II.4Отладка, тестирование и качество ПО

HyperNova 60B 2605 — открытая по весам instruction-tuned модель, разработанная Multiverse Computing и представленная как решение на базе CompactifAI. Она предназначена для общего рассуждения, генерации кода и разработческих сценариев, включая RAG, агентские приложения и задачи с инструментами. Модель построена на decoder-only Transformer и содержит 60B общих параметров, из которых 4,8B являются активными. Она поддерживает native tool calling с OpenAI-style схемами, function calling, структурированный вывод и агентские рабочие процессы. Основной язык — английский; другие языки формально не оценивались. Размер контекста в предоставленных данных не указан. К сильным сторонам относятся оптимизация эффективного вывода, уменьшенный объём памяти, улучшения по сравнению с HyperNova 60B 2602 в задачах кодирования и общих бенчмарках, а также поддержка настраиваемого уровня reasoning effort. Ограничения включают отсутствие формальной оценки других языков и отсутствие гарантии полной совместимости поведения tool calling с базовой или другими моделями. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Карточка модели yusasufhin/Jarvis_Experts на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct — большая языковая модель для программирования от команды Qwen. Это причинная языковая модель с архитектурой MoE: всего 480 млрд параметров, из которых при генерации активируются 35 млрд; в метаданных каталога размер указан как 15,4 млрд параметров. Модель обучалась в несколько этапов, включая предобучение и последующее обучение, и распространяется в формате Safetensors под лицензией Apache 2.0. Модель предназначена для генерации и понимания кода, работы с большими репозиториями и агентных сценариев, включая управление браузером. Она поддерживает диалог и интерфейс вызова функций, а карточка рекомендует интеграции с Qwen Code и CLINE. Контекстное окно составляет 262 144 токена; README указывает на возможность расширения до 1 млн токенов с помощью Yarn. Режим рассуждений с включённым thinking модель не поддерживает. Заявленные разработчиком сильные стороны — результаты на агентном программировании и работе с браузером, сопоставимые с Claude Sonnet, и обработка контекста масштаба репозитория. Для развёртывания модели такого общего размера требуются значительные вычислительные ресурсы; точные требования зависят от конфигурации инференса.

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 Nour-Fayed/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.

unsloth/Kimi-K3-GGUF — GGUF-версия открытой мультимодальной агентной модели Kimi K3, разработанной Moonshot AI и подготовленной Unsloth. Модель предназначена для длительных задач программирования, работы с большими репозиториями, использования терминальных инструментов, глубокого исследования, автоматизации знаний и мультимодальных сценариев, включая работу с визуальными материалами, интерактивными интерфейсами, CAD и видеомонтажом. Модель построена на архитектуре Mixture-of-Experts с общим числом параметров 2,8 трлн и примерно 104 млрд активируемых параметров. Она использует Kimi Delta Attention (KDA), Attention Residuals и Stable LatentMoE: из 896 экспертов для каждого токена выбираются 16. Архитектура включает 93 слоя, в том числе 69 KDA- и 24 Gated MLA-слоя, а также один плотный слой. Kimi K3 поддерживает нативную работу с текстом, изображениями и видео и имеет контекстное окно до 1 млн токенов. К сильным сторонам относятся большой контекст, нативная мультимодальность, высокая масштабируемость MoE и ориентация на автономные многоэтапные задачи с минимальным контролем человека. Для запуска GGUF-версии требуется совместимый llama.cpp fork Unsloth или Unsloth Studio; доступны варианты квантования, при этом Q8 обозначен как вариант без потерь точности относительно полной точности и существенно больше Q4. Языки модели в README не указаны. Веса распространяются по лицензии Kimi K3 License; точные условия следует проверять в тексте этой лицензии.

Laguna XS 2.1-NVFP4 — текстовая Mixture-of-Experts модель, разработанная poolside для агентного программирования и длительных многошаговых задач на локальном компьютере. Модель содержит 33 млрд параметров, из которых 3 млрд активируются на каждом токене, и поддерживает контекст до 262 144 токенов. Архитектура включает 40 слоёв, 256 экспертов и одного общего эксперта. В 30 слоях используется Sliding Window Attention с окном 512 токенов, а в 10 слоях — глобальное внимание; KV-кэш квантизирован в FP8. Модель работает в режиме text-to-text, поддерживает встроенное рассуждение с чередованием этапов мышления и вызовов инструментов, а также включение и отключение thinking для отдельных запросов. К сильным сторонам относятся сниженные требования к памяти и возможность локального запуска; заявлена работа на Mac с 36 ГБ оперативной памяти. Модель ориентирована прежде всего на генерацию и исправление кода, использование инструментов и агентные сценарии, однако README не содержит полного перечня поддерживаемых языков и не описывает ограничения качества за пределами приведённых бенчмарков. Вариант распространяется по лицензии OpenMDW-1.1, допускающей свободное использование и модификацию модели и связанных материалов в коммерческих и некоммерческих целях.

Ling-flash-2.0 — языковая MoE-модель семейства Ling 2.0, разработанная inclusionAI и предназначенная для диалогового использования через генерацию текста. По README, модель обучена на более чем 20 трлн токенов с последующей supervised fine-tuning и многоэтапным reinforcement learning; метаданные указывают 5,5 млрд параметров, архитектуру BailingMoeV2ForCausalLM и базовую модель inclusionAI/Ling-flash-base-2.0. README приводит другие значения: 100 млрд общих и 6,1 млрд активированных параметров, поэтому размер в источниках расходится. Модель ориентирована на сложные рассуждения, генерацию кода, разработку интерфейсов и творческие задачи. README сообщает о контексте 32K с расширением до 128K посредством YaRN; метаданные фиксируют нативный контекст 32 768 токенов. Заявлены высокая эффективность вывода и результаты на бенчмарках по математике, знаниям, коду, финансам и здравоохранению; отдельное назначение для этих отраслей не заявлено. Метаданные отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель доступна под лицензией MIT.

MiMo-V2.6-Flash-RL — мультимодальная модель Xiaomi из серии MiMo-V2.6, обученная с подкреплением для задач агентного взаимодействия и самоулучшения по обратной связи. Она предназначена для генерации текста, работы с инструментами, программирования и мультимодального понимания; обучение объединяет задачи кодирования, визуальные сценарии, агентов общего назначения и кибербезопасность. В README архитектура описана как разреженная MoE с 309 млрд общих и 15 млрд активируемых параметров, 1 млн токенов контекста, обработкой текста, изображений, видео и аудио, а также визуальным и аудиокодировщиками. Метаданные Hugging Face, однако, указывают 12 млрд параметров и архитектуру dense MiMoV2ForCausalLM в формате safetensors FP8; поэтому точный размер и тип архитектуры опубликованной версии противоречивы. Метаданные также указывают поддержку английского и китайского языков. Для развёртывания README приводит рецепты SGLang и vLLM и интерфейс вызова инструментов. Модель распространяется по лицензии MIT. README приводит результаты отдельных бенчмарков, но не задаёт гарантий качества для конкретных задач; работа с длинным контекстом и мультимодальными входами требует совместимого программного обеспечения и достаточных вычислительных ресурсов.

MiniMax-M3 — мультимодальная модель компании MiniMax для диалогов, работы с изображениями и видео, программирования и агентных задач. Она принимает текст и визуальные данные, объединяя их обработку благодаря обучению на смешанных модальностях с самого начала. Модель содержит около 428 млрд параметров, из которых активируется около 23 млрд. Архитектура использует разреженное внимание MiniMax Sparse Attention (MSA) и поддерживает контекст до 1 млн токенов. Разработчик заявляет об ускорении обработки длинного контекста относительно M2 и о сильных результатах в длительных агентных задачах, включая программирование и совместную работу. Модель доступна через MiniMax Agent и API, а также для локального запуска на Transformers с весами safetensors. Лицензия указана как other; конкретные условия следует проверить в карточке модели. В README не перечислены поддерживаемые естественные языки и отдельные ограничения качества.

Nemotron-Cascade-14B-Thinking — универсальная языковая модель NVIDIA на 14 млрд параметров, построенная на архитектуре Qwen3 и дообученная от Qwen3-14B Base. Модель проходит многоэтапное SFT и последовательное обучение с подкреплением по отдельным областям; она предназначена исключительно для режима рассуждений и поддерживает диалоговый шаблон Qwen3 ChatML. Модель подходит для рассуждений на общие темы, математики, программирования, разработки ПО, следования инструкциям и использования инструментов. В метаданных указан контекст 32 768 токенов; README рекомендует YaRN для поддержки более длинного контекста и приводит параметры генерации temperature 0,6 и top_p 0,95. По данным карточки, доступны веса Safetensors и библиотека Transformers. Карточка сообщает о высоких результатах на широком наборе бенчмарков, но эти заявления относятся к оценкам авторов. Модель текстовая и ориентирована на английский язык; README не описывает поддержку других языков. Лицензия обозначена как other, поэтому условия использования следует проверять в материалах репозитория.

Pareto 26.10 Preview — мультимодальная составная модель компании Unbiased для исследовательских задач, программирования, агентных сценариев и задач общего назначения. По данным страницы модели в OpenRouter, она принимает текст и изображения и генерирует текст; поддерживает вызов инструментов и контекст до 1 048 576 токенов с выводом до 131 072 токенов. Это предварительная версия, поведение которой может измениться без предупреждения; для стабильного поведения разработчик рекомендует Pareto 26.9. Подробности об архитектуре, размере, поддерживаемых языках и лицензии в использованных источниках не подтверждены.

Phi-3.5-MoE-instruct — языковая модель Microsoft для диалоговых и генеративных приложений. Она использует архитектуру смеси экспертов (MoE), обучена на синтетических данных и отфильтрованных общедоступных документах с акцентом на данные для рассуждений, а затем дообучена с помощью supervised fine-tuning, PPO и DPO. В метаданных указано 4 млрд параметров; README отдельно сообщает о 6,6 млрд активных параметров. Модель принимает текстовые запросы в формате чата и генерирует текст, включая код. Карточка заявляет поддержку нескольких языков и контекст до 128 тыс. токенов, тогда как метаданные каталога указывают 4096 токенов. Модель предназначена для общих генеративных систем и сценариев с ограничениями по памяти, вычислениям или задержке; особо отмечены рассуждения, код, математика и логика. Она выпущена под лицензией MIT. Результаты требуют проверки для конкретных задач: модель может ошибаться, а многошаговые jailbreak-запросы могут снижать устойчивость защитных механизмов.

bunnycore/Qwen2.5-7B-Matrix-v2 — это объединённая модель генерации текста на архитектуре Qwen2, созданная с помощью mergekit методом DARE TIES. В объединение вошли Qwen2.5-Coder-7B-Instruct, Qwen2.5-Math-7B-Instruct и huihui-ai/Qwen2.5-7B-Instruct-abliterated; последняя использована как базовая модель. Чекпойнт содержит 7,1 млрд параметров, построен для Transformers и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста, в том числе для задач программирования и математики, сочетая возможности включённых инструкционных моделей. В метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Языки, на которых модель рассчитана, и отдельные ограничения её качества не описаны. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Qwen2.5-Coder-3B-Instruct-MLX-4bit — это 4-битная MLX-квантизация инструкционной модели Qwen2.5-Coder-3B-Instruct, разработанной Qwen. Квантизацию подготовил bartowski на основе инструментов mlx-examples. Модель предназначена для запуска на компьютерах Mac с Apple Silicon и ориентирована на задачи генерации и обработки текста и исходного кода, включая использование в Code Agents. Модель имеет около 3 миллиардов параметров, поддерживает контекст до 32 тысяч токенов и обучалась на объёме до 5,5 триллиона токенов, включая исходный код, пары «текст—код» и синтетические данные. Указана текстовая модальность; сведения о дополнительных языках и модальностях в README отсутствуют. 4-битное представление снижает требования к памяти и делает модель более подходящей для локального запуска, однако может ограничивать качество по сравнению с полноразмерной версией. Как и другие языковые модели, она способна генерировать неточный, вредный или неподходящий контент. В README лицензия модели не указана, поэтому условия использования необходимо уточнять в документации оригинальной модели Qwen2.5-Coder-3B-Instruct и материалах к данной квантизации.

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-GGUF — это набор GGUF-квантизаций инструкционной модели Qwen2.5-Coder-7B-Instruct, разработанный пользователем ThomasBaruzier на основе модели Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct. Квантизации созданы с использованием llama.cpp и опции imatrix, с калибровочным файлом Bartowski. Модель предназначена для генерации текста и работы с программным кодом в сценариях локального запуска через совместимое программное обеспечение, включая llama.cpp. В метаданных указан английский язык, однако подробные сведения о языковой поддержке и контекстном окне отсутствуют. Доступны варианты квантизации IQ и Q2–Q5 с размером примерно от 1,8 до 5,2 ГБ. Они позволяют выбирать компромисс между требованиями к памяти и качеством: согласно приведённой таблице, меньшая perplexity и более высокая точность обычно достигаются у более крупных вариантов, при этом лучшие показатели среди указанных имеют Q5_K_S и Q5_K_M. Ограничения зависят от выбранного уровня квантизации: компактные варианты требуют меньше ресурсов, но могут сильнее терять качество. Лицензия — Apache-2.0.

Domeoneyyddkk/qwen2.5-coder-merged — слитая языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная методом DARE TIES с помощью mergekit на основе Qwen2.5-Coder-7B-Instruct и Qwen2.5-7B-Instruct. Модель содержит 7,1 млрд параметров, рассчитана на диалоговую генерацию текста и кода; доступна в формате safetensors для библиотеки Transformers и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для генерации и объяснения кода, помощи в программировании и обычных диалоговых задач. В конфигурации слияния использованы веса 0,65 для Qwen2.5-Coder-7B-Instruct и 0,35 для Qwen2.5-7B-Instruct. README и метаданные не приводят сведений о лицензии, поэтому условия использования следует сверить с лицензиями исходных моделей и правилами публикации слитых весов.

YOYO-AI выпустила YOYO-AI/Qwen3-30B-A3B-CoderThinking-YOYO-linear — объединённую методом linear модель на основе Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 и Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct. Это разговорная MoE-модель для генерации текста с интерфейсом вызова инструментов. В README указаны контекст до 262 144 токенов, смешивание весов в пропорции 0,9 и 0,1 и выходной формат bfloat16. Модель предназначена для диалога, рассуждений и задач программирования, включая сценарии с длинным контекстом и использованием инструментов. Метаданные указывают английский и китайский языки. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Параметры генерации, рекомендуемые в README: температура 0,6, top-p 0,95 и top-k 20.

CrowdMind / Dustin Loring разработали CrowdMind/Qwen3.5-9b-pro — мультимодальную плотную модель семейства Qwen3.5 на 9 млрд параметров, полученную supervised fine-tuning модели Qwen/Qwen3.5-9B. Она предназначена для агентных сценариев, генерации и редактирования кода, работы с инструментами и терминалом, автоматизации и общих рассуждений. Модель принимает текст, изображения и видео через процессор и специальный шаблон чата; шаблон также позволяет настраивать уровень рассуждений или отключать их. Для инференса в карточке приведены инструкции по использованию Transformers и SGLang. В опубликованных авторами результатах SFT-чекпойнт превосходит исходную Qwen3.5-9B в приведённых метриках SWE Pro, AutomationBench и Terminal Bench. Эти результаты не гарантируют качество на конкретных задачах: модель может ошибаться или давать чрезмерно уверенные ответы, неверно интерпретировать изображения и пропускать детали видео. Вызовы инструментов и сгенерированный код требуют проверки; длинные диалоги ограничены доступным контекстом. Лицензия — MIT.

Карточка модели Tooony133/Qwen-3.6-27B-BiggerFish на Hugging Face совпадает с карточкой Tooony133/Qwen-3.6-27B-ChonkyCat, поэтому описание составлено по ней. Tooony133/Qwen-3.6-27B-ChonkyCat — это объединённая с базовыми весами LoRA-адаптера версия мультимодальной модели Qwen3.6-27B. В README она описана как причинная языковая модель с визуальным энкодером, предназначенная в том числе для агентного программирования, работы с репозиториями и вызова инструментов. Модель содержит 27 млрд параметров и поддерживает контекст до 262 144 токенов, расширяемый до 1 010 000 токенов. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст. README отмечает улучшения в сценариях разработки интерфейсов и рассуждения над кодовыми базами; метаданные также указывают поддержку диалогового режима и изображений. Для запуска указана совместимость с Transformers и движками vLLM, SGLang и KTransformers. Репозиторий содержит веса safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

Tooony133/Qwen-3.6-27B-ChonkyCat — это объединённая с базовыми весами LoRA-адаптера версия мультимодальной модели Qwen3.6-27B. В README она описана как причинная языковая модель с визуальным энкодером, предназначенная в том числе для агентного программирования, работы с репозиториями и вызова инструментов. Модель содержит 27 млрд параметров и поддерживает контекст до 262 144 токенов, расширяемый до 1 010 000 токенов. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст. README отмечает улучшения в сценариях разработки интерфейсов и рассуждения над кодовыми базами; метаданные также указывают поддержку диалогового режима и изображений. Для запуска указана совместимость с Transformers и движками vLLM, SGLang и KTransformers. Репозиторий содержит веса safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

Это сообщественная конверсия модели Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct в формат GGUF, подготовленная Geoff Munn для локального запуска через llama.cpp и совместимые приложения. В основе — инструктивная языковая MoE-модель Qwen для программирования, агентных сценариев и работы с длинным контекстом до 262 144 токенов; в этой версии используется точность FP32. Модель можно применять для генерации кода и ответов в чат-интерфейсах, а также в сценариях с RAG и инструментами. Репозиторий предлагает производные квантизации от FP32; README отмечает, что FP32 требует примерно вдвое больше памяти, чем FP16, и обычно не даёт преимуществ при инференсе, поэтому его позиционируют преимущественно для отладки, исследований и сравнения результатов. Поддерживаются английский, китайский, испанский, французский, немецкий, русский, арабский, японский, корейский и хинди. Лицензия — Apache-2.0; автор указывает, что это сторонняя конверсия, не связанная с Alibaba Cloud или командой Qwen.

CISCai/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-SOTA-GGUF — это квантизированная версия модели Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct, разработанной Qwen и опубликованной в формате GGUF командой CISC. Модель предназначена для генерации текста и программного кода, включая чат-сценарии, написание и дополнение кода. Она поддерживает Fill-in-Middle, то есть заполнение пропущенных фрагментов исходного кода, при использовании совместимых версий llama.cpp. Модель относится к архитектуре Qwen3 MoE и имеет размер 30B в обозначении модели. Доступны варианты квантизации от IQ1_S до IQ4_NL с эффективной разрядностью примерно от 1,56 до 4,5 бит на вес. Размер файлов составляет примерно от 6,4 ГБ, а требуемый объём оперативной памяти — от 6,7 ГБ в зависимости от варианта. В метаданных указан английский язык. Базовая длина контекста исходной модели составляет 262 144 токена; для некоторых файлов доступны варианты с расширением контекста до 1 048 576 токенов с использованием YaRN. Ключевое преимущество модели — возможность локального запуска при существенно сниженном потреблении памяти, а также специализированная настройка квантования с importance matrix на данных CodeFeedback-Filtered-Instruction. Чем агрессивнее квантизация, тем меньше требования к ресурсам, но тем сильнее потери качества: варианты IQ1 и IQ2 характеризуются значительными потерями, тогда как более высокие разрядности лучше сохраняют качество. Файлы совместимы с llama.cpp начиная с версии, соответствующей 9 апреля 2025 года, и с другими интерфейсами и библиотеками на его основе. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README не содержит сведений о мультимодальности; по указанным данным это текстовая модель для работы с кодом.

Карточка модели XXXMARK/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.

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.

Rombos-Coder-V2.5-Qwen-14b — дообученная автором Rombodawg модель для генерации кода на основе Qwen/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct. В README также описано слияние instruct- и base-моделей методом TIES в рамках подхода Continuous Finetuning; метаданные классифицируют происхождение как дообучение. Модель построена на плотной архитектуре Qwen2 и содержит 14 млрд параметров. Модель предназначена для диалоговой генерации и анализа кода, а также для сценариев вызова инструментов. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленный родительский чекпойнт — инструкционная модель Qwen2.5-Coder-14B-Instruct. Контекст составляет 32 768 токенов. Модель опубликована в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

Darwin-31B-Opus — языковая модель VIDRAFT на архитектуре Gemma 4 Dense с 31 млрд параметров, созданная слиянием google/gemma-4-31B-it и TeichAI/gemma-4-31B-it-Claude-Opus-Distill с помощью Darwin V6. Модель предназначена для диалогов и задач, требующих рассуждений, включая научные вопросы, математику, программирование и анализ. Для слияния применён вариант DARE-TIES с индивидуальным подбором коэффициентов для 1 188 тензоров. Модель работает с текстом и, благодаря сохранённой мультимодальной архитектуре Gemma 4, поддерживает изображения; заявленное контекстное окно — 256 тысяч токенов. README заявляет поддержку более 140 языков, а метаданные карточки указывают английский, корейский, японский и китайский. Весовая точность — BF16, файлы опубликованы в формате safetensors. Карточка сообщает о результате 85,9% на GPQA Diamond при использовании дополнительного движка рассуждений Darwin-DELPHI; методика оценки защищена, поэтому результат нельзя считать независимой оценкой базовой модели. Лицензия — Apache-2.0.

bartowski/DeepSeek-Coder-V2-Instruct-GGUF — это набор квантованных версий модели DeepSeek-Coder-V2-Instruct, разработанной DeepSeek и преобразованной bartowski в формат GGUF для запуска через llama.cpp и совместимые инструменты. Модель предназначена прежде всего для генерации текста и работы с программным кодом в диалоговом формате: написания, дополнения и объяснения кода, а также решения связанных с программированием задач. В набор входят варианты квантования Q4_K_M, Q3_K_XL, Q3_K_M, Q2_K_L, Q2_K, IQ2_XS и IQ1_M размером примерно от 52,7 до 142,45 ГБ. Квантование выполнено с использованием imatrix и llama.cpp. Версия Q4_K_M отмечена как рекомендуемая благодаря балансу качества и размера; варианты с более сильным сжатием требуют меньше памяти, но обеспечивают более низкое качество, а IQ1_M обозначена как крайне низкокачественная и нерекомендуемая. Точные архитектурные характеристики, число параметров, поддерживаемые языки и размер контекста в README не указаны. Модель подходит для локального запуска при наличии значительных ресурсов RAM и, при необходимости, VRAM; выбор файла зависит от доступной памяти и используемого backend. Поддерживаются K- и I-кванты, при этом совместимость и производительность могут различаться для CPU, Apple Metal, NVIDIA cuBLAS, AMD rocBLAS и Vulkan. Модель распространяется по лицензии DeepSeek License; в карточке указано обозначение лицензии и ссылка на файл LICENSE.

Это BF16-версия DeepSeek-R1-0528, опубликованная Unsloth на основе модели DeepSeek-R1-0528 от DeepSeek. Репозиторий предназначен для конвертации весов и экспериментов; модель представляет собой плотную авторегрессионную языковую модель семейства DeepSeek-V3 с 37,6 млрд параметров, доступную в формате Safetensors и рассчитанную на контекст до 163 840 токенов. Модель подходит для диалогов и генерации текста с углублённым рассуждением, в том числе для решения математических задач, программирования и задач на общую логику. Также заявлены улучшенная поддержка вызова функций и снижение частоты галлюцинаций по сравнению с предыдущей версией. Для модели указана лицензия MIT. Фактическая точность ответов не гарантируется, а длинные рассуждения могут требовать значительного числа токенов.