II.5Безопасность программного кода и цепочки поставок

MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B — плотная мультимодальная модель на 9 млрд параметров, разработанная Xiaomi MiMo посредством supervised fine-tuning Qwen3.5-9B на данных, созданных MiMo. Модель предназначена для диалогов и агентных сценариев, включая программирование, визуальное программирование и задачи кибербезопасности; также поддерживает обработку изображений. Карточка публикует результаты SFT-чекпойнта на бенчмарках по программированию. Это контрольная точка для дальнейших исследований в области агентного обучения с подкреплением. Для запуска README рекомендует свежую сборку SGLang с поддержкой Qwen3.5; модель включает токенизатор и шаблон чата MiMo v2.6. Репозиторий содержит веса safetensors. Лицензия — MIT. README не описывает конкретные ограничения качества или безопасности модели.

Prox 7B SFT — языковая модель OpenVoid AI, дообученная на данных о программировании, взломе и кибербезопасности. В основе лежит Mistral-7B-v0.2; модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалоговый режим и контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации и объяснения кода, создания документации, ответов на вопросы о методах взлома и кибербезопасности, а также помощи в программных проектах. Карточка указывает английский язык. Обучающий набор OpenVoid AI описан как собственный набор материалов по программированию и взлому. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Ответы модели могут быть ошибочными и требуют проверки специалистом; авторы не рекомендуют полагаться на неё в критически важных задачах безопасности и использовать для незаконной деятельности.

Qwen2.5-Coder-7B-VN-Master-Polymath — дообученная чат-модель автора khoin68 на базе Qwen2.5-Coder-7B-Instruct. Это полноразмерная версия в формате 16-битных весов Safetensors с архитектурой Qwen2 и 7,1 млрд параметров; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации и анализа кода, работы в роли ReAct-агента с инструментами, а также для ответов на вопросы о Вьетнаме. Среди заявленных сценариев — разработка на C++20/23 и Python, создание веб-приложений на React, Vite и Tailwind, поиск и исправление уязвимостей по CWE, ответы о провинциях, истории и законодательстве Вьетнама, а также написание стихов в форме луат бат. В карточке указаны вьетнамский и английский языки, интерфейс для вызова инструментов и лицензия Apache-2.0. Описание обучения на более чем 150 000 примерах и перечисленные возможности приведены автором; независимые оценки качества не представлены.

CodeT5 Base — разработанная Salesforce предварительно обученная модель кодирования-декодирования на архитектуре T5, представленная в статье «CodeT5: Identifier-aware Unified Pre-trained Encoder-Decoder Models for Code Understanding and Generation». Модель содержит 123,7 млн параметров, использует кодо-ориентированный BPE-токенизатор и имеет контекст длиной 512 токенов. Она обучена на CodeSearchNet и дополнительных наборах кода C/CSharp: всего около 8,35 млн примеров. Модель предназначена для понимания и генерации кода, включая суммаризацию, генерацию, перевод и исправление кода, а также обнаружение дефектов и поиск клонов. Это базовый предварительно обученный чекпойнт: для целевых задач его обычно дообучают. Модель работает с текстовым представлением исходного кода и комментариев; в README отдельно отмечена задача восстановления замаскированных фрагментов. Лицензия репозитория — Apache-2.0. Авторы позиционируют выпуск как исследовательский и рекомендуют оценивать точность и безопасность перед внедрением.

Granite-34B-Code-Base-8K — базовая авторегрессионная модель для генерации кода, разработанная IBM Research. Она предназначена для создания и объяснения кода, исправления ошибок, написания модульных тестов и документации, поиска уязвимостей, перевода кода и других задач программной инженерии. Модель построена на архитектуре GPTBigCode и содержит 34 млрд параметров. Её обучали с помощью увеличения глубины модели Granite-20B-Code-Base в два этапа на данных из 116 языков программирования, а также на текстовых и математических данных. Контекст составляет 8192 токена; репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Модель не проходила выравнивание безопасности. Сгенерированный код может содержать ошибки или проблемные фрагменты, поэтому его следует проверять; также существует риск дословного воспроизведения обучающих данных. README не рекомендует выбирать её для новых проектов и описывает выпуск как предназначенный для исторических и научных целей. Лицензия — Apache 2.0.

Prox 7B DPO — языковая модель OpenVoid AI на архитектуре Mistral, дообученная на базе Mistral-7b-v0.2. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов; в репозитории доступны веса Safetensors. Карточка указывает английский язык и лицензию Apache-2.0. Модель предназначена для генерации и объяснения кода, документирования, вопросов о кибербезопасности и методах взлома, а также помощи в проектах по программированию. Она дообучалась на материалах по кодированию и кибербезопасности, включая наборы данных для DPO; README также упоминает собственный набор OpenVoid AI. Ответы модели могут содержать ошибки и требуют проверки специалистом. Разработчик предостерегает от использования её для критически важных задач безопасности и незаконной деятельности. Лицензия репозитория — Apache-2.0.

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.

Granite-3B-Code-Base-128K — языковая модель IBM Research для генерации кода. Это плотная causal language model на архитектуре LlamaForCausalLM с 3,5 млрд параметров, доступная в формате safetensors и рассчитанная на контекст до 128 тысяч токенов. Модель получена продолжением предобучения Granite-3B-Code-Base: контекст постепенно увеличивали до 128K, используя данные на уровне репозиториев и повышенную долю примеров с длинными фрагментами кода. Модель предназначена для задач разработки ПО, включая генерацию, объяснение и исправление кода, создание модульных тестов и документации, поиск уязвимостей, перевод кода и работу с большими репозиториями. Она обучалась на коде из 116 языков программирования; среди языков, выделенных для продолженного обучения, — Python, C, C++, Go, Java, JavaScript и TypeScript. Модель принимает текстовые запросы и генерирует текст, в том числе код. Разработчик не рекомендует применять эту модель в новых проектах и предоставляет её для исторических и научных целей; для новых задач предлагается актуальная линейка Granite. Модель не проходила safety alignment, а сгенерированный код может быть ошибочным или содержать проблемные результаты. Также существует риск дословного воспроизведения фрагментов из обучающих данных. Лицензия — Apache 2.0.

Salesforce/codet5-small — небольшая предварительно обученная модель CodeT5, разработанная Salesforce Research и представленная в статье о моделях кодирования и генерации кода с учетом идентификаторов. Это плотный энкодер-декодер Transformer семейства T5 с 38,5 млн параметров и контекстом до 512 токенов; модель распространяется в формате PyTorch. Она обучена на CodeSearchNet и дополнительных корпусах C/CSharp, чтобы поддерживать задачи понимания и генерации кода. Модель предназначена прежде всего для дальнейшей настройки под конкретную задачу: суммаризации, генерации и перевода кода, его рефакторинга, обнаружения дефектов и поиска клонов. Также её можно применять для предсказания замаскированных фрагментов. CodeT5 использует специализированный для кода BPE-токенизатор и связывает программный код с естественно-языковыми комментариями. Это предварительно обученная базовая модель, а не готовое решение для конкретной прикладной задачи, поэтому качество в целевом сценарии зависит от дообучения и проверки. Карточка отмечает, что модель не оценивалась для всех вариантов применения и рекомендует проверять точность и безопасность перед внедрением. Лицензия — Apache 2.0.

Qwythos-9B-Claude-Mythos-5-1M-uncensored-heretic-GGUF — набор GGUF-квантизаций модели llmfan46/Qwythos-9B-Claude-Mythos-5-1M-uncensored-heretic, разработанный независимым автором LLMfan46 на основе Qwythos-9B-Claude-Mythos-5-1M от empero-ai. Модель предназначена для генерации текста на английском языке, рассуждений, агентских сценариев, function calling и использования инструментов, а также задач в области кибербезопасности и биомедицины. В карточке заявлены архитектура семейства Qwen3.5, размер 9B параметров и контекст до 1 миллиона токенов. Модель представляет собой decensored-версию исходной модели: к её весам применён Heretic v1.2.0 с вариантом метода Magnitude-Preserving Orthogonal Ablation (MPOA), затрагивающим отдельные компоненты attention и MLP. По данным автора, доля отказов снизилась с 73 до 11 случаев из 100 при KL-дивергенции 0,0123 относительно оригинала. Это может быть преимуществом для исследовательских и агентских сценариев, требующих меньшего числа отказов, но одновременно означает ослабление встроенных ограничений безопасности. В README приведены результаты MMLU только для исходной модели: точность 77,03%, поэтому они не подтверждают идентичную производительность данной версии. Также не указаны конкретный формат шаблона запросов, требования к памяти для разных квантизаций и фактические ограничения длинного контекста. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

OpenMythos — дообученная разговорная модель для генерации текста, созданная участником хакатона build-small-hackathon на базе Qwen/Qwen3.6-27B. Она предназначена для диалогов и текстовых запросов; среди датасетов для дообучения указаны подробные данные об уязвимостях CVE и отфильтрованный набор ArvixImport-Final. Модель использует архитектуру Qwen3_5ForCausalLM, содержит 22,3 млрд параметров и поддерживает контекст до 262 144 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка модели не описывает результаты оценки качества и конкретные ограничения, поэтому её специализацию на кибербезопасности или научных текстах следует считать предположительной по названиям датасетов.

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.

DeepSeek-V4-Flash-0731 — официальная версия модели DeepSeek-V4-Flash, разработанная DeepSeek AI и опубликованная в формате Unsloth. Она предназначена прежде всего для агентных сценариев, включая работу с терминалом и инструментами, автоматизацию, разработку программного обеспечения, генерацию кода, задачи full-stack и кибербезопасности. По данным README, модель превосходит предварительную версию DeepSeek-V4-Flash и DeepSeek-V4-Pro на ряде агентных и программных бенчмарков, оставаясь конкурентоспособной с ведущими проприетарными моделями. Модель имеет ту же структуру, что и DeepSeek-V4-Flash-DSpark, включая подключённый модуль speculative decoding. Точное число параметров, активный размер, поддерживаемые языки, модальности и размер контекста в README не указаны. Для взаимодействия используется совместимый с OpenAI формат сообщений; Jinja-шаблон чата не предоставляется, вместо него доступны отдельные скрипты кодирования и разбора ответов. Параметр reasoning_effort поддерживает уровни low, high и max. К сильным сторонам относятся улучшенные агентные возможности, результаты на задачах программирования и интеграция со speculative decoding через vLLM. Ограничениями являются необходимость использовать специальное кодирование сообщений и отсутствие в представленных данных подробных сведений об архитектуре, языках и требованиях к ресурсам. Указанная лицензия — MIT.

GPT-5.1-Codex — специализированная версия GPT-5.1 от OpenAI, оптимизированная для разработки программного обеспечения и рабочих процессов, связанных с кодом. Она предназначена как для интерактивной помощи при разработке, так и для самостоятельного выполнения сложных инженерных задач.

Coder40-95/GLM-5.3-GGUF — это квантованная версия языковой модели GLM-5.3, разработанной Z.ai и распространяемой в формате GGUF. В карточке указано, что модель основана на zai-org/GLM-5.3, а квантование связано с экосистемой Unsloth. Модель предназначена для генерации текста, сложного программирования, длительных многоэтапных задач, работы с инструментами и агентских сценариев. Заявлена поддержка английского и китайского языков. Ключевое преимущество GLM-5.3 — улучшенная по сравнению с GLM-5.2 способность к программированию и задачам, требующим продолжительного планирования. В README также заявлены высокие результаты в тестах поиска уязвимостей и эксплуатации, поэтому модель может быть полезна для исследовательских и защитных задач кибербезопасности при соблюдении соответствующих ограничений. Доступно управление интенсивностью рассуждений через параметр reasoning_effort со значениями low, high и max; по умолчанию используется max. Размер модели, точная архитектура, параметры квантования и стандартная длина контекста в карточке не указаны. Модель ориентирована на локальный запуск совместимых GGUF-инструментов, однако конкретные требования к памяти и производительности зависят от варианта квантования и оборудования. Ограничения включают возможные ошибки генерации, а также необходимость осторожного применения заявленных кибербезопасностных возможностей. Лицензия обозначена как glm-5.3; подробные условия её использования в README не приведены.

Granite-20B-Code-Base-r1.1 — базовая авторегрессионная модель для генерации кода, разработанная IBM Research. Это плотная decoder-only архитектура GPTBigCode с 20 млрд параметров и контекстом 8192 токена. Модель обучена с нуля в два этапа: на 3 трлн токенов кода из 116 языков программирования, затем на 1 трлн токенов из смеси кода и естественного языка. Версия r1.1 расширяет второй этап обучения по сравнению с Granite-20B-Code-Base. Модель предназначена для генерации, объяснения и исправления кода, а также для написания модульных тестов и документации, анализа уязвимостей, устранения технического долга и перевода кода. Она принимает текстовые запросы и генерирует текст с кодом; карточка указывает обучение на данных из 116 языков программирования, но конкретные языки естественного языка не перечисляет. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Модель не проходила выравнивание безопасности. Сгенерированный код может быть ошибочным или небезопасным; также сохраняется риск воспроизведения фрагментов обучающих данных. Результаты следует проверять перед применением, особенно в критически важных сценариях.

Ratanak/Qwen3.8-27B-OBLITERATED — текстовая генеративная модель на базе Qwen/Qwen3.8-27B, разработанная в сообществе Ratanak и ориентированная на сценарии, где требуется минимальное количество отказов и защитных рассуждений. Модель предназначена для генерации текста и кода, исследовательских задач в области AI safety и red teaming, а также агентных сценариев, включая автоматизацию программирования и тестирование безопасности. Модель имеет архитектуру Qwen3, размер 27 млрд параметров и доступна в форматах GGUF, Safetensors и MLX. Поддерживает режимы с рассуждением и без него; рекомендуемый режим — без рассуждения. В README не указаны точный размер контекста и перечень поддерживаемых языков. Для генерации рекомендуются температура 0, repetition penalty 1.15 и не менее 2048 новых токенов; для агентных сценариев допустимы температура 0,1–0,3 и более короткие ответы. К сильным сторонам относятся сохранение большей части возможностей исходной модели, генерация рабочего кода и сниженное количество жёстких отказов и формальных защитных отступлений. По приведённым данным, показатель MMLU версии V3 составляет 82,3%, что на 2,1 процентного пункта ниже базовой модели. Ограничения включают возможное зацикливание без repetition penalty, снижение качества при высокой температуре и потенциальные риски использования модели для вредоносных или небезопасных запросов. Указана лицензия Apache-2.0.

Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-GGUF — это квантизированная GGUF-версия инструкционной модели Qwen2.5-Coder-32B-Instruct, разработанной командой Qwen. Квантизацию выполнил bartowski на основе llama.cpp. Модель предназначена прежде всего для генерации и анализа программного кода, диалогового взаимодействия с разработчиком и использования в сценариях с code agents. Модель обучалась с использованием до 5,5 триллиона токенов, включая исходный код, текстово-кодовые пары и синтетические данные. Заявлена поддержка длинного контекста до 128 000 токенов с масштабированием RoPE через YaRN с коэффициентом 4,0. В метаданных указан английский язык. Формат GGUF и совместимость с llama.cpp делают модель пригодной для локального запуска в соответствующем программном обеспечении, однако конкретный уровень квантизации в README не указан. К сильным сторонам относятся специализация на программировании, ориентация на агентские сценарии и большой контекст, позволяющий работать с крупными фрагментами кода и проектными материалами. Ограничения включают отсутствие в README подробностей об архитектуре, точном варианте квантизации, требованиях к ресурсам и перечне поддерживаемых языков программирования. Для модели указана лицензия Apache 2.0.

Карточка модели roskosmos19/Rhea-4B-Coding на Hugging Face совпадает с карточкой roskosmos19/Orca-2-4B-Coding-max, поэтому описание составлено по ней. Rhea-4B-Coding — дообученная Roskosmos19 модель для программирования на базе Aquiles-ai/Athenea-4B-Coding. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen3 с 3,7 млрд параметров; она работает через Transformers, принимает текст и генерирует текст. В карточке заявлено контекстное окно до 262 144 токенов. Модель предназначена для рассуждений о коде, его написания и дополнения, отладки, проектирования алгоритмов и понимания программ. Она обучена на программных данных с трассами рассуждений и ориентирована на многошаговый цикл: первоначальная реализация, самопроверка на ошибки и улучшение итогового решения. Также заявлена поддержка сценариев с агентными инструментами. Модель рассчитана на задачи разработки с несколькими языками программирования; метаданные указывают английский язык. Карточка описывает её как uncensored и предназначенную для исследований и экспериментов. Лицензия — Apache-2.0. Качество рассуждений и работы с инструментами зависит от запроса и настроек инференса; отдельные результаты оценки в карточке не приведены.

Карточка модели roskosmos19/Rhea-4B-Coding-max-1809 на Hugging Face совпадает с карточкой roskosmos19/Orca-2-4B-Coding-max, поэтому описание составлено по ней. Rhea-4B-Coding — дообученная Roskosmos19 модель для программирования на базе Aquiles-ai/Athenea-4B-Coding. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen3 с 3,7 млрд параметров; она работает через Transformers, принимает текст и генерирует текст. В карточке заявлено контекстное окно до 262 144 токенов. Модель предназначена для рассуждений о коде, его написания и дополнения, отладки, проектирования алгоритмов и понимания программ. Она обучена на программных данных с трассами рассуждений и ориентирована на многошаговый цикл: первоначальная реализация, самопроверка на ошибки и улучшение итогового решения. Также заявлена поддержка сценариев с агентными инструментами. Модель рассчитана на задачи разработки с несколькими языками программирования; метаданные указывают английский язык. Карточка описывает её как uncensored и предназначенную для исследований и экспериментов. Лицензия — Apache-2.0. Качество рассуждений и работы с инструментами зависит от запроса и настроек инференса; отдельные результаты оценки в карточке не приведены.

Карточка модели kaivoss/MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B-compat на Hugging Face совпадает с карточкой XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B, поэтому описание составлено по ней. MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B — плотная мультимодальная модель на 9 млрд параметров, разработанная Xiaomi MiMo посредством supervised fine-tuning Qwen3.5-9B на данных, созданных MiMo. Модель предназначена для диалогов и агентных сценариев, включая программирование, визуальное программирование и задачи кибербезопасности; также поддерживает обработку изображений. Карточка публикует результаты SFT-чекпойнта на бенчмарках по программированию. Это контрольная точка для дальнейших исследований в области агентного обучения с подкреплением. Для запуска README рекомендует свежую сборку SGLang с поддержкой Qwen3.5; модель включает токенизатор и шаблон чата MiMo v2.6. Репозиторий содержит веса safetensors. Лицензия — MIT. README не описывает конкретные ограничения качества или безопасности модели.

Карточка модели lovedheart/MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B-FP8 на Hugging Face совпадает с карточкой XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B, поэтому описание составлено по ней. MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B — плотная мультимодальная модель на 9 млрд параметров, разработанная Xiaomi MiMo посредством supervised fine-tuning Qwen3.5-9B на данных, созданных MiMo. Модель предназначена для диалогов и агентных сценариев, включая программирование, визуальное программирование и задачи кибербезопасности; также поддерживает обработку изображений. Карточка публикует результаты SFT-чекпойнта на бенчмарках по программированию. Это контрольная точка для дальнейших исследований в области агентного обучения с подкреплением. Для запуска README рекомендует свежую сборку SGLang с поддержкой Qwen3.5; модель включает токенизатор и шаблон чата MiMo v2.6. Репозиторий содержит веса safetensors. Лицензия — MIT. README не описывает конкретные ограничения качества или безопасности модели.

Qwythos-9B-Claude-Mythos-5-1M-GGUF — это GGUF-квантизации модели Qwythos-9B-Claude-Mythos-5-1M, разработанной Empero. Модель предназначена для запуска в llama.cpp, Ollama, LM Studio, jan, KoboldCpp и других совместимых средах. Она создана на основе Qwen3.5-9B и дообучена более чем на 500 миллионах токенов трасс Claude Mythos и Claude Fable с использованием внутреннего инструмента Empero AI rethink. Модель ориентирована на рассуждения, агентские сценарии, вызов функций, анализ кибербезопасности и биомедицинских задач. Она поддерживает нативный function calling по спецификации Qwen3.5, английский язык и контекст до 1 048 576 токенов благодаря масштабированию RoPE YaRN. Это мультимодальная модель с поддержкой изображений: для обработки изображений требуется отдельный файл vision projector mmproj, унаследованный от Qwen3.5-9B. Заявлены возможности описания изображений, OCR, чтения графиков и таблиц, понимания интерфейсов и документов, а также базового пространственного анализа. Доступны варианты квантизации от Q4_K_M до Q8_0 и BF16, включая версии с MTP для спекулятивного декодирования. Q4_K_M указан как рекомендуемый компромисс между размером и качеством. Сильными сторонами являются большой контекст, рассуждения, поддержка инструментов и локального мультимодального запуска. Ограничения включают зависимость производительности и качества от выбранной квантизации, поддержки MTP конкретным рантаймом и наличия отдельного vision projector для изображений; подробные результаты оценки и полное описание возможностей находятся в карточке базовой модели. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

AlchemistCoder-DS-6.7B-GGUF — квантованная в формате GGUF версия модели AlchemistCoder DS 6.7B, разработанной InternLM и основанной на DeepSeek-Coder-Base. Квантование выполнено bartowski с использованием llama.cpp. Модель предназначена прежде всего для генерации, понимания, анализа и ревью программного кода, а также других задач, связанных с разработкой программного обеспечения. Модель содержит 6,7 млрд параметров и работает с текстовыми входными и выходными данными. Она дообучалась на 200 млн токенов гармонизированных данных шести типов, включавших развитие инструкций, фильтрацию данных и задачи проверки кода. Для работы в LM Studio рекомендуется пресет Alpaca с шаблоном запроса «### Instruction» и «### Response». Согласно README, модель показывает высокие результаты на шести бенчмарках программирования, превосходит открытые модели сопоставимого размера и может конкурировать с более крупными моделями; также отмечены улучшения на MMLU, BBH и GSM8K. При этом конкретные поддерживаемые языки программирования, размер контекстного окна и характеристики отдельных вариантов квантования не указаны, а результаты зависят от выбранного варианта GGUF и условий запуска. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели CrossNow/Qwythos-27B-v1 на Hugging Face совпадает с карточкой empero-ai/Qwythos-27B-v1, поэтому описание составлено по ней. Qwythos-27B-v1 — открытая полноразмерная дообученная модель Empero AI на базе Qwen/Qwen3.5-27B. Это плотная мультимодальная модель с 64 текстовыми слоями, гибридным вниманием Gated-DeltaNet и полным модулем зрения; она принимает текст и изображения и генерирует текст. Модель прошла полнопараметрические этапы SFT, DPO и ESFT до обучения с подкреплением, сохранив штатную поддержку вызова инструментов и предсказания нескольких токенов. Модель предназначена для диалогов и рассуждений, задач STEM, работы с терминальными и инструментальными сценариями, а также технических вопросов в областях кибербезопасности и биомедицины. Заявлена конфигурация контекста до 1 048 576 токенов с расширением YaRN. Шаблон чата поддерживает нативный формат вызова функций Qwen3.5. Зрение унаследовано от базовой модели: параметры визуального модуля не дообучались, а понимание изображений не оценивалось. Большой контекст с YaRN может немного ухудшать качество на коротком контексте. Модель намеренно не ограничивает ответы на чувствительные технические темы, поэтому для использования нужны подходящие правила и проверка результатов. Лицензия — Apache-2.0.

Replete-Coder-Llama3-8B — модель общего назначения с дообучением на программировании, созданная Rombodawg на архитектуре Llama 3. Она содержит 7,5 млрд параметров и рассчитана на контекст до 8192 токенов; модель принимает текстовые инструкции и генерирует текст, включая код. По описанию разработчика, 75% обучающих данных составляли инструкции по программированию, а 25% — инструкции общего назначения; обучение охватывало более 100 языков программирования и включало задачи перевода кода, математики, работы с уязвимостями и вызова функций. Модель предназначена для написания и преобразования кода, помощи в программировании, а также ответов на общие запросы. В метаданных указаны архитектура LlamaForCausalLM, формат safetensors и поддержка диалогового режима. README характеризует обучающие данные как нецензурированные, но не приводит отдельную оценку безопасности или качества. Разработчик не гарантирует производительность при запросах длиннее 8192 токенов. Лицензия в метаданных обозначена как other, без уточнения её условий.

Fabliq-8B-Agent-Reasoning — англоязычная модель-ассистент семейства Fabliq от LLM-OS-Models, дообученная на базе Fabliq-8B-Agent. Это причинная языковая модель архитектуры Lfm2MoeForCausalLM с MoE: около 8 млрд параметров всего и примерно 1 млрд активных на токен. Модель рассчитана на генерацию ответов, многошаговые рассуждения и агентные сценарии с вызовом инструментов, включая терминальные задачи. Модель расширяет возможности базовой агентной версии экспертными ответами на общие вопросы, задачами по математике, научному анализу, программированию, планированию и кибербезопасности. В README описаны двухэтапное обучение и использование дистиллированных данных; обучение включало 281 пример на втором этапе. Репозиторий указывает нативный контекст 128 000 токенов, однако обучение проводилось на последовательностях до 8 192 токенов, поэтому качество на длинном контексте не подтверждено. Модель ориентирована преимущественно на английский язык; поддержка других языков ограничена. Авторы отмечают риск переобучения на шаблонных данных и отсутствие выравнивания безопасности, поэтому для практического развёртывания нужны собственные защитные меры. Лицензия — Apache-2.0.

Replete-Coder-Llama3-8B-GGUF — это квантизированная версия модели Replete-Coder-Llama3-8B, разработанной Replete-AI и преобразованной в формат GGUF пользователем bartowski с использованием llama.cpp и imatrix-квантизации. Модель основана на архитектуре Llama 3 с 8 млрд параметров и предназначена для генерации текста и работы с программным кодом. Модель ориентирована на задачи программирования, генерации и дополнения кода, обработки инструкций, функционального вызова, математических рассуждений и общего диалогового применения. Обучение проводилось на наборах данных с примерами кода, инструкций, диалогов, математических задач и данных по поиску уязвимостей. В README указан шаблон запросов с секциями System, Instruction и Response. Поддерживается только текстовый ввод и вывод; сведения о языках, максимальной длине контекста и точных результатах тестов не приведены. Доступно несколько уровней квантизации GGUF: от Q5 до Q8, с размером файлов примерно от 5,73 до 9,52 ГБ. В README варианты Q5_K_M, Q6_K и Q6_K_L отмечены как рекомендуемые благодаря сочетанию качества и размера, а Q8 ориентированы на максимально высокое качество. Квантизация снижает требования к памяти, но может незначительно влиять на точность по сравнению с исходной моделью; числовые результаты бенчмарков отсутствуют. Использование регулируется лицензией Llama 3 от Meta, обозначенной как license_name: llama-3.

rombodawg/rombos_Llama3-8B-Instruct-Replete-Adapted — экспериментальная чат-модель на архитектуре Llama 3, созданная Rombodawg. В README сказано, что к Meta-Llama-3-8B-Instruct применён адаптер Replete-AI/Replete-Coder-Llama3-8B; метаданные указывают 7,5 млрд параметров, формат PyTorch и контекст 8192 токена. Для модели заявлены генерация и объяснение кода, перевод между языками программирования, помощь с математикой, вопросы безопасности кода, вызов функций и общие диалоговые задачи. README описывает исходный обучающий набор как примерно на 75% состоящий из инструкций по программированию и на 25% — из общих инструкций; в метаданных перечислены соответствующие датасеты для кода, математики и диалогов. Модель предназначена для диалогового использования и генерации текста, включая код. Карточка характеризует её как эксперимент и не приводит сравнительных оценок качества. Указанный контекст — 8192 токена; автор предупреждает, что качество за его пределами не гарантируется. Лицензия в метаданных обозначена как other, поэтому конкретные условия использования следует проверять в репозитории модели.

Devple-8B — дообученная на основе Meta Llama 3.1 8B Instruct языковая модель для задач разработки программного обеспечения. Она предназначена для генерации и проверки кода, рефакторинга и других задач, связанных с разработкой, с акцентом на качество и безопасность результатов. Модель обучена методом ORPO на синтетических данных, подготовленных с помощью GPT-4o и Llama 3. Модель построена на архитектуре LlamaForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров и работает с текстом в формате диалога. Поддерживает английский и русский языки; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Лицензия — Llama 3.1 Community License.