II.4Отладка, тестирование и качество ПО

Sarvam-105B — созданная Sarvam AI языковая модель с архитектурой Mixture-of-Experts и MLA-style attention. По README, у неё 10,3 млрд активных параметров, 128 экспертов с маршрутизацией top-8 и контекст до 128 тыс. токенов; метаданные Hugging Face указывают общий размер 9,7 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, сложных рассуждений, математики, программирования и агентных сценариев, включая веб-поиск и техническую диагностику. При обучении особое внимание уделялось индийскому контексту и 22 языкам Индии. В метаданных перечислены английский и ряд языков Южной Азии; карточка заявляет сильные результаты на тестах рассуждений и агентных задач. Для запуска README описывает использование Transformers и варианты развёртывания через vLLM и SGLang, включая специальные настройки. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Theta-Crucis-0.6B-Turbo1 — компактная языковая модель prithivMLmods на архитектуре Qwen3, дообученная на базе prithivMLmods/Qwen3-0.6B-ft-bf16 с использованием набора Mixture of Thoughts и акцентом на программирование. Модель содержит 507,9 млн параметров, принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 40 960 токенов. Репозиторий использует формат safetensors, библиотеку Transformers и лицензию Apache-2.0. Модель предназначена для генерации и объяснения кода, поиска ошибок, технических рассуждений и формирования структурированных результатов в форматах вроде JSON и YAML. Карточка заявляет поддержку кода на Python, JavaScript, C++ и других языках, а также технических запросов более чем на 20 естественных языках; метаданные карточки указывают английский язык. Компактный размер делает модель подходящей для локального запуска на ноутбуках и устройствах с ограниченными ресурсами. Среди ограничений указаны более слабые результаты в длинных диалогах и абстрактных языковых задачах, а также ограниченная способность рассуждать о больших проектах с множеством файлов. Модель ориентирована на технические запросы, поэтому её общая языковая беглость и пригодность для творческого письма могут быть ограничены.

DolphinCoder StarCoder2 15B — языковая модель для генерации кода и диалоговой помощи в программировании, разработанная на базе StarCoder2-15B. Она дообучена методом qLoRA в течение трёх эпох на наборах данных для программирования и инструкционного диалога; в карточке указана архитектура StarCoder2 с 21,7 млрд параметров и контекстом 16 384 токена. Модель использует формат запросов ChatML и рассчитана прежде всего на англоязычные сценарии. Модель подходит для генерации и дополнения кода, ответов на вопросы по программированию и выполнения инструкций разработчика. Автор описывает её как uncensored и предупреждает о высокой готовности выполнять запросы, включая небезопасные; при предоставлении доступа через сервис рекомендуется добавить собственный слой фильтрации. Лицензия — BigCode OpenRAIL-M.

GLM-5.1 — флагманская модель Z.ai для агентной разработки и инженерных задач. Это языковая модель с архитектурой GLM MoE DSA и 30,4 млрд параметров; она доступна в формате safetensors и совместима с Transformers. Модель принимает текст и предназначена для генерации кода, решения задач по разработке программного обеспечения и работы с инструментами в длительных сессиях. GLM-5.1 рассчитана на сложные и неоднозначные задачи: она может разбивать работу на этапы, проводить эксперименты, анализировать результаты и менять стратегию в ходе многократных итераций. Разработчик сообщает о сильных результатах на SWE-Bench Pro, NL2Repo и Terminal-Bench 2.0. Модель поддерживает английский и китайский языки и контекст до 202 752 токенов. Для локального запуска перечислены SGLang, vLLM, xLLM, Transformers и KTransformers. Модель распространяется по лицензии MIT. Описание подчёркивает её возможности в агентных сценариях и бенчмарках, но не приводит независимых оценок качества или гарантий результата; практическая работа с инструментами зависит также от используемой системы запуска.

Kimi-K3-Audit-240E-MLX-MXFP4 — специализированная модель для аудита безопасности и анализа исходного кода, разработанная catalystsec на базе Kimi K3 от Moonshot AI. Это текстовая модель с поддержкой инструментов, предназначенная прежде всего для поиска и анализа проблем в исходном коде, включая аудит ядерных компонентов. Общение общего назначения, перевод и нетехническое письмо находятся вне заявленной области применения. Модель использует архитектуру Mixture of Experts: в каждом слое сохраняются 240 из 896 маршрутизируемых экспертов, а веса сохранённых экспертов идентичны оригинальному выпуску. Модель представлена в формате MXFP4 для MLX, занимает около 408 GiB и разделена на 91 фрагмент, что позволяет запускать её на одной машине Apple silicon с 512 ГБ памяти. Основная модальность — текст; vision tower сохранён, но не оценивался. В README приведены результаты для C, C++, Swift, Rust и Python, а также английской прозы. При использовании на M3 Ultra размер доступного контекста зависит от шага предварительного заполнения и может составлять примерно от 198 тысяч до 731 тысячи токенов при размере батча 1. Сильная сторона модели — сохранение качества на задачах анализа кода и аудита при существенно меньших требованиях к памяти по сравнению с полной версией на 896 экспертов. Наиболее близкие результаты к исходной модели показаны для C и C++; для Python расхождение больше, а на английской прозе качество значительно ниже, поэтому модель не следует рассматривать как универсальную. Для работы требуется версия mlx-lm с поддержкой Kimi K3 из PR #1626 и пакет tiktoken; до включения поддержки в официальный выпуск mlx-lm необходимо устанавливать сборку из соответствующей ветки. Лицензия указана как Kimi K3, со ссылкой на лицензию базовой модели.

MiniMax-M2.5-bf16 — текстовая MoE-модель для диалогов и выполнения задач с помощью агентных сценариев. Модель разработана MiniMax и обучалась с подкреплением на сложных задачах из реальных сред. В карточке указаны сильные результаты в программировании, поиске, вызове инструментов и офисной работе, включая подготовку материалов для Word, PowerPoint и Excel. Модель предназначена для планирования и разработки программных систем, исправления и проверки кода, многошагового поиска информации, работы с инструментами и создания офисных материалов. README сообщает об обучении на более чем десяти языках программирования; это не устанавливает поддержку конкретных естественных языков. Метаданные указывают 2,9 млрд параметров, контекст до 196 608 токенов, библиотеку Transformers и формат safetensors. Доступна версия MiniMax-M2.5 в формате bf16. Лицензия указана в README как Modified-MIT, а в метаданных — как other; перед использованием следует свериться с условиями лицензии в репозитории. Результаты бенчмарков приведены разработчиком и не гарантируют аналогичного качества в конкретном приложении. Модель описана как чат-модель; README рекомендует SGLang для локального развёртывания.

Nex-N2.5-mini — разговорная модель семейства агентных моделей Nex-N2.5 от Nex-AGI, основанная на архитектуре Qwen3.5 MoE. Она предназначена для длительных многошаговых задач: работы с компьютером и браузером, выполнения и проверки программ, а также научной и офисной работы. Модель использует визуальную обратную связь для восприятия интерфейсов, проверки результатов и продолжения действий; поддерживает режимы рассуждения и вызов функций. Для запуска автор приводит конфигурацию на двух ускорителях H100 и рекомендует параметры генерации temperature 0.7, top_p 0.95 и top_k 40. В метаданных указаны Transformers и формат safetensors; лицензия — Apache-2.0. README описывает мультимодальные возможности семейства и отдельно позиционирует Nex-N2.5-Max как текстовую модель, поэтому точные размер, контекст и перечень входов и выходов именно mini по этим данным установить нельзя.

NextCoder-14B — языковая модель для редактирования и генерации кода, разработанная Microsoft на базе Qwen2.5-Coder-14B-Instruct. Модель дообучена методом SeleKT и предназначена для внесения разнообразных изменений в код, анализа запросов разработчика и диалоговой помощи при работе с программами. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с архитектурой Qwen2ForCausalLM, размером около 14 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Она поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов; опубликованные веса представлены в формате safetensors. В карточке указана поддержка английского языка. Модель ориентирована на задачи редактирования кода и сохраняет возможности базовой инструкционной модели для генерации и анализа кода. Она может быть восприимчива к вредоносным запросам и генерировать опасный код; результаты следует проверять и выполнять в изолированной среде. Лицензия — MIT.

NextCoder-7B-GGUF — это квантизированное представление NextCoder-7B, языковой модели для генерации и редактирования программного кода, разработанной Microsoft. Модель создана на основе Qwen2.5-Coder Instruct с использованием метода дообучения Selective Knowledge Transfer (SeleKT) и предназначена прежде всего для исправления, преобразования и дополнения кода, а также для диалоговых сценариев, связанных с разработкой программного обеспечения. Модель относится к авторегрессионным causal language models и поддерживает контекст до 32K токенов. Она использует архитектуру Transformers с RoPE, SwiGLU, RMSNorm и смещениями в QKV-внимании, содержит 7,61 млрд параметров, 28 слоёв и схему GQA с 28 головами для Q и 4 для KV. В README указан английский язык. По приведённым оценкам NextCoder-7B показывает улучшения по сравнению с базовой QwenCoder-2.5-7B на бенчмарках исправления и редактирования кода, включая HumanEvalFix, CanItEdit и Aider. Сильными сторонами модели являются специализация на редактировании кода, длинный контекст и сохранение общей применимости после дообучения. Ограничения включают риск генерации небезопасного или вредоносного кода и необходимость ручной проверки и запуска результатов в изолированной среде. Модель распространяется по лицензии MIT; для работы рекомендуется актуальная версия библиотеки Transformers.

O2-9B-Preview — языковая модель на 9 млрд параметров, разработанная Ant International и основанная на Qwen3.5-9B. Это плотная архитектура Qwen3.5 для генерации текста в диалоговом режиме, предназначенная для многошагового агентного рассуждения, работы с инструментами, программирования и автоматизации офисных процессов. Модель дообучена методом Runtime OPSD: обучение использует взаимодействия агента с исполняемой средой, инструментами, репозиториями, тестами и проверками результатов, включая наблюдение последствий и исправление неудачных действий. В предварительной оценке авторов она улучшила результаты базовой модели на десяти из одиннадцати тестов, однако это одиночный отчёт без повторных запусков и интервалов неопределённости; на BFCL V4 результат ниже базового. Модель может генерировать ошибочный текст, некорректные вызовы инструментов или небезопасный код; прохождение встроенной проверки не гарантирует правильность результата. Качество зависит от среды выполнения, доступности инструментов и полноты проверок. Карточка не устанавливает основной язык модели. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели CrossNow/Ornith-1.5-35B-A3B на Hugging Face совпадает с карточкой ornith-ai/Ornith-1.5-35B-A3B, поэтому описание составлено по ней. Ornith-1.5-35B-A3B — разработанная Ornith AI диалоговая модель семейства Ornith-1.5 с архитектурой Qwen3.5 MoE. В модели около 35 млрд параметров, из которых примерно 3 млрд активируются на каждом токене. Она создана для генерации текста, агентного программирования и выполнения задач с помощью инструментов; README сообщает о результатах на бенчмарках кодирования и агентных задач. Модель принимает текст и выдаёт текст, включая структурированные вызовы инструментов. Поддерживает контекст до 262 144 токенов; README описывает расширение окна примерно до миллиона токенов с помощью YaRN, с возможным небольшим ухудшением качества на обычной длине контекста. Для запуска в bf16 требуется около 70 ГБ памяти модели; в примере обслуживания используются две GPU по 80 ГБ. Репозиторий распространяется по лицензии MIT.

Карточка модели sekkit/Ornith-1.5-35B-A3B на Hugging Face совпадает с карточкой ornith-ai/Ornith-1.5-35B-A3B, поэтому описание составлено по ней. Ornith-1.5-35B-A3B — разработанная Ornith AI диалоговая модель семейства Ornith-1.5 с архитектурой Qwen3.5 MoE. В модели около 35 млрд параметров, из которых примерно 3 млрд активируются на каждом токене. Она создана для генерации текста, агентного программирования и выполнения задач с помощью инструментов; README сообщает о результатах на бенчмарках кодирования и агентных задач. Модель принимает текст и выдаёт текст, включая структурированные вызовы инструментов. Поддерживает контекст до 262 144 токенов; README описывает расширение окна примерно до миллиона токенов с помощью YaRN, с возможным небольшим ухудшением качества на обычной длине контекста. Для запуска в bf16 требуется около 70 ГБ памяти модели; в примере обслуживания используются две GPU по 80 ГБ. Репозиторий распространяется по лицензии MIT.

PXA Coder 35B — кодовая мультимодальная модель от PXA Network. Это смесь экспертов на архитектуре Qwen MoE с гибридным вниманием: 34,7 млрд параметров и заявленный контекст 262 144 токена. Репозиторий содержит GGUF-веса PXQ4 и F16, а для обработки изображений — отдельный vision-проектор. Модель предназначена для генерации и изменения кода, отладки, рефакторинга, работы с несколькими файлами и крупными кодовыми базами, а также для многошаговых агентных сценариев с использованием инструментов. Она принимает текст и изображения и выдаёт текст; заявлены возможности чата, программирования и анализа изображений. В основе — объединение моделей Qwen 3.6 и Qwen 3.8 с последующим обучением под руководством более крупной модели. Для запуска требуется движок PXA; модель не работает со стандартными сборками llama.cpp, LM Studio, Ollama или text-generation-webui. В карточке отмечено, что поведение отказа намеренно ослаблено и на защитные ограничения модели нельзя полагаться. Лицензия — Apache-2.0.

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

Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-MLX-4bit — 4-битная MLX-квантизация модели Qwen2.5-Coder-32B-Instruct, разработанной командой Qwen. Квантизацию предоставил bartowski на основе инструментов mlx-examples; модель распространяется в рамках сообщества LM Studio и предназначена для работы на Mac с Apple Silicon. Модель ориентирована на генерацию и обработку кода, чат-взаимодействие и сценарии с code agents. Она обучалась на объёме до 5,5 триллиона токенов, включая исходный код, текстово-кодовые соответствия и синтетические данные. Поддерживается длинный контекст до 128K токенов с масштабированием RoPE через YaRN с коэффициентом 4,0. В метаданных указан английский язык. Формат MLX 4-bit снижает требования к памяти по сравнению с полноразмерной версией, однако квантизация может влиять на качество и точность результатов; модель также способна генерировать неточный, вредный или неподходящий контент. Лицензия — Apache-2.0.

duyntnet/Qwen2.5-Coder-7B-imatrix-GGUF — репозиторий с imatrix-квантизациями базовой языковой модели Qwen2.5-Coder-7B, разработанной командой Qwen. Модель предназначена прежде всего для генерации, анализа и исправления программного кода, задач code reasoning, text-code grounding, заполнения пропусков в коде и создания основы для code agents. Базовая модель не рекомендуется для обычного диалогового использования без дополнительного дообучения или постобработки. Это каузальная текстовая модель на архитектуре Transformers с RoPE, SwiGLU, RMSNorm и bias в QKV-проекциях внимания. Она содержит 7,61 млрд параметров, 28 слоёв и использует Grouped-Query Attention: 28 голов для Q и 4 для KV. Заявлена поддержка контекста до 131 072 токенов, при этом для обработки входов длиннее 32 768 токенов требуется настройка YaRN. Модель обучалась на 5,5 трлн токенов, включая исходный код, текстово-кодовые данные и синтетические данные; также сохраняет возможности в математике и общих задачах. В README явно указан только английский язык. Репозиторий поддерживает использование через llama.cpp, KoboldCPP, text-generation-webui и Ollama. Лицензия обозначена как other, без дополнительных условий в представленном README, поэтому точные права и ограничения использования требуют проверки исходной лицензии Qwen2.5-Coder.

Qwen3.6-27B — открытая модель с весами от команды Qwen, представленная как постобученная модель в формате Hugging Face Transformers. Это причинная языковая модель с визуальным энкодером, содержащая 27 млрд параметров; она поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для программирования, агентных сценариев и работы с изображениями, а README также описывает ввод видео. Указанная длина контекста — 262 144 токена с возможностью расширения до 1 010 000 токенов. В README отмечены задачи на уровне репозитория, разработка интерфейсов и сохранение контекста рассуждений между сообщениями. Модель можно запускать через Transformers и использовать с vLLM, SGLang и KTransformers; для высоких нагрузок авторы рекомендуют специализированные серверы инференса. Репозиторий содержит веса safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3.6-27B-Text-NVFP4-MTP (GGUF) — производная текстовая сборка Qwen3.6-27B, подготовленная для запуска через llama.cpp на NVIDIA DGX Spark. Разработчик убрал модуль обработки изображений и квантовал веса в NVFP4 с помощью nvidia-modelopt; голова MTP сохранена в BF16 для спекулятивного декодирования. Репозиторий также объединяет эту сборку с Qwen3.6-27B и sakamakismile/Qwen3.6-27B-Text-NVFP4-MTP. Модель предназначена прежде всего для программирования и рассуждений в платформе .init: она подходит для помощи при разработке ПО, анализа кодовых баз и работы с длинными техническими документами. README заявляет контекст до 128K токенов и скорость около 40 токенов в секунду на DGX Spark при коротком контексте и включённом спекулятивном декодировании; для длинного контекста указано около 25–35 токенов в секунду. Это показатели для конкретной конфигурации оборудования и настроек. Это текстовая модель с поддержкой чата; обработка изображений отключена. README описывает английский язык, но не подтверждает поддержку других языков. Лицензия — Apache-2.0. Сборка ориентирована на llama.cpp и DGX Spark; заявленные характеристики скорости и использования памяти зависят от оборудования и параметров запуска.

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

Step-3.5-Flash-FP8 — открытая foundation-модель, разработанная StepFun и представленная в формате FP8 на базе stepfun-ai/step-3.5-flash. Она предназначена для сложного рассуждения, программирования, агентских сценариев, многошагового выполнения задач, поиска и обработки больших объёмов информации. Модель ориентирована на интерактивное применение и локальное развёртывание, включая высокопроизводительное потребительское оборудование. Архитектура модели основана на разреженной Mixture of Experts (MoE): всего модель содержит 196 млрд параметров, из которых для каждого токена активируется около 11 млрд. Технология Multi-Token Prediction (MTP-3) обеспечивает заявленную скорость генерации около 100–300 токенов в секунду, с пиковыми значениями до 350 токенов в секунду для однопоточных задач программирования. Поддерживается контекстное окно объёмом 256K токенов; для его эффективной обработки используется гибридная схема Sliding Window Attention с соотношением 3:1. К сильным сторонам относятся высокая скорость вывода, эффективность MoE-архитектуры, способность работать с длинным контекстом и результаты на задачах рассуждения, программирования и автономных агентов, включая 74,4% на SWE-bench Verified и 51,0% на Terminal-Bench 2.0. Ограничения, включая языковую специализацию, мультимодальность и требования к аппаратным ресурсам, в README явно не описаны. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Viper-Coder-HybridMini-v1.3 — дообученная модель для генерации кода и текста, созданная на основе Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct. В карточке заявлена настройка на синтетических данных по программированию и рассуждениям; архитектура — плотная Qwen2ForCausalLM, размер — 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для диалоговой работы, следования инструкциям, генерации и отладки кода, логических и математических задач, а также создания структурированных ответов в форматах JSON и YAML. Модель принимает текст и генерирует текст, включая программный код. В README заявлена поддержка многих языков программирования и документации на более чем 29 естественных языках; метаданные карточки указывают английский и китайский. Нативная длина контекста по метаданным — 32 768 токенов; README также заявляет обработку до 128K токенов, что не подтверждается этими метаданными. Доступны интерфейсы чата и вызова инструментов. Лицензия — Apache-2.0. README отмечает зависимость качества от формулировки запроса и возможные логические несогласованности в длинных ответах; доступ к актуальной интернет-информации не заявлен. Указанные в карточке результаты оценки представлены частично, поэтому они не позволяют полноценно сравнить модель с альтернативами.

Auralis-Coder — специализированная авторегрессионная языковая модель для программирования и тем, связанных с искусственным интеллектом. Она разработана CodeDevX и дообучена на базе Qwen/Qwen2.5-1.5B; модель содержит 1,5 млрд параметров и использует архитектуру Qwen2 с плотной сетью трансформеров. Для генерации и понимания текста применяются токенизатор семейства Qwen2.5 и контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации и объяснения кода, помощи в отладке, разбора алгоритмов и структур данных, а также ответов по машинному обучению, нейронным сетям и другим техническим темам. В README заявлены примеры языков программирования, включая Python, C/C++, Java, JavaScript, TypeScript, Rust, Go и SQL; это не означает поддержку соответствующих естественных языков. Основной язык естественного текста в метаданных — английский. Модель рассчитана на технические запросы; автор указывает, что вопросы вне программирования и ИИ не входят в её основную область применения. Качество ответов и кода следует проверять, а доступность длинного контекста не гарантирует одинаковую точность на всей его длине. Лицензия — MIT.

CodeGeeX2-6B — многоязычная модель генерации кода от команды CodeGeeX, построенная на архитектуре ChatGLM2 и основанная на ChatGLM2-6B. После дополнительного предварительного обучения на 600 млрд токенов кода модель насчитывает около 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. Она принимает запросы на китайском и английском языках и предназначена для генерации, дополнения и исправления кода; авторы сообщают о поддержке более 100 языков программирования. Модель подходит для автодополнения кода, в том числе между файлами, объяснения и перевода кода, отладки и создания комментариев или документации. В карточке приведены результаты HumanEval-X и указано, что квантованный вариант может запускаться примерно с 6 ГБ видеопамяти; это относится к квантованной версии, тогда как в репозитории указаны веса PyTorch. Для академических исследований веса открыты, а коммерческое использование требует подачи заявки.

TheBloke/deepseek-coder-33B-instruct-AWQ — это 4-битная AWQ-квантизированная версия DeepSeek Coder 33B Instruct, разработанной компанией DeepSeek и опубликованной TheBloke. Модель предназначена для задач программирования и компьютерных наук: генерации и объяснения кода, ответов на технические вопросы и работы в сценариях ассистента программиста. Согласно шаблону запросов, она ориентирована только на вопросы, связанные с computer science, и может отказываться отвечать на политически чувствительные, связанные с безопасностью и приватностью, а также другие нетехнические вопросы. Модель основана на архитектуре DeepSeek с 33B параметров и представлена в формате AWQ с 4-битными весами, групповым размером 128 и длиной последовательности 16 384 токена. Файлы поставляются в виде шардированных safetensors; указанный размер репозитория составляет около 18,01 ГБ. Это текстовая модель без заявленной поддержки изображений или других модальностей. Языки обучения и полный перечень поддерживаемых языков в README не указаны. К сильным сторонам относятся сниженные требования к памяти и высокая скорость инференса при сохранении качества, сопоставимого с распространёнными настройками GPTQ. Модель рассчитана на GPU-инференс и поддерживает AutoAWQ, text-generation-webui и Hugging Face Text Generation Inference; сведения о совместимости vLLM в README ограничены моделями Llama и Mistral. Лицензия обозначена как other с названием deepseek; подробные условия следует уточнять в файле LICENSE исходного репозитория.

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

QuantFactory/DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-GGUF — это квантизированная GGUF-версия инструкционной модели DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct, подготовленная QuantFactory с использованием llama.cpp на основе разработки DeepSeek. Модель относится к классу генеративных языковых моделей для работы с текстом и кодом и предназначена для локального запуска и инференса в формате GGUF. Модель построена на архитектуре Mixture-of-Experts (MoE) семейства DeepSeekMoE и содержит 16 млрд параметров, из которых при обработке активируется около 2,4 млрд. Максимальная длина контекста составляет 128K токенов. DeepSeek-Coder-V2 поддерживает 338 языков программирования и ориентирована на генерацию, дополнение и вставку кода, решение задач программирования и математическое рассуждение, а также на диалоговое использование в формате instruct. README не содержит точного перечня естественных языков. К сильным сторонам относятся специализация на программировании, расширенная поддержка языков программирования, длинный контекст и сниженные вычислительные требования благодаря MoE и квантизации. Ограничения конкретного варианта, включая точный тип и уровень квантизации, размер файла и требования к памяти, в README не указаны; качество также может зависеть от используемого рантайма и аппаратной конфигурации. Модель распространяется по лицензии DeepSeek License; указан тип лицензии other и ссылка на файл LICENSE.

DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-GGUF — квантованная версия модели DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct, разработанной DeepSeek-ai и преобразованной в формат GGUF компанией Second State Inc. Это инструкционная модель типа deepseek, ориентированная на работу с программным кодом и взаимодействие в формате диалога. Модель предназначена для генерации, дополнения и анализа кода, а также для решения задач разработки через текстовые инструкции. В README указана поддержка контекста до 128 000 токенов при запуске через LlamaEdge версии 0.12.3 и выше. Данные о точном размере модели, языках программирования и естественных языках, а также о поддержке мультимодальности не приведены. Доступно несколько вариантов квантования от Q2_K до Q8_0 и f16. Q4_K_M рекомендован как сбалансированный вариант, а Q5_K_M и Q5_K_S — как варианты с малой потерей качества; более низкая разрядность уменьшает размер файла, но может существенно ухудшать качество. Размеры файлов варьируются от 6,43 ГБ для Q2_K до 31,4 ГБ для f16. Использование регулируется лицензией deepseek-license; в метаданных она обозначена как other.

Gemini 2.5 Flash — мультимодальная модель Google, предназначенная для рассуждений, программирования, математики и научных задач. Карточка описывает её как универсальную рабочую модель со встроенным режимом «thinking» для более сложных ответов. Модель предназначена для диалоговых сценариев и решения сложных задач, в том числе связанных с кодом и наукой. В предоставленных данных не указаны размер, архитектура, поддерживаемые языки, длина контекста или условия лицензии.

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

GRM-3.2-Sky — модель OrionLLM для длительных агентных задач и сложных рассуждений. Она предназначена для многошагового планирования, сложного программирования, математики и логических задач, включая продолжительные сессии работы с кодом и инструментами. Модель основана на дообученной Ornith-1.0-35B: это MoE-архитектура на 35 млрд параметров с примерно 3 млрд активных параметров. Метаданные указывают поддержку чата и изображений; задача модели в каталоге — image-text-to-text. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache 2.0. В README заявлены устойчивое следование цели в длинных рабочих процессах, планирование и решение сложных задач с кодом, математикой и логикой. Эти характеристики приведены разработчиком; в доступной карточке сравнительная таблица бенчмарков опущена. Длина контекста и поддерживаемые естественные языки не указаны в предоставленных данных.