II.4Отладка, тестирование и качество ПО

MidnightCoder-30B — GGUF-сборка модели Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct, подготовленная проектом Midnight Coder для локального запуска в llama.cpp, Ollama и других совместимых средах. Она предназначена для работы в помощниках по программированию и агентных сценариях, а также для обычных задач разработки ПО. Базовая модель разработана командой Qwen (Alibaba); эта сборка не является официальным выпуском Qwen или Alibaba. Модель помогает следовать спецификациям и инженерному процессу: планировать изменения, писать и проверять код, разбирать большие кодовые базы, отлаживать и рефакторить программы, проектировать API и SQL, создавать тесты и документацию. В метаданных указаны архитектурное семейство Qwen3-Coder и задача генерации текста; README рекомендует контексты 8K–32K для проектов разного размера, но нативную длину контекста не приводит. Репозиторий распространяет модель в формате GGUF. Требования к памяти зависят от квантизации, размера контекста, точности KV-кэша и настроек среды запуска; понижение квантизации уменьшает расход памяти и может снижать качество. Ответы могут содержать ошибки, поэтому сгенерированный код следует проверять, особенно в задачах безопасности. Лицензия репозитория — Apache-2.0.

Карточка модели bonalai/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Qwen2.5-Coder-32B-Instruct — инструктивно дообученная языковая модель для кода из семейства Qwen2.5-Coder, разработанного командой Qwen. Она предназначена для генерации, анализа и исправления кода, а также для создания кодовых агентов; сохраняет способности к математике и общим задачам. Модель может применяться в диалоговых сценариях и интерфейсах вызова инструментов. Это плотная причинная трансформерная модель Qwen2 с 32 млрд параметров по метаданным (в README указано 32,5 млрд), доступная в формате safetensors и рассчитанная на работу через Transformers. README описывает RoPE, SwiGLU, RMSNorm и GQA. Метаданные указывают контекст 32 768 токенов; README сообщает о поддержке до 131 072 токенов с настройкой YaRN для длинных входов. Карточка относит модель к английскому языку; модель специализируется на программировании. Лицензия Apache-2.0 допускает широкое использование с соблюдением её условий. При обработке контекстов длиннее 32 768 токенов требуется настройка YaRN; статический YaRN в vLLM может снижать качество на коротких текстах. Заявления README о сравнительной производительности являются оценкой авторов.

Qwen2.5-Coder-32B-Instruct — инструктивно дообученная языковая модель для кода из семейства Qwen2.5-Coder, разработанного командой Qwen. Она предназначена для генерации, анализа и исправления кода, а также для создания кодовых агентов; сохраняет способности к математике и общим задачам. Модель может применяться в диалоговых сценариях и интерфейсах вызова инструментов. Это плотная причинная трансформерная модель Qwen2 с 32 млрд параметров по метаданным (в README указано 32,5 млрд), доступная в формате safetensors и рассчитанная на работу через Transformers. README описывает RoPE, SwiGLU, RMSNorm и GQA. Метаданные указывают контекст 32 768 токенов; README сообщает о поддержке до 131 072 токенов с настройкой YaRN для длинных входов. Карточка относит модель к английскому языку; модель специализируется на программировании. Лицензия Apache-2.0 допускает широкое использование с соблюдением её условий. При обработке контекстов длиннее 32 768 токенов требуется настройка YaRN; статический YaRN в vLLM может снижать качество на коротких текстах. Заявления README о сравнительной производительности являются оценкой авторов.

Карточка модели falloutxvats/Aero-Qwen2.5-Coder-32B-Instruct на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Qwen2.5-Coder-32B-Instruct — инструктивно дообученная языковая модель для кода из семейства Qwen2.5-Coder, разработанного командой Qwen. Она предназначена для генерации, анализа и исправления кода, а также для создания кодовых агентов; сохраняет способности к математике и общим задачам. Модель может применяться в диалоговых сценариях и интерфейсах вызова инструментов. Это плотная причинная трансформерная модель Qwen2 с 32 млрд параметров по метаданным (в README указано 32,5 млрд), доступная в формате safetensors и рассчитанная на работу через Transformers. README описывает RoPE, SwiGLU, RMSNorm и GQA. Метаданные указывают контекст 32 768 токенов; README сообщает о поддержке до 131 072 токенов с настройкой YaRN для длинных входов. Карточка относит модель к английскому языку; модель специализируется на программировании. Лицензия Apache-2.0 допускает широкое использование с соблюдением её условий. При обработке контекстов длиннее 32 768 токенов требуется настройка YaRN; статический YaRN в vLLM может снижать качество на коротких текстах. Заявления README о сравнительной производительности являются оценкой авторов.

CodeRM-8B — специализированная модель генерации модульных тестов для кода, разработанная авторами проекта CodeRM. Она принимает условие задачи и готовое решение в виде функции и генерирует тестовый класс на Python с использованием библиотеки unittest и подробными комментариями. Модель основана на Llama 3.1 8B Instruct и дообучена на 60 тысячах синтетических Python-тестов, созданных с помощью Llama 3.1 70B Instruct на основе наборов CodeFeedback-Filtered-Instruction и обучающей части TACO. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, около 7,5 млрд параметров и контекст до 131 072 токенов. Карточка приводит результаты оценки генерации тестов в сценарии Best-of-N и сообщает о сопоставимости с Llama 3.1 70B Instruct в этом режиме; качество зависит от корректности постановки задачи, решения и выбранных тестов. Лицензия — Apache 2.0.

FrogBoss-32B-2510 — языковая модель Microsoft для автоматического поиска и исправления ошибок в коде. Это дообученная методом SFT модель Qwen3-32B с плотной архитектурой Qwen3ForCausalLM и 29,7 млрд параметров. Для обучения использованы 9 тысяч успешных траекторий отладки, сгенерированных моделью-учителем в рамках BugPilot на примерах из R2E-Gym, SWE-Smith и FeatAdd. Модель предназначена для многошаговой отладки и подготовки патчей, в том числе в многофайловых репозиториях и при исправлении ошибок уровня функций. Она принимает и выдаёт текст; метаданные указывают контекст до 40 960 токенов. Основной сценарий применения — работа в агентных процессах разработки ПО, например с обвязкой R2E-Gym. В README приводится результат Pass@1 45,0% на SWE-Bench Verified, усреднённый по трём запускам. Модель может предложить ошибочное или неполное исправление, особенно для незнакомых предметных кодовых баз или неоднозначных задач; сгенерированный код следует проверять на корректность и безопасность. Лицензия — MIT.

GPT-OSS Coder — дообученная модель exalandru на базе openai/gpt-oss-120b для работы coding-агента над репозиториями. Она ориентирована на цикл разработки: изучать код, находить причину дефекта, вносить исправления, запускать тесты, анализировать результаты и продолжать работу, пока исправление не подтвердится. Обучение проведено методом supervised fine-tuning на примерах успешных сессий кодовых агентов; небольшое низкоранговое обновление последних слоёв затем объединено с весами модели. Модель принимает текстовые запросы и выдаёт текст, включая ответы и вызовы инструментов в формате Harmony. Версия в этом репозитории поставляется в GGUF с экспертами MXFP4 и вниманием bf16; README указывает размер около 63 ГБ и запуск через llama.cpp с контекстом 32 768 токенов. Для передачи объявлений инструментов в llama.cpp требуется шаблон чата Harmony через параметр --jinja. Модель обучена для Codex и предназначена для задач программной инженерии на уровне репозитория; карточка не сообщает языки программирования или отдельные естественные языки обучения. Среди заявленных улучшений — написание регрессионных тестов до закрытия задачи, продолжение работы после первого успешного набора тестов, соблюдение соглашений конкретной среды агента и сокращение некорректных JSON-аргументов. Это утверждения автора, проверенные на собственных небольших бенчмарках; независимые результаты в карточке не приведены. Для полноценной работы нужны совместимая среда агента и достаточно памяти для модели и контекста. Лицензия — Apache-2.0.

Llama 3.1 Pro Coder v1 — дообученная HemanthKari модель на базе Meta Llama 3.1 8B Instruct, предназначенная для генерации и помощи с кодом. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с примерно 7,5 млрд параметров, рассчитанная на контекст до 131 072 токенов. Карточка сообщает о поддержке Python, Java, JavaScript, SQL и других языков программирования, а также о результате 68,3% pass@1 на HumanEval в описанной авторами оценке. Модель подходит для автодополнения и генерации кода, реализации функций по описанию, исправления ошибок, обзора и объяснения кода, документирования, реализации алгоритмов и создания модульных тестов. Авторы отмечают улучшенную обработку граничных случаев и возможность локального запуска; заявленная лицензия — Llama 3.1, с условиями атрибуции «Built with Llama» и другими ограничениями, изложенными в лицензии. Для сложного проектирования систем, нишевых библиотек и многошаговых рассуждений авторы указывают на преимущество более крупных моделей; перед внедрением и использованием сгенерированного кода нужна проверка человеком.

Qwen2.5-Coder-14B-Instruct — инструкция-ориентированная языковая модель для программирования от команды Qwen. Это плотная причинная Transformer-модель семейства Qwen2 с 14 млрд параметров по метаданным; карточка указывает архитектурные компоненты RoPE, SwiGLU и RMSNorm, 48 слоёв и grouped-query attention. Модель дообучена на базе Qwen/Qwen2.5-Coder-14B и предназначена для генерации и анализа кода в диалоговом формате. Модель помогает создавать код, рассуждать о нём и исправлять ошибки, а также подходит для разработки кодовых агентов и сохраняет общие способности, включая математику. Карточка описывает контекст до 131 072 токенов с применением YaRN для обработки входов длиннее 32 768 токенов; метаданные указывают нативный контекст 32 768 токенов. Для загрузки рекомендуется актуальная версия Transformers, для развёртывания — vLLM. Лицензия Apache 2.0. Среди ограничений: при включении статического YaRN масштабирования в vLLM производительность на коротких текстах может снизиться. Подробные результаты оценки и требования к памяти в предоставленной карточке не приведены.

Карточка модели blestv85/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Qwen2.5-Coder-32B-Instruct — инструктивно дообученная языковая модель для кода из семейства Qwen2.5-Coder, разработанного командой Qwen. Она предназначена для генерации, анализа и исправления кода, а также для создания кодовых агентов; сохраняет способности к математике и общим задачам. Модель может применяться в диалоговых сценариях и интерфейсах вызова инструментов. Это плотная причинная трансформерная модель Qwen2 с 32 млрд параметров по метаданным (в README указано 32,5 млрд), доступная в формате safetensors и рассчитанная на работу через Transformers. README описывает RoPE, SwiGLU, RMSNorm и GQA. Метаданные указывают контекст 32 768 токенов; README сообщает о поддержке до 131 072 токенов с настройкой YaRN для длинных входов. Карточка относит модель к английскому языку; модель специализируется на программировании. Лицензия Apache-2.0 допускает широкое использование с соблюдением её условий. При обработке контекстов длиннее 32 768 токенов требуется настройка YaRN; статический YaRN в vLLM может снижать качество на коротких текстах. Заявления README о сравнительной производительности являются оценкой авторов.

Карточка модели raychan0713/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Qwen2.5-Coder-32B-Instruct — инструктивно дообученная языковая модель для кода из семейства Qwen2.5-Coder, разработанного командой Qwen. Она предназначена для генерации, анализа и исправления кода, а также для создания кодовых агентов; сохраняет способности к математике и общим задачам. Модель может применяться в диалоговых сценариях и интерфейсах вызова инструментов. Это плотная причинная трансформерная модель Qwen2 с 32 млрд параметров по метаданным (в README указано 32,5 млрд), доступная в формате safetensors и рассчитанная на работу через Transformers. README описывает RoPE, SwiGLU, RMSNorm и GQA. Метаданные указывают контекст 32 768 токенов; README сообщает о поддержке до 131 072 токенов с настройкой YaRN для длинных входов. Карточка относит модель к английскому языку; модель специализируется на программировании. Лицензия Apache-2.0 допускает широкое использование с соблюдением её условий. При обработке контекстов длиннее 32 768 токенов требуется настройка YaRN; статический YaRN в vLLM может снижать качество на коротких текстах. Заявления README о сравнительной производительности являются оценкой авторов.

Qwen3.5-9B-Kimi-k3-Distilled — дообученная модель семейства Qwen3.5, созданная KhazarAI на базе unsloth/Qwen3.5-9B с дистилляцией поведения Kimi K3. Она ориентирована на агентные задачи, программирование и отладку: выбирает вызовы инструментов для проверки файлов и состояния среды, поддерживает многошаговое планирование, отслеживание состояния и циклы сборки, проверки и исправления. Архитектура плотная, мультимодальная, с 9 млрд параметров; карточка описывает поддержку работы с изображениями и интерфейса вызова инструментов. В датасете представлены англоязычные инструкции, код на нескольких языках программирования и сценарии Bash. Модель подходит для агентов, которые исследуют репозитории, автоматизируют работу в командной строке, исправляют ошибки и диагностируют сбои CI. В README также указано применение в качестве базовой модели или контрольного варианта для SFT и дистилляции. Репозиторий содержит веса Safetensors, лицензия — Apache-2.0. Для сценариев выполнения команд рекомендуется изолированная среда; модель не предназначена для творческой генерации без обратной связи от среды.

Qwen3.8-27B Code Analysis Preview (v2) — модель для анализа кода и проверки его на ошибки, созданная hotdogs дообучением hotdogs/Qwen3.8-27B-abliterated с помощью LoRA. Она принимает фрагмент кода и формирует структурированный обзор с найденными дефектами, объяснением на уровне строк, оценкой серьёзности и конкретным исправлением. По карточке, версия v2 обучена на 21 009 примерах кода с ошибками и ответами на пяти языках; она исправляет проблему предыдущей версии, которая воспроизводила шаблонные ответы вместо поиска ошибок. Модель основана на плотной архитектуре семейства Qwen3.5 с 27 млрд параметров и поддерживает диалоговый режим. Веса опубликованы в формате safetensors в bf16; лицензия — MIT. Карточка сообщает о сохранённых тензорах multi-token prediction и раздельной выдаче рассуждений и ответа при соответствующем обслуживании модели. Модель предназначена для поиска ошибок, проверки чистого кода и подготовки исправлений. В README приведены успешные примеры обнаружения ошибок на единицу смещения, пропущенного пути попадания в кэш, необработанного статуса ответа fetch и асинхронных гонок, а также распознавания кода без ошибок. Результаты ограничены заявленными в карточке тестами и не гарантируют обнаружение всех дефектов; для использования нужна базовая модель и совместимый способ загрузки адаптера.

Карточка модели honore-250/Umucuzi-Coder на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Qwen2.5-Coder-32B-Instruct — инструктивно дообученная языковая модель для кода из семейства Qwen2.5-Coder, разработанного командой Qwen. Она предназначена для генерации, анализа и исправления кода, а также для создания кодовых агентов; сохраняет способности к математике и общим задачам. Модель может применяться в диалоговых сценариях и интерфейсах вызова инструментов. Это плотная причинная трансформерная модель Qwen2 с 32 млрд параметров по метаданным (в README указано 32,5 млрд), доступная в формате safetensors и рассчитанная на работу через Transformers. README описывает RoPE, SwiGLU, RMSNorm и GQA. Метаданные указывают контекст 32 768 токенов; README сообщает о поддержке до 131 072 токенов с настройкой YaRN для длинных входов. Карточка относит модель к английскому языку; модель специализируется на программировании. Лицензия Apache-2.0 допускает широкое использование с соблюдением её условий. При обработке контекстов длиннее 32 768 токенов требуется настройка YaRN; статический YaRN в vLLM может снижать качество на коротких текстах. Заявления README о сравнительной производительности являются оценкой авторов.

Kimi-Dev-72B — открытая языковая модель для инженерных задач с программным обеспечением, разработанная командой Kimi-Dev. Она дообучена на базе Qwen/Qwen2.5-72B и представляет собой плотную причинную модель Qwen2 с 71,5 млрд параметров. Модель предназначена для решения задач по реальным репозиториям, в частности для поиска и исправления ошибок по описанию проблемы; разработчики сообщают о результате 60,4% на SWE-bench Verified среди открытых моделей. Модель оптимизирована масштабным обучением с подкреплением: она вносит исправления в репозитории в Docker и получает вознаграждение, если проходит весь набор тестов. Поддерживаются генерация текста и интерфейс вызова инструментов; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Модель доступна в формате safetensors через Transformers и распространяется по лицензии MIT. Карточка не сообщает о поддержке естественных языков; основное назначение модели — работа с кодом.

Laguna S 2.1 — языковая модель Poolside для программной инженерии и агентного выполнения длительных задач. Это текстовая модель семейства Laguna с архитектурой Mixture-of-Experts: 118 млрд параметров всего, около 8 млрд активируются на токен. В ней 48 слоёв, 256 маршрутизируемых экспертов и один общий; используются grouped-query attention и сочетание глобального внимания со скользящим окном. Контекст составляет 1 048 576 токенов. Модель предназначена для генерации и анализа кода, работы с инструментами и решения многошаговых задач разработки. Она поддерживает диалог и вызов инструментов, а также встроенный режим рассуждений, управляемый параметром enable_thinking. Для ускорения вывода доступна спекулятивная декодировка с отдельной черновой моделью DFlash. Модель принимает и выдаёт текст. В README приведены результаты на бенчмарках программирования и агентных задач, однако они не гарантируют качество в конкретном проекте. Полная BF16-версия требует нескольких GPU; квантизированные варианты снижают требования к памяти. Модель распространяется по лицензии OpenMDW-1.1, разрешающей коммерческое и некоммерческое использование и модификацию; также следует соблюдать Acceptable Use Policy Poolside.

Ling-2.6-1T — большая языковая модель семейства Ling, выпущенная inclusionAI. Она предназначена для сложных рабочих сценариев, включая программирование, многошаговое рассуждение и выполнение задач с инструментами. Карточка описывает гибридную архитектуру MLA и Linear Attention с MoE; метаданные указывают класс BailingMoeV2_5ForCausalLM и 59 млрд параметров. Контекст — до 262 144 токенов. Модель поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов, а в репозитории представлены веса safetensors в формате compressed-tensors. Модель подходит для генерации и исправления кода, агентных рабочих процессов и задач с длинным контекстом. README отмечает высокую эффективность вывода и сокращение многословных рассуждений, а также результаты на бенчмарках программирования, рассуждения и использования инструментов. Поддержка языков отдельно не перечислена; README упоминает возможные переключения языка при сложных инструкциях. Лицензия — MIT.

OpenAI o1 — модель рассуждения, разработанная OpenAI для сложных многошаговых задач. Она обучена с применением обучения с подкреплением и предназначена для задач, где полезны тщательный анализ, например математики, программирования, научных вопросов и построения агентных сценариев. Модель также принимает изображения и может рассуждать об их содержимом. В API o1 поддерживает текстовые входы и выходы, изображения на входе, вызов функций и структурированные ответы. Контекстное окно составляет 200 000 токенов. OpenAI указывает, что версия o1-2024-12-17 стала доступна для производственного использования. Модель может ошибаться, а её результаты требуют проверки; открытые сведения не устанавливают число параметров или конкретную архитектуру. Доступ предоставляется через API OpenAI на условиях сервиса OpenAI; веса модели не представлены как открытая загрузка.

PocketWeights-Qwen2.5-14B-Coder-Creative — 14-миллиардная плотная языковая модель от PocketWeights, созданная слиянием DARE-TIES моделей Qwen2.5-Coder-14B-Instruct и Qwen2.5-14B-Instruct-1M-abliterated. Она предназначена для диалоговой генерации кода, его анализа и исправления, а также логических рассуждений и сценариев кибербезопасности. Архитектура — Qwen2ForCausalLM; модель распространяется в формате safetensors и рассчитана на контекст до 1 010 000 токенов. Карточка заявляет о точной генерации кода на Python, C++, Rust и shell, а также о снижении отказов на запросы по тестированию безопасности и техническому творчеству. Указаны варианты размещения: исходные веса BF16 требуют около 30 ГБ видеопамяти, а квантованные Q8_0 и Q4_K_M — около 16 и 9 ГБ соответственно. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели fanie123/Qwen2.5-Coder-14B на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen2.5-Coder-14B, поэтому описание составлено по ней. Qwen2.5-Coder-14B — плотная причинная языковая модель для кода, разработанная командой Qwen. Это базовый чекпойнт серии Qwen2.5-Coder на 14,7 млрд параметров (13,1 млрд без эмбеддингов), полученный дообучением Qwen2.5-14B на данных с исходным кодом, текстово-кодовым соответствием и синтетическими примерами. Архитектура Qwen2 использует RoPE, SwiGLU, RMSNorm и смещение в проекциях QKV; модель содержит 48 слоёв и поддерживает генерацию текста через Transformers. Модель предназначена для генерации, анализа и исправления кода, а также для задач с заполнением пропусков в коде и создания кодовых агентов. Она сохраняет способности к математике и общим языковым задачам. Контекст конфигурации составляет 32 768 токенов; с YaRN модель можно настроить на обработку контекста до 131 072 токенов. Разработчики не рекомендуют использовать базовую версию для диалогов без дополнительного постобучения. Для длинных запросов масштабирование YaRN может повлиять на качество обработки коротких текстов. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen2.5-Coder-14B — плотная причинная языковая модель для кода, разработанная командой Qwen. Это базовый чекпойнт серии Qwen2.5-Coder на 14,7 млрд параметров (13,1 млрд без эмбеддингов), полученный дообучением Qwen2.5-14B на данных с исходным кодом, текстово-кодовым соответствием и синтетическими примерами. Архитектура Qwen2 использует RoPE, SwiGLU, RMSNorm и смещение в проекциях QKV; модель содержит 48 слоёв и поддерживает генерацию текста через Transformers. Модель предназначена для генерации, анализа и исправления кода, а также для задач с заполнением пропусков в коде и создания кодовых агентов. Она сохраняет способности к математике и общим языковым задачам. Контекст конфигурации составляет 32 768 токенов; с YaRN модель можно настроить на обработку контекста до 131 072 токенов. Разработчики не рекомендуют использовать базовую версию для диалогов без дополнительного постобучения. Для длинных запросов масштабирование YaRN может повлиять на качество обработки коротких текстов. Лицензия — Apache-2.0.

unsloth/Qwen2.5-Coder-14B — это 14-миллиардная плотная причинно-языковая модель семейства Qwen2, дообученная на основе Qwen/Qwen2.5-Coder-14B и опубликованная Unsloth. Она предназначена для генерации кода, рассуждений о коде и исправления ошибок; также подходит для сценариев с кодовыми агентами и задач с заполнением пропусков в коде. Модель принимает текст и генерирует текст, включая программный код. Контекст составляет до 32 768 токенов; репозиторий содержит веса в формате Safetensors для Transformers. Модель специализирована на программировании и сохраняет общие языковые и математические способности базовой серии Qwen2.5-Coder. README предупреждает, что базовые модели не рекомендуются для диалогового использования без дополнительного постобучения. Модель доступна по лицензии Apache 2.0.

Карточка модели xieloser/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Qwen2.5-Coder-14B-Instruct — инструкция-ориентированная языковая модель для программирования от команды Qwen. Это плотная причинная Transformer-модель семейства Qwen2 с 14 млрд параметров по метаданным; карточка указывает архитектурные компоненты RoPE, SwiGLU и RMSNorm, 48 слоёв и grouped-query attention. Модель дообучена на базе Qwen/Qwen2.5-Coder-14B и предназначена для генерации и анализа кода в диалоговом формате. Модель помогает создавать код, рассуждать о нём и исправлять ошибки, а также подходит для разработки кодовых агентов и сохраняет общие способности, включая математику. Карточка описывает контекст до 131 072 токенов с применением YaRN для обработки входов длиннее 32 768 токенов; метаданные указывают нативный контекст 32 768 токенов. Для загрузки рекомендуется актуальная версия Transformers, для развёртывания — vLLM. Лицензия Apache 2.0. Среди ограничений: при включении статического YaRN масштабирования в vLLM производительность на коротких текстах может снизиться. Подробные результаты оценки и требования к памяти в предоставленной карточке не приведены.

Sg-at-srijan-us-kg выпустил instruction-tuned модель Qwen2.5-Coder-32B на 32 млрд параметров для генерации, анализа и исправления программного кода, а также создания кодовых агентов. Это причинная языковая модель семейства Qwen2 с архитектурой Qwen2ForCausalLM; она принимает текстовые инструкции и выдаёт текст и код. Карточка описывает поддержку контекста до 128K токенов с YaRN, тогда как конфигурация по умолчанию рассчитана на 32 768 токенов. Модель использует сильные стороны Qwen2.5-Coder в задачах программирования, сохраняя способности к математике и общим задачам. Метаданные указывают английский язык, библиотеку Transformers и формат safetensors. Для работы с длинным контекстом требуется включить YaRN; в vLLM статический коэффициент масштабирования может снижать качество или эффективность на коротких запросах. Лицензия Apache-2.0.

Khazar AI выпустила Qwen3.8-27B-Fable-5-Coding-Distilled — дообученную плотную мультимодальную модель семейства Qwen3.5 с примерно 27 млрд параметров, основанную на Qwen/Qwen3.8-27B. Модель обучена на 195 млн токенов дистиллированных трасс рассуждений по разработке ПО и отладке; доступны веса в формате safetensors. Указана лицензия Apache 2.0. Модель предназначена для помощников по программированию, которые анализируют состояние проекта перед предложением изменений. Её целевые сценарии — отладка, поиск первопричин ошибок, проверка кода и рефакторинг с учётом существующих ограничений. Карточка подчёркивает интерфейс вызова инструментов и поддержку зрения; языком карточки указан английский. Ограничения: модель может галлюцинировать при работе с незнакомыми кодовыми базами и сама не предоставляет песочницу для исполнения кода. Качество общего диалога и задач вне программирования отдельно не оценивалось; поведение на таких запросах следует проверять.

Salience-27B-R5 — плотная мультимодальная модель на 27,8 млрд параметров от Vection Labs, дообученная на архитектуре Qwen3.8. Она принимает текст, изображения и видео и генерирует текст; заявленное контекстное окно — 1 048 576 токенов. Модель предназначена прежде всего для инженерных задач: написания и отладки кода, работы с большими репозиториями, проектирования систем, многошаговых задач в терминале и количественных рассуждений. Также она может анализировать скриншоты, диаграммы и документы в технических сценариях. Рассуждение включено по умолчанию, а глубина должна подстраиваться под сложность запроса; для трудных задач можно задавать повышенный уровень reasoning effort. В карточке заявлены плотная обработка всех параметров на каждом токене, гибридное линейное и полное внимание и MTP-голова для ускоренного декодирования. Модель ориентирована на английский язык. Выпущена под лицензией Apache-2.0 и доступна для Transformers. Модель может выдумывать API и факты, особенно при неоднозначных запросах; сгенерированный код следует проверять перед запуском. Отказное поведение снижено, встроенного фильтра контента нет, поэтому защитные правила нужно задавать в приложении. Для критически важных решений, а также медицинских, юридических и финансовых рекомендаций требуется проверка человеком.

Salience-27B-R6 — мультимодальная плотная модель на 27,8 млрд параметров от Vection Labs, созданная на базе Qwen/Qwen3.8-27B и дообученная для инженерных задач. Она принимает текст, изображения и видео и выдаёт текст; поддерживает контекст до 1 048 576 токенов. Гибридный стек линейного и полного внимания, MTP-голова и режим рассуждений, встроенный в веса, рассчитаны на эффективную генерацию и решение сложных задач. Модель предназначена прежде всего для генерации, объяснения, отладки и проверки кода, изменений в масштабах репозитория, работы через терминальные инструменты, проектирования систем и количественных рассуждений. Она также анализирует схемы, скриншоты, документы и видео в инженерных сценариях; предусмотрен интерфейс вызова инструментов. Лицензия — Apache-2.0. Модель может выдумывать API и факты при недостатке контекста, а длинный вложенный Python-код может содержать ошибки отступов; сгенерированный код следует проверять перед запуском. Умеренный уровень рассуждений по умолчанию может давать более короткие цепочки на сложных задачах, а сниженное число отказов требует собственных ограничений на уровне приложения. Для работы с инструментами README указывает на необходимость актуального Transformers и применения шаблона чата модели.

Viper-Coder-v1.6-r999 — языковая модель PrithivMLmods на архитектуре Qwen2, дообученная на синтетических данных для программирования, рассуждений и выполнения инструкций. Это плотная модель на 14 млрд параметров с контекстом до 32 768 токенов и форматом весов Safetensors; поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для генерации и анализа кода, отладки, решения алгоритмических и математических задач, подготовки технической документации и работы со структурированными данными, включая JSON, YAML и SQL. В карточке заявлена поддержка кода на нескольких языках программирования и документации на 29 языках; метаданные указывают английский язык. README также заявляет контекст до 128K токенов, но метаданные каталога подтверждают 32 768 токенов. Лицензия — Apache-2.0.

Zero Qwen3-8B OpenZero — локальная текстовая генеративная модель в формате GGUF, разработанная для экосистемы OpenZero и опубликованная пользователем shafire. Она основана на Qwen/Qwen3-8B и представляет собой полностью объединённую standalone-сборку: отдельный адаптер и базовая модель не требуются. Модель совместима с llama.cpp и Ollama, а также может использоваться через OpenAI-совместимый локальный сервер OpenZero. Модель предназначена для агентного программирования, отладки, ревью кода, планирования тестов, исследовательских задач, синтеза информации с проверкой утверждений, выбора и вызова инструментов, а также автономных многошаговых рабочих процессов. Поддерживаются режимы Qwen3 /no_think для быстрых циклов с инструментами и /think для более сложных исследовательских и программных задач. В карточке указан английский язык; модальность — текстовая, pipeline относится к text-generation. Для запуска приведена конфигурация контекста 8192 токена, однако максимальный контекст модели явно не указан. Доступны квантованный вариант Q5_K_M размером около 5,45 GiB, рекомендованный для локального использования с практичными требованиями к CPU и RAM, и сборка F16 размером около 13,82 GiB для более высокой точности и последующей квантизации. К сильным сторонам относятся автономность, локальное выполнение, совместимость с CPU, llama.cpp и Ollama, а также ориентация на агентные сценарии и проверку результатов. Ограничения включают зависимость качества и скорости от аппаратного обеспечения и выбранной квантизации; приведённый тест на Intel Core i7-2600 показал около 2,45 токена в секунду при генерации. Лицензия указана как other с названием openzero-community-source-v1; дополнительные условия в карточке не приведены.

Aurora-Code-1 — языковая модель для программирования, разработанная канадской компанией Perciqa на базе Qwen3.6-35B-A3B. Это дообученная методом LoRA SFT модель архитектуры Transformer с механизмом Mixture-of-Experts: в README указано 35 млрд параметров всего и 3 млрд активируемых на токен; метаданные каталога указывают 2,9 млрд параметров. Модель предназначена для генерации и анализа кода, отладки, ревью и многошаговой работы агентных систем с кодовыми базами. Обучение проводилось на 2 700 инструкционных примерах для задач программирования. README заявляет поддержку более 40 языков программирования и перечисляет Python, TypeScript, Go и Rust. Модель принимает текстовые запросы и выдаёт текст, включая код. Контекстное окно — 262 144 токена. Её можно развернуть на собственной инфраструктуре; указана совместимость с Transformers, vLLM и Ollama. Лицензия — Apache-2.0. Независимые оценки на LiveCodeBench, SWE-bench Verified, HumanEval+ и MBPP+ на момент карточки ещё не опубликованы, поэтому качество на этих тестах не подтверждено. Для запуска README ориентирует примерно на 60–65 ГБ VRAM, например одну карту A100/H100 на 80 ГБ или две карты по 48 ГБ; также упоминается CPU offload.