II.5Безопасность программного кода и цепочки поставок

Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-FP8 — кодовая версия серии Qwen3-Coder, разработанная Qwen и адаптированная FuriosaAI для запуска на аппаратной платформе FuriosaAI RNGD с использованием Furiosa-LLM. Модель предназначена для генерации кода, понимания репозиториев масштабом до проекта, агентских сценариев программирования и вызова инструментов. Она работает в режиме без рассуждений и принимает текстовые данные, возвращая текст. Это авторегрессионный трансформер архитектуры Qwen3-MoE с 30,5 млрд общих параметров, из которых около 3,3 млрд активируются для каждого токена. Веса используют статическое квантование FP8, активации динамически квантуются в FP8 во время выполнения, а KV-кэш сохраняется в 16-битной точности. Поддерживается вызов функций через парсер hermes. Для запуска на RNGD используется тензорный параллелизм на 32 PE, соответствующий четырём картам RNGD. Языки и размер контекста в README не указаны. Сильными сторонами модели являются специализация на задачах программирования, поддержка понимания репозиториев, инструментов и эффективного MoE-инференса в формате FP8. Ограничения включают работу только в режиме без рассуждений, зависимость описанной оптимизированной конфигурации от FuriosaAI RNGD и Furiosa-LLM, а также отсутствие в предоставленных данных сведений о языковом охвате, контексте и результатах бенчмарков. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

unsloth/Qwen3-Coder-Next — версия Qwen3-Coder-Next от Unsloth для кодирующих агентов и локальной разработки. Это причинная языковая модель с архитектурой MoE семейства Qwen3-Next; репозиторий содержит веса Safetensors и рассчитан на использование с Transformers. README описывает исходную модель как систему с 80 млрд параметров, из которых активируются 3 млрд; метаданные этого репозитория указывают 2,3 млрд параметров. Нативный контекст — 262 144 токена. Модель предназначена для генерации и изменения кода, многошаговых задач разработки, работы с инструментами и восстановления после ошибок выполнения. Заявлена интеграция с CLI- и IDE-агентами; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. README указывает, что поддерживается только режим без рассуждений (non-thinking). Основной язык взаимодействия — текст, а лицензия репозитория — Apache-2.0. Ключевые преимущества — длинный контекст и возможности для агентной разработки. Для запуска README рекомендует актуальные версии Transformers, SGLang или vLLM; для SGLang требуется версия не ниже 0.5.8, для vLLM — не ниже 0.15.0. При сбое запуска из-за большого контекста предлагается уменьшить его. Указанные в README 80 млрд общих и 3 млрд активируемых параметров расходятся с числом 2,3 млрд в метаданных, поэтому размер этой версии по доступным источникам неоднозначен.

RavenX-OpenFable-Coderagent-Gemma-4-12B-Coder-Fable5-Composer-Soulinfused-Remastered — плотная языковая модель на архитектуре Gemma 4 Unified с 12 млрд параметров, выпущенная Gabriel Garcia и RavenX LLC. Она объединяет базу Gemma-4-12B-Coder-Fable5-Composer2.5-v1 с настройками на код, поведение агента, идентичность OpenFable и отказы по безопасности; в метаданных происхождение указано как слияние моделей. Репозиторий содержит веса safetensors, лицензия — Apache-2.0. Модель предназначена для генерации и исправления кода, выполнения одношаговых агентных задач и ответов в диалоге. Карточка заявляет сохранение заданной идентичности без системного промпта и приводит внутренние результаты бенчмарков; эти заявления не являются независимой оценкой. В метаданных указан английский язык. Базовая Gemma 4 Unified мультимодальна, однако карточка этой модели описывает прежде всего кодовые и текстовые сценарии, поэтому дополнительные модальности здесь не заявлены. Автор называет модель экспериментальным исследовательским proof of concept и предоставляет её «как есть» для образовательного и исследовательского использования. Упоминаются версии GGUF Q4_K_M и Q8_0 и запуск на системах с 8 ГБ RAM, но в метаданных репозитория формат указан как safetensors; доступность квантованных файлов в этом репозитории из предоставленных сведений не следует. Заявленные результаты могут зависеть от промпта, среды и выбранной версии весов.

Aether-Qwen2-0.5B-SFT-v0.0.2 — плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 494 млн параметров, разработанная Michael Svendsen и дообученная методом supervised fine-tuning на наборе AetherCode-v1, split 5star. Она предназначена для генерации кода и помощи в программировании: автодополнения, поиска ошибок, ревью и предложений по оптимизации. Модель принимает текстовые запросы и генерирует текст, включая код; заявленная длина контекста — 131 072 токена. В метаданных указан английский язык, а карточка ориентирует модель на задачи, связанные с кодом. Модель доступна в формате safetensors и рассчитана на использование с Transformers. Она может помогать в разработке программного обеспечения, но ответы для сложных задач требуют проверки человеком; карточка предостерегает от применения вне программирования и анализа кода. Лицензия указана как other, без уточнения условий в предоставленных данных.

AlchemistCoder-L-7B — языковая модель для генерации и понимания программного кода, разработанная командой InternLM на основе Llama 2. Представленная версия распространяется в формате GGUF и подготовлена bartowski для запуска через llama.cpp и совместимые приложения, включая LM Studio. Рекомендуемый сценарий использования — программирование: написание, объяснение, анализ и проверка кода, а также выполнение инструкций, связанных с разработкой. Для работы в LM Studio указан шаблон запросов Alpaca и пресет MetaAI Llama 2 Chat. Модель содержит около 7 миллиардов параметров и обучалась на 200 миллионах токенов гармонизированных данных из нескольких источников, включая материалы для задач понимания кода, эволюции инструкций, фильтрации данных и code review. По данным README, AlchemistCoder-L-7B показывает высокие результаты среди открытых моделей сопоставимого размера на шести бенчмарках для кода, а также улучшенные общие способности на MMLU, BBH и GSM8K. Поддерживаемые языки программирования, естественные языки, размер контекстного окна и конкретные варианты квантизации в README не указаны. Сильными сторонами модели являются специализация на задачах программирования, относительно компактный размер и возможность локального запуска в формате GGUF. Ограничения включают возможные ошибки, неточности и небезопасные рекомендации в сгенерированном коде; результаты требуют проверки и тестирования. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0, однако условия для исходной базовой модели и отдельных компонентов данных следует проверять дополнительно.

Devstral-Small-2505 — языковая модель для агентной разработки программного обеспечения, созданная Mistral AI совместно с All Hands AI. Версия в этом репозитории дообучена на основе mistralai/Devstral-Small-2505; её архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 23,4 млрд параметров. Модель принимает и генерирует текст, поддерживает вызов инструментов и контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для программных агентов, которые исследуют кодовые базы, редактируют несколько файлов и помогают решать задачи разработки. В README приведён результат 46,8% на SWE-bench Verified. Заявлена поддержка множества языков, включая русский, английский, французский, немецкий, испанский, китайский и японский; отдельный основной язык не выделен. Репозиторий распространяется под лицензией Apache 2.0, допускающей коммерческое и некоммерческое использование и модификацию. Модель текстовая, без обработки изображений. Для локального запуска и агентного сценария README рекомендует OpenHands и vLLM; фактическая производительность зависит от оборудования и конфигурации запуска.

Ornith-1.5-35B-A3B — среднеразмерная модель семейства Ornith-1.5, разработанная командой Ornith. Это модель типа mixture-of-experts, ориентированная прежде всего на программирование и агентные сценарии. Она предназначена для решения задач в терминале, разработки и исправления программного кода, а также для автономных многошаговых рабочих процессов, где требуется выбирать стратегии, взаимодействовать с инструментами и выполнять rollouts. Модель содержит 35 млрд параметров, но активирует около 3 млрд параметров на токен, что снижает вычислительную нагрузку по сравнению с плотными моделями сопоставимого общего размера. Ornith-1.5 развивает подход Ornith-1.0: модель совместно оптимизирует генерацию задач, построение scaffold и rollouts решений с использованием reinforcement learning и самоулучшения. В README указано, что она превосходит сопоставимую Qwen3.6-35B-A3B и ряд плотных моделей на бенчмарках агентного программирования и кодинга, включая Terminal-Bench 2.1 и SWE-bench Verified. Модель опубликована для библиотеки MLX и относится к задачам генерации текста. README не указывает поддерживаемые языки, размер контекстного окна, мультимодальные возможности, точные требования к оборудованию или лицензию, поэтому эти характеристики нельзя определить по представленным данным. Также заявленные результаты зависят от конкретных бенчмарков и конфигураций, а пригодность модели для других задач требует отдельной проверки.

Карточка модели Wjwiiwi/Qwen2.5-Coder-0.5B на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen2.5-Coder-0.5B, поэтому описание составлено по ней. Qwen2.5-Coder-0.5B — базовая предварительно обученная языковая модель для работы с кодом, разработанная командой Qwen. Это причинная языковая модель семейства Qwen2: плотная архитектура Qwen2ForCausalLM с 494 млн параметров и контекстом до 32 768 токенов. В README указаны RoPE, SwiGLU, RMSNorm, смещение в QKV-внимании и связанные эмбеддинги слов; модель содержит 24 слоя и использует GQA. Модель предназначена для генерации и анализа кода, рассуждений о коде, исправления ошибок и задач заполнения фрагментов кода. Она также сохраняет общие языковые и математические возможности базовой Qwen2.5 и может служить основой для дальнейшего дообучения и создания кодовых агентов. Разработчик не рекомендует использовать базовую версию для диалога без постобучения. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

QuantFactory/Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct-GGUF — квантованная версия инструкционно дообученной модели Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct, созданная QuantFactory на основе модели Qwen и преобразованная с использованием llama.cpp. Это причинная языковая модель для генерации текста и кода, предназначенная для помощи разработчикам в написании, анализе, исправлении и рассуждении о программном коде, а также для чат-сценариев и задач, связанных с code agents. Модель сохраняет общие способности в математике и работе с текстом. Архитектура построена на transformers с RoPE, SwiGLU, RMSNorm, смещениями в Attention QKV и связанными эмбеддингами слов. Модель содержит около 0,49 млрд параметров, из которых 0,36 млрд не являются эмбеддингами, 24 слоя и Grouped-Query Attention с 14 головами для Q и 2 для KV. Максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. В README явно указан английский язык; сведения о мультимодальности отсутствуют, поэтому модель следует рассматривать как текстовую. К сильным сторонам относятся специализация на программном коде, улучшенные возможности генерации, исправления и анализа кода, а также небольшой размер, удобный для локального запуска в квантованном формате. Ограничениями являются существенно меньший масштаб по сравнению с крупными моделями серии Qwen2.5-Coder и отсутствие в карточке подробных результатов оценки, требований к памяти и данных о производительности. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

BenevolenceMessiah/Qwen2.5-Coder-7B-Chat-Instruct-TIES-v1.2 — объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2 для генерации кода и диалоговой работы с инструкциями. Автор объединил Qwen/Qwen2.5-Coder-7B и Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct методом TIES; модель содержит 7,1 млрд параметров и использует формат safetensors. Модель предназначена для генерации, анализа и исправления программного кода в чате. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов и предоставляет интерфейс вызова инструментов. В метаданных перечислены языковые коды? Нет, поэтому конкретные естественные языки здесь не заявлены. Лицензия в предоставленных данных не указана. Качество объединения и результаты оценки в карточке не описаны.

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-abliterated-GGUF — GGUF-квантизированная версия инструкционной модели Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-abliterated, разработанной huihui-ai и подготовленной для распространения пользователем bartowski. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия, прежде всего для задач программирования и запуска локально через llama.cpp или LM Studio. Модель содержит 7 миллиардов параметров и доступна в вариантах от F16 до различных квантований Q8, Q6, Q5, Q4 и Q3, что позволяет выбирать баланс между качеством, размером файла и требованиями к памяти. Размер файлов составляет примерно от 4,09 до 15,24 ГБ в зависимости от варианта. В README указан английский язык; сведения о других языках, длине контекста и мультимодальности отсутствуют. Для взаимодействия используется формат сообщений ChatML с ролями system, user и assistant. К сильным сторонам относятся специализация базовой модели на коде, широкий выбор квантований и возможность локального запуска на совместимом оборудовании. К ограничениям относятся возможная потеря качества при более сильном квантовании, отсутствие данных о бенчмарках и точной длине контекста, а также неопределённость характеристик варианта abliterated. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Qwen3.5-DeltaCoder-9B-GGUF — семейство GGUF-квантизированных вариантов модели danielcherubini/Qwen3.5-DeltaCoder-9B, разработанное Daniel Cherubini на базе Qwen3.5-9B. Модель ориентирована на генерацию и анализ кода, использование инструментов и агентские сценарии. В версии v1.1-DPO применено дообучение методом DPO на 4519 предпочтительных парах из AceCode-V2-122K, направленное на повышение корректности кода и способности модели обнаруживать и исправлять собственные ошибки. Модель поддерживает текстовые задачи и заявлена для английского языка. Размер базовой модели — 9 млрд параметров. Доступны варианты квантования от Q2_K до Q8_0, а также BF16; рекомендуемым указан Q4_K_M. Модель предназначена для запуска через llama.cpp, Ollama, LM Studio и другие совместимые с GGUF движки. В README приведены конфигурации для контекста до 131072 токенов, однако требуемый объём памяти зависит от выбранного варианта квантования и параметров KV-кэша. Сильные стороны модели — специализация на программировании, надёжность вызовов инструментов, ориентация на прохождение тестов и улучшенное самокорректирующее поведение после DPO-обучения. Ограничения включают зависимость качества от степени квантования, необходимость соблюдать рекомендованные параметры генерации и склонность к детерминированным циклам при temperature ниже 0,5. Для версии v1.1-DPO часть заявленных benchmark-результатов ещё не определена; в Terminal-Bench указано 2 из 4 выполненных задач при наличии тайм-аутов. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Это квантованная GGUF-версия Qwen3.8-27B CODER, подготовленная LexiPanel для запуска на одной видеокарте с 24 ГБ памяти и больших контекстов в сценариях агентного программирования. Модель рассчитана на генерацию кода и работу в чате; файл использует формат IQ4_XS с матрицей важности, а голова MTP сохранена в Q8_0 для спекулятивного декодирования в llama.cpp. В README заявлены контекст до 262 144 токенов и результаты запуска на AMD Radeon RX 7900 XTX: 36–41 токен/с при уже заполненном контексте объёмом 110–170 тысяч токенов. Эти показатели получены в конкретной конфигурации llama.cpp и оборудования. Репозиторий содержит только языковую модель; для обработки изображений требуется отдельный проектор Qwen3.8-27B mmproj. Лицензия — Apache-2.0.

MLX-совместимая 4-битная версия Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct — инструкционная языковая модель для генерации текста и решения задач, связанных с программированием. Исходная модель разработана командой Qwen, а конвертацию в формат MLX выполнил проект mlx-community с использованием mlx-lm версии 0.26.3. Модель предназначена для локального запуска через библиотеку mlx-lm и поддерживает диалоговый сценарий с применением chat template. Обозначение 30B-A3B указывает на конфигурацию исходной модели, а 4bit — на 4-битное квантование, уменьшающее требования к памяти по сравнению с полноформатными весами. В README не указаны точные архитектурные параметры, размер контекста, поддерживаемые языки и перечень модальностей; по имеющимся данным модель относится к текстовым моделям. К сильным сторонам относятся специализация исходной Qwen3-Coder на задачах программирования, инструкционная настройка и возможность использования в MLX-окружении. К ограничениям относятся зависимость от совместимого программного стека и потенциальные потери качества, связанные с 4-битным квантованием; конкретные показатели производительности в README не приведены. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Карточка модели ArchiveStudio/Qwen3-Coder-Next-Base на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-Coder-Next-Base, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-Coder-Next-Base — базовая языковая модель компании Qwen, предназначенная для разработки кодовых агентов и локальной работы с кодом. Это предварительно обученная авторегрессионная модель семейства Qwen3-Next с гибридной архитектурой: чередует Gated DeltaNet, Gated Attention и разреженные Mixture of Experts. В README указано 80 млрд параметров всего и 3 млрд активируемых; метаданные Hugging Face указывают 2,3 млрд параметров, поэтому размерные сведения источников расходятся. Модель рассчитана на генерацию кода и использование как основы для последующего обучения и создания агентных систем. Заявлены возможности вызова инструментов, адаптации шаблонов и каркасов проектов, а также поиска и восстановления после ошибок. Нативная длина контекста — 262 144 токена; README заявляет поддержку более 370 языков, в том числе языков программирования. Модель работает только в режиме без рассуждений (non-thinking) и не генерирует блоки разметки рассуждений. Репозиторий содержит веса Safetensors, библиотека — Transformers. Лицензия Apache-2.0.

Qwopus3.5-9B-Coder-GGUF — мультимодальная языковая модель от Jackrong, созданная на базе Qwopus3.5-9B-v3.5 и представленная в формате GGUF для использования с llama.cpp и совместимыми инструментами. Это плотная модель размером 9 млрд параметров, ориентированная на агентное программирование, сложные вызовы инструментов и логическое рассуждение. Модель предназначена для генерации и отладки кода, решения задач на уровне репозитория, работы с терминальными командами, файловыми операциями, браузерами и function calling. Она поддерживает текстовые и визуальные входные данные; для включения зрения требуется отдельный файл mmproj.gguf. Заявлены языки English, Chinese, Spanish, Russian и Japanese, однако размер контекста в README не указан. При дообучении использовались Trace Inversion, агентские трассировки и наборы данных для reasoning и tool use. Сильными сторонами заявлены структурированное рассуждение, работа с кодом и более стабильное использование инструментов при относительно низких требованиях к оборудованию: автор указывает возможность запуска в 8-битном режиме на устройствах с 16 ГБ оперативной памяти. Модель выпущена как экспериментальная версия сообщества; полноценная оценка общих способностей не проводилась, поэтому в непрофильных задачах возможно снижение качества. Указана лицензия Apache-2.0, но автор рекомендует использовать модель главным образом для исследований и экспериментов.

Code Llama 34B — базовая авторегрессионная языковая модель Meta для генерации и понимания кода. Это версия на 34 млрд параметров в формате Transformers с весами PyTorch и Safetensors; архитектура основана на оптимизированном трансформере. Модель принимает текст и генерирует текст, включая завершение кода. Она предназначена для коммерческого и исследовательского использования с английским языком и языками программирования. Модель подходит для автодополнения кода и адаптации под задачи синтеза и анализа программ. Эта базовая версия не предназначена специально для диалогового следования инструкциям или для Python: для таких сценариев в семействе есть отдельные варианты Instruct и Python. Модель обучена на данных Llama 2 с изменёнными весами; её ответы могут быть неточными или нежелательными, поэтому перед внедрением требуется оценка в конкретном приложении. Использование регулируется лицензией Meta Llama 2.

CodeLlama-7b-hf — базовая генеративная модель Meta для синтеза и понимания программного кода. Это версия семейства Code Llama с 7 млрд параметров в формате Transformers; архитектура — авторегрессионный оптимизированный трансформер семейства Llama. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 16 384 токенов. Модель предназначена для автодополнения кода и infilling — заполнения пропусков в коде. README отмечает, что эта базовая версия не предназначена для инструкционного диалога; для следования инструкциям в семействе есть отдельный вариант Instruct. Модель рассчитана на английский язык и языки программирования. Лицензия — пользовательская лицензия Meta для Llama 2, условия которой следует учитывать при использовании.

CodeShell-7B-Chat-int4 — квантизированная до Int4 чат-версия многоязычной модели для работы с программным кодом. Модель разработана лабораторией вычисления знаний Пекинского университета совместно с AI-командой Sichuan Tianfu Bank. Она предназначена для генерации кода, разработки программ, создания тестов, обнаружения и исправления дефектов, а также использования в качестве локального помощника разработчика через плагины для VS Code и JetBrains. Модель содержит 7 миллиардов параметров и обучалась на 500 миллиардах токенов. В основе архитектуры используется GPT-2 с Grouped-Query Attention и относительным позиционным кодированием RoPE. Конфигурация включает 42 слоя, размерность скрытого представления 4096, 32 головы внимания, 8 групп запросов и словарь из 70144 токенов. Заявленная длина контекста составляет 8194 токена, а параметр последовательности указан как 8192. Поддерживаются китайский и английский языки; модель ориентирована на несколько языков программирования. Сильными сторонами заявлены высокие результаты для моделей данного размера на бенчмарках HumanEval и MBPP, а также возможность лёгкого локального развёртывания с использованием C++. В опубликованных результатах модель превосходит CodeLlama-7B и StarCoder-7B в большинстве приведённых языковых тестов, но уступает им в отдельных тестах для Swift, D, Julia, Lua и Rust. Ограничения включают возможные ошибки и риски некорректного или небезопасного использования сгенерированного кода; README также содержит предупреждение о необходимости соблюдать требования безопасности, законности и соответствия нормативным требованиям. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели IQuestLab/IQuest-Coder-V1-7B-Base-Stage1 на Hugging Face совпадает с карточкой IQuestLab/IQuest-Coder-V1-7B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. IQuest-Coder-V1-7B-Instruct — модель генерации кода из семейства IQuest-Coder-V1, разработанного IQuestLab для помощи в программировании и анализа кода. Версия Instruct предназначена для выполнения инструкций и повседневных задач кодирования; модель также рассчитана на работу с инструментами и CLI-агентами. Модель имеет плотную авторегрессионную архитектуру IQuestCoderForCausalLM и содержит 7,2 млрд параметров. Вариант 7B использует 14 слоёв и Grouped Query Attention; заявленная длина контекста — 128 тыс. токенов. Модель принимает текст и генерирует текст, включая код; карточка описывает поддержку интерфейса вызова инструментов, а также предварительную генерацию HTML и SVG. В README сообщается о специализированном обучении на эволюции репозиториев и о результатах на бенчмарках кодирования, но также отмечаются ограничения следования инструкциям, управления длинным контекстом и многошаговыми вызовами инструментов. Сгенерированный код модель не исполняет, а точность может снижаться на специализированных и проприетарных фреймворках. Лицензия указана как other, поэтому конкретные условия использования следует проверять в репозитории модели.

Nex-N2.5-mini — разговорная модель семейства Nex-N2.5, разработанного Nex-AGI. Она предназначена для агентных задач с длительным планированием, включая управление компьютером и браузером, программирование и проверку программ, а также мультимодальное понимание визуальной среды. Модель может использовать визуальную обратную связь для проверки результатов действий и корректировки дальнейших шагов. По карточке семейство Nex-N2.5-mini опирается на мультимодальную основу Nex-N2; метаданные указывают архитектурное семейство Qwen3.5 MoE и класс Qwen3_5MoeForConditionalGeneration. Поддерживаются чат и вызов функций. Веса опубликованы в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Карточка не сообщает размер именно mini-версии и длину контекста.

nexus-coder-GGUF — это квантизированная GGUF-версия модели NEXUS-Coder, разработанной fableforge-ai в экосистеме FableForge и опубликованной пользователем King3Djbl. Модель предназначена для генерации и анализа кода, отладки, программной инженерии и работы с shell-командами. Она ориентирована на локальный запуск через llama.cpp, Ollama и LM Studio. Модель имеет размер 1,5 млрд параметров, поддерживает текстовую генерацию и английский язык. В репозитории доступны варианты с разными уровнями квантования: от F16 размером 3,09 ГБ до IQ2_XXS размером 0,51 ГБ; рекомендуемым компромиссом между качеством и размером указан Q4_K_M, а для максимального качества — Q6_K. Используется формат запросов ChatML. Заявленные результаты внутреннего тестирования составляют 141 из 150 баллов (94%), однако методика ограничена 30 запросами и запуском на NVIDIA A40 через Ollama. Сильные стороны модели — компактный размер, возможность локального запуска, специализация на коде и заявленная эффективность в задачах рассуждения и использования инструментов. Ограничения включают небольшой размер по современным меркам, неизвестный контекстный размер и отсутствие подробных независимых оценок; качество также зависит от выбранного варианта квантования. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

LLMWildling/NVIDIA-Nemotron-3-Super-135B-A13B-Coder-NVFP4 — созданная сообществом специализация NVIDIA Nemotron 3 Super 120B-A12B NVFP4 для программирования; это не официальный выпуск NVIDIA. Модель использует архитектуру семейства Nemotron с разреженной активацией: при общем размере 135,21 млрд параметров активны 13,22 млрд параметров на токен. Веса представлены в смешанном формате NVFP4; модель загружается через Transformers и предназначена для диалогового взаимодействия. Модель рассчитана на генерацию кода, анализ репозиториев, работу в программных агентах и сценарии с использованием инструментов. В карточке приведён пример создания работающей SVG-игры Flappy Bird менее чем за 60 тысяч токенов, но это результат внутренней оценки, а не независимая гарантия качества. Для базовой модели каталог указывает поддержку длинного контекста и рассуждений; конкретная длина контекста этой версии не приведена. Лицензия обозначена как other, поэтому условия использования следует сверить с карточкой репозитория. Автор README заявляет о готовности к производственному применению.

Ornith-1.5-35B-A3B — языковая модель для генерации текста, разработанная командой Ornith AI. Она относится к семейству Ornith-1.5 и создана с применением подхода непрерывного самоулучшения: модель самостоятельно генерирует новые учебные задачи, выявляет эффективные стратегии их решения и совершенствуется посредством reinforcement learning. В основе Ornith-1.0, на которой развивалась эта линейка, использовались Qwen3.5 и Gemma4 с дополнительным продолжением предобучения, mid-training и post-training. Модель предназначена прежде всего для программирования и агентных сценариев, включая работу в терминале, решение задач из репозиториев и автоматизацию многошаговых операций. Это mixture-of-experts-модель с общим размером около 35 млрд параметров, из которых для обработки каждого токена активируется примерно 3 млрд. В карточке не указаны поддерживаемые языки, размер контекста и мультимодальные возможности; по заявленному pipeline_tag это text-generation-модель. К сильным сторонам относятся результаты на coding- и agentic-бенчмарках: заявлены оценки 67,8 и 68,5 на Terminal-Bench 2.1 в конфигурациях Terminus-2 и Claude Code, а также 79 на SWE-bench Verified. По данным разработчика, модель превосходит сопоставимую Qwen3.6-35B-A3B и ряд плотных моделей в агентном программировании. Ограничения, требования к оборудованию и особенности инференса в README не описаны. Модель распространяется по лицензии MIT.

Qwen2.5-Coder-0.5B от команды Qwen, представленная в репозитории Unsloth, — базовая причинная языковая модель для работы с кодом. Это дообученная версия Qwen/Qwen2.5-Coder-0.5B; карточка указывает архитектуру Qwen2 с 494 млн параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель принимает и генерирует текст, включая исходный код; в метаданных указан английский язык. Модель предназначена для генерации, анализа и исправления кода, рассуждений о программировании и задач заполнения пропусков в коде. Она сохраняет некоторые общие способности, включая работу с математикой, но это базовая модель: README не рекомендует использовать её для диалогов без дополнительного постобучения. Для работы используется библиотека Transformers; веса опубликованы в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-Uncensored-Patched — модель для генерации и анализа программного кода, созданная AIOpsInSpace на базе Qwen/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct от команды Qwen. Она ориентирована на локальные сценарии разработки, работу в качестве coding assistant и интеграцию с IDE-плагинами. Заявлена оптимизация для видеокарт с 16 ГБ VRAM и исправление проблем с обработкой токенов автодополнения и зависанием IDE-плагинов. Модель представляет собой плотную текстовую модель размером 14 млрд параметров и распространяется в формате GGUF. В карточке указана поддержка английского языка, а основная специализация — задачи программирования и текстовая генерация. Сведения о длине контекста, точной архитектуре, поддерживаемых языках программирования и мультимодальности не приведены, поэтому эти характеристики нельзя подтвердить. К сильным сторонам относятся ориентация на генерацию кода, возможность локального развертывания и заявленная совместимость с IDE-сценариями. Ограничения включают отсутствие подробных независимых бенчмарков и неполные сведения о производительности, контексте и языковой поддержке. Лицензия указана как Apache-2.0.

Qwen2.5-Coder-3B-GGUF — базовая языковая модель для работы с исходным кодом, созданная командой Qwen. Это GGUF-квантизация оригинальной модели Qwen2.5-Coder-3B, подготовленная bartowski на основе llama.cpp. Модель предназначена прежде всего для генерации и автодополнения текста и кода, а не для диалогового использования в формате instruct или chat. Модель имеет около 3 миллиардов параметров и поддерживает контекст длиной до 32 000 токенов. При обучении использовано 5,5 триллиона токенов. В метаданных указана поддержка английского языка и сценарии, связанные с программированием. Формат GGUF и совместимость с llama.cpp делают модель подходящей для локального запуска в приложениях и инструментах, поддерживающих этот формат. К сильным сторонам относятся специализация на коде, большой контекст и возможность локального использования в компактном размере. Ограничение состоит в том, что это базовая модель: она не оптимизирована для обычного общения и выполнения инструкций в диалоговом режиме, поэтому для таких задач может потребоваться дополнительное форматирование запросов или другая модель. Указанная лицензия — qwen-research; перед использованием следует ознакомиться с условиями лицензии по ссылке на оригинальную модель.

Qwopus3.6-35B-A3B-Coder-vram13-GGUF — квантизированная GGUF-сборка кодовой версии Qwopus3.6-35B-A3B-Coder от автора репозитория xero0000. Она предназначена для генерации и редактирования кода, отладки и агентных сценариев программирования. Основа — дообученная Jackrong/Qwopus3.6-35B-A3B-Coder, созданная на базе Qwen3.6-35B-A3B; архитектура MoE, а для ускорения генерации сохранена обученная голова multi-token prediction (MTP). Вес файла составляет 13,53 ГБ, заявленный контекст — до 128 тыс. токенов. Модель упакована в GGUF с imatrix-квантизацией: экспертные слои используют преимущественно 2-битное представление, а важные для каждого токена компоненты — 5–6-битное. README сообщает о высокой скорости на двух видеокартах с суммарно 18 ГБ VRAM при использовании ik_llama.cpp и MTP; эти результаты относятся к описанной конфигурации оборудования. Карточка предупреждает, что 2-битные эксперты могут несколько ухудшить рассуждения в нетипичных случаях; для максимального качества предлагается более крупная смешанная квантизация с выгрузкой части модели в CPU. Лицензия — Apache-2.0.

SimplyAI-2B-Uncensored — диалоговая текстовая модель Miiyamoto255, созданная слиянием моделей на основе google/gemma-2-2b-it. Это плотная авторегрессионная архитектура Gemma 2 с 2,7 млрд параметров и контекстом 8192 токена; модель предназначена для генерации текста в диалоге, а автор отдельно отмечает задачи программирования и кибербезопасности. В карточке заявлена «разблокированная» версия, ориентированная на более свободные ответы. Модель принимает текст и генерирует текст. В метаданных указан английский язык; README не сообщает результатов независимых оценок качества. Для работы используется библиотека Transformers и формат safetensors. Лицензия указана как gemma; перед применением следует соблюдать её условия. Модель может выдавать небезопасные или неправомерные инструкции, поэтому ответы требуют соответствующей проверки.

Zenith-9B-CodeCore-Merge — экспериментальная объединённая модель на 9 млрд параметров от prithivMLmods, построенная на основе Qwen3.5-9B и объединяющая её с OxCoder-9B, Qwopus3.5-9B-Coder и Ornith-1.5-9B. Модель использует архитектуру Qwen3.5 и предназначена для генерации и понимания кода, многошагового решения задач и следования инструкциям в агентных сценариях. Модель рассчитана на сложные задачи разработки ПО: написание и изменение кода, отладку, анализ кода и длительные автономные рабочие процессы с использованием инструментов. В метаданных указаны диалоговые и интерфейсные возможности вызова инструментов; основной язык карточки — английский. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Автор предупреждает, что модель экспериментальная и может выдавать артефакты; для GGUF не сохранены заголовки Multi-Token Prediction, поэтому в этом формате генерация выполняется по одному токену за шаг.