощью abliteration версия Qwen3.6-35B-A3B, опубликованная на Hugging Face; исходное дообучение выполнил @hesamation. Она предназначена для диалогов с развёрнутыми рассуждениями, программирования, планирования, математических задач и аналитических ответов. Обучение использовало дистилляцию рассуждений, преимущественно полученных от Claude Opus 4.6, а затем модель прошла abliteration, призванную снизить частоту отказов. В основе — мультимодальная MoE-архитектура Qwen3.6 с 35 млрд параметров, из которых активны около 3 млрд; базовая модель принимает изображения, но это дообучение было только текстовым. Контекст базовой модели составляет 262 144 токена с возможностью расширения до 1 010 000. Карточка приводит небольшой сравнительный тест MMLU-Pro, который автор характеризует как предварительную проверку, а не полноценный бенчмарк. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

trohrbaugh/Qwen3.6-35B-A3B-heretic-v2 — модифицированная версия Qwen3.6-35B-A3B, созданная методом abliteration: параметры модели изменены для снижения частоты отказов. В приведённом сравнении модель отказала в 0 из 100 случаев против 99 из 100 у исходной версии; KL-дивергенция относительно оригинала составляет 0,1263. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors, совместимые с Transformers и рядом движков инференса. Модель сочетает языковую часть на архитектуре MoE с визуальным энкодером. Всего в ней 35 млрд параметров, из которых активируются около 3 млрд; она принимает текст и изображения, поддерживает диалог и имеет контекст 262 144 токена с возможностью расширения до 1 010 000. README описывает применение исходного семейства для агентного программирования, работы с репозиториями, вызова инструментов и визуальных задач. Модель подходит для диалоговых и агентных сценариев, генерации и анализа кода, а также вопросов по изображениям. Снижение числа отказов не гарантирует корректность ответов и может увеличить вероятность выдачи нежелательного или небезопасного содержания. Лицензия — Apache-2.0.

coder3101/Qwen3.8-27B-heretic — дообученная версия Qwen/Qwen3.8-27B, созданная с помощью Heretic v1.2.0 методом abliteration для уменьшения частоты отказов. Это плотная причинная языковая модель с визуальным энкодером на 27 млрд параметров, поддерживающая диалог, изображения и видео. По карточке базовой модели, она рассчитана на программирование, профессиональные и исследовательские задачи, а также многошаговое планирование и работу с агентными сценариями. Контекст базовой модели составляет 262 144 токена с возможностью расширения до 1 000 000; README указывает, что режим рассуждений включён по умолчанию и может настраиваться. В приведённом сравнении модель отказала в 33 случаях из 100 против 92 у исходной версии; это характеризует снижение отказов, но не подтверждает качество ответов для всех запросов. Доступны веса в формате Safetensors для Transformers и совместимых средств инференса. Лицензия — Apache-2.0.

medismera представил производную модель Qwen3.8-27B-OBLITERATED-Mythos-Class-Agentic на основе слияния Qwen3.8-27B-OBLITERATED и Qwen/Qwen3.8-27B. Это плотная модель семейства Qwen3.5 с 27 млрд параметров для диалоговой генерации текста и работы в агентных сценариях. В карточке заявлены шаблон чата с поддержкой вызова инструментов, разбиение задач на иерархические этапы, протокол самопроверки рассуждений и контекст до 131 072 токенов; максимальная длина генерации указана как 16 384 токена. Модель предназначена для программирования, анализа системных журналов и телеметрии, многошаговых технических задач и взаимодействия с инструментами через совместимые агентные среды. Указаны английский, китайский и арабский языки. Репозиторий описывает веса в формате Safetensors и приводит варианты BF16, FP8 и AWQ в ветках; для запуска рекомендуются SGLang и vLLM. Лицензия — Apache-2.0. Заявления README о качестве вызова инструментов, результатах бенчмарков и отсутствии отказов приведены автором и не являются независимой оценкой. Это текстовая модель: метаданные не указывают вход или выход изображений, несмотря на мультимодальные возможности базовой модели.

Карточка модели zabred/Qwen3.8-27B-OBLITERATED-Mythos-Class-Agentic на Hugging Face совпадает с карточкой medismera/Qwen3.8-27B-OBLITERATED-Mythos-Class-Agentic, поэтому описание составлено по ней. medismera представил производную модель Qwen3.8-27B-OBLITERATED-Mythos-Class-Agentic на основе слияния Qwen3.8-27B-OBLITERATED и Qwen/Qwen3.8-27B. Это плотная модель семейства Qwen3.5 с 27 млрд параметров для диалоговой генерации текста и работы в агентных сценариях. В карточке заявлены шаблон чата с поддержкой вызова инструментов, разбиение задач на иерархические этапы, протокол самопроверки рассуждений и контекст до 131 072 токенов; максимальная длина генерации указана как 16 384 токена. Модель предназначена для программирования, анализа системных журналов и телеметрии, многошаговых технических задач и взаимодействия с инструментами через совместимые агентные среды. Указаны английский, китайский и арабский языки. Репозиторий описывает веса в формате Safetensors и приводит варианты BF16, FP8 и AWQ в ветках; для запуска рекомендуются SGLang и vLLM. Лицензия — Apache-2.0. Заявления README о качестве вызова инструментов, результатах бенчмарков и отсутствии отказов приведены автором и не являются независимой оценкой. Это текстовая модель: метаданные не указывают вход или выход изображений, несмотря на мультимодальные возможности базовой модели.

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.

CodeLlama 13B Python — языковая модель Meta, специализированная на генерации программного кода, представленная в формате GGUF и квантованная TheBloke. В основе лежит архитектура Llama с 13 миллиардами параметров; исходная версия доступна как CodeLlama 13B Python в формате Hugging Face. Модель предназначена для решения задач программирования по текстовому описанию: генерации кода с учётом ограничений, прохождения примеров тестов и помощи в разработке. В README приведён шаблон запроса для таких задач. Модель работает с текстом и кодом, однако конкретный набор естественных языков, максимальный размер контекста и другие параметры не указаны. Формат GGUF поддерживает метаданные и специальные токены и совместим с llama.cpp, а также рядом пользовательских интерфейсов и библиотек, включая text-generation-webui, KoboldCpp, LM Studio, ctransformers и llama-cpp-python. Доступны варианты квантования от 2 до 8 бит для инференса на CPU и GPU; конкретные характеристики качества, скорости и требований к памяти зависят от выбранного варианта. Квантование может сопровождаться компромиссом между эффективностью и точностью, а README не содержит подробной оценки ограничений модели. Лицензия указана как llama2.

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.

NousResearch/CodeLlama-7b-hf — версия базовой модели Code Llama, разработанной Meta и опубликованной NousResearch в формате Hugging Face. Это авторегрессионная языковая модель на основе оптимизированной архитектуры Transformer с 6,6 млрд параметров, предназначенная для генерации и понимания программного кода. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 16 384 токенов и используется через Transformers и PyTorch. Модель предназначена для синтеза, дополнения, объяснения и анализа кода, а также может адаптироваться к различным задачам программирования. Она ориентирована на английский язык и релевантные языки программирования; версия является базовой, а не специализированной instruct-моделью. Доступна по лицензии Llama 2 с условиями Meta и ограничениями Acceptable Use Policy. Модель статична и обучена на офлайн-данных. Она может генерировать неточный, небезопасный или нежелательный код, поэтому результаты требуют проверки, тестирования и настройки под конкретное приложение. Использование в языках, отличных от английского, ограничено условиями модели.

DeepSeek-Coder-V2-Instruct — диалоговая модель для программирования от DeepSeek AI, дообученная на базе DeepSeek-Coder-V2-Base. Это вариант семейства DeepSeek-Coder-V2 на архитектуре DeepSeekMoE; в карточке репозитория указано 18,1 млрд параметров, а README сообщает о версиях семейства с 16 млрд и 236 млрд параметров, из которых активно используются соответственно 2,4 млрд и 21 млрд. Контекст модели по метаданным составляет 163 840 токенов. Модель предназначена для генерации и дополнения кода, вставки фрагментов в существующий код, диалоговой помощи при разработке и решения задач на математические рассуждения. Семейство поддерживает 338 языков программирования и заявляет улучшенные способности к кодированию при сохранении возможностей в задачах на естественном языке. README приводит сравнительные результаты на бенчмарках, но не уточняет их методику для данного конкретного варианта. Для запуска в формате BF16 README указывает требование к оборудованию 8 GPU с 80 ГБ памяти каждый. Репозиторий содержит веса Safetensors. Лицензия в метаданных обозначена как «other», поэтому конкретные условия использования следует проверять в файлах лицензии репозитория.

DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct — языковая модель для кода от DeepSeek, построенная на архитектуре Mixture-of-Experts семейства DeepSeek-V2. Модель содержит 16 млрд параметров, из которых при работе активны около 2,4 млрд; метаданные каталога указывают 2,5 млрд параметров. Это вариант Instruct для диалогового взаимодействия и выполнения инструкций, доступный в формате safetensors и поддерживаемый библиотекой Transformers. Модель предназначена для генерации и дополнения кода, вставки фрагментов в существующий код и ответов на запросы в формате чата. Семейство обучалось на дополнительных 6 трлн токенов и расширило поддержку до 338 языков программирования; README указывает контекст 128K токенов, а метаданные — 163 840 токенов. Также заявлено улучшение математических рассуждений при сохранении возможностей для общих языковых задач. Для локального инференса в BF16 README приводит требование 8 GPU по 80 ГБ, что делает такую конфигурацию требовательной к ресурсам. В метаданных лицензия обозначена как other; конкретные условия следует проверить в файлах лицензии репозитория.

unsloth/Devstral-Small-2507-unsloth-bnb-4bit — 4-битная версия Devstral Small 1.1, подготовленная Unsloth на основе моделей Mistral AI. Devstral разработана в сотрудничестве Mistral AI и All Hands AI как агентная языковая модель для задач программной инженерии, включая исследование кодовых баз, вызов инструментов, редактирование нескольких файлов и работу в составе coding-агентов. Модель содержит 24 миллиарда параметров, использует текстовую модальность и поддерживает контекст до 128 тысяч токенов. Она поддерживает формат function calling Mistral и особенно ориентирована на использование с OpenHands. Заявлена поддержка английского, французского, немецкого, испанского, португальского, итальянского, японского, корейского, русского, китайского, арабского и ряда других языков. Токенизатор Tekken имеет словарь размером 131 тысяча токенов. Сильными сторонами модели являются специализация на агентном программировании, большой контекст, поддержка инструментов и возможность локального запуска, в том числе на одной RTX 4090 или Mac с 32 ГБ оперативной памяти. В SWE-Bench Verified указано качество 53,6% при использовании OpenHands Scaffold. Ограничения включают текстовую природу модели без поддержки изображений и необходимость корректной настройки шаблона запросов и инструментального взаимодействия. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0, допускающей коммерческое и некоммерческое использование и модификацию.

Dolphin 2.9.1 Llama 3 70B — диалоговая языковая модель, подготовленная Эриком Хартфордом, Лукасом Аткинсом, Фернандо Фернандесом и Cognitive Computations на основе Meta-Llama-3-70B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 69,5 млрд параметров и контекстом 8192 токена; веса опубликованы в формате Safetensors. Полное дообучение проводилось с длиной последовательности 4K, модель использует шаблон ChatML. Модель предназначена для генерации ответов по инструкциям, диалогов, задач программирования и математики, а также сценариев с вызовом функций и начальными агентными возможностями. В обучении использованы наборы инструкций, диалогов, кода и математики. Основной язык — английский; карточка не заявляет отдельную языковую специализацию. Разработчики описывают Dolphin как модель без встроенных ограничений на содержание, поэтому перед предоставлением её пользователям рекомендуется добавить собственный слой модерации. Использование, включая коммерческое, разрешено в рамках лицензии Meta Llama 3 Community License Agreement.

Dolphin 2.9.3 Yi 1.5 34B 32k — разговорная языковая модель, созданная Eric Hartford, Lucas Atkins, Fernando Fernandes и командой Cognitive Computations. Это дообученная на основе 01-ai/Yi-1.5-34B-32k плотная модель семейства Llama с 33,9 млрд параметров; она использует шаблон ChatML и формат PyTorch. Контекст базовой модели составляет 32 768 токенов, а дообучение проводилось с длиной последовательности 8 192 токена. Модель предназначена для диалогов, следования инструкциям, написания и анализа кода, решения математических задач, вызова функций и начальных агентных сценариев. В карточке перечислены наборы данных для диалогов, программирования, математики и работы с инструментами. Модель описана разработчиками как uncensored и склонная выполнять запросы без защитных ограничений, поэтому её ответы могут включать небезопасный или неэтичный контент. Лицензия Apache 2.0 разрешает коммерческое использование; разработчики рекомендуют самостоятельно добавить слой выравнивания перед предоставлением модели пользователям.

GLM-4.7-FP8 — языковая модель семейства GLM, разработанная организацией Z.ai (zai-org). Это версия с представлением FP8, предназначенная прежде всего для генерации текста, программирования и агентских сценариев. Модель ориентирована на многоязычное программирование, выполнение задач через терминал, использование инструментов, веб-навигацию, сложное математическое рассуждение, чат, творческое письмо и ролевые сценарии. Также заявлены улучшенные возможности «vibe coding»: генерация веб-страниц и презентаций с более качественным дизайном, компоновкой и размерами элементов. Поддерживаются английский и китайский языки. Модель умеет использовать interleaved thinking и сохраняемое рассуждение перед выполнением действий. К сильным сторонам относятся заметные улучшения по сравнению с GLM-4.6 в SWE-bench, SWE-bench Multilingual, Terminal Bench 2.0, τ²-Bench, BrowseComp и задачах математического и общего рассуждения. README не содержит достоверных сведений о числе параметров, точной архитектуре, размере контекстного окна, поддерживаемых модальностях помимо текста и системных требованиях, поэтому эти характеристики нельзя определить по представленным данным. Модель распространяется по лицензии MIT.

GLM-5.1-FP8 — языковая модель для генерации текста, разработанная командой zai-org (Z.ai). Это флагманская модель следующего поколения, ориентированная прежде всего на агентную разработку программного обеспечения и выполнение сложных инженерных задач с использованием инструментов. Модель предназначена для написания и модификации кода, генерации репозиториев, работы в терминале, поиска информации и длительных многошаговых сессий. По данным README, GLM-5.1 лучше справляется с неоднозначными задачами, умеет декомпозировать проблему, проводить эксперименты, анализировать результаты, выявлять блокеры и пересматривать стратегию в ходе сотен итераций и тысяч вызовов инструментов. Среди заявленных результатов — 58,4% на SWE-Bench Pro, 42,7% на NL2Repo, 63,5% на Terminal-Bench 2.0 и лидирующие показатели на CyberGym и BrowseComp. Модель доступна в FP8-квантизованном варианте и интегрируется с Transformers. В карточке указаны английский и китайский языки, однако сведения о точной архитектуре, числе параметров, размере контекста, поддерживаемых модальностях и системных требованиях отсутствуют. Основные сильные стороны — программирование, агентное взаимодействие с инструментами, длительное планирование и итеративная оптимизация. Ограничения связаны с отсутствием подробных технических характеристик и тем, что приведённые результаты зависят от конкретных бенчмарков, конфигураций и способов использования инструментов. Лицензия — MIT.

GPT-5.6 Sol — флагманская модель серии GPT-5.6 от OpenAI. Она предназначена для сложных рассуждений, программирования и агентных сценариев. Модель особенно хорошо подходит для задач в командной строке и многоэтапной разработки: например, для анализа задачи, планирования изменений и подготовки кода. Данных об архитектуре, размере, модальностях, поддерживаемых языках и контексте в предоставленной карточке нет. Карточка также не сообщает лицензионные условия.

Hy4 preview — экспериментальная предварительная версия языковой модели Tencent Hy Team для диалогов и генерации текста. В README описана MoE-архитектура: 770 млрд параметров в основной модели, из которых активируются 49 млрд на токен; также упоминается дополнительный слой MTP для ускорения декодирования. Метаданные каталога указывают архитектуру HYV4ForCausalLM и 33,9 млрд параметров, что расходится с числом в README; поэтому размер модели здесь нельзя считать однозначным. Модель предназначена для разработки программного обеспечения, анализа документов и данных, подготовки офисных материалов, прототипирования игр и исследовательских задач. Заявлен контекст длиной до 1 048 576 токенов. В README не указаны поддерживаемые естественные языки. Известные ограничения ранней версии — избыточно долгие рассуждения по сложным задачам и склонность к повторной проверке уже выполненной работы. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.