II.5Безопасность программного кода и цепочки поставок

Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-GGUF — GGUF-квантизированные варианты инструкционной модели Qwen2.5-Coder-14B-Instruct, разработанной Qwen и опубликованной в формате квантований пользователем bartowski. Модель предназначена прежде всего для генерации, понимания и редактирования программного кода, а также для диалогового взаимодействия с инструкциями. Указан английский язык; поддержка других языков и мультимодальность в README не описаны. Базовая модель имеет размер 14B параметров, а опубликованные варианты используют форматы F16 и различные методы квантования llama.cpp: от Q8_0 и Q6 до Q3 и IQ-вариантов. Размер файлов составляет примерно от 7,34 до 29,55 ГБ. Квантования с более высокой точностью обеспечивают лучшее сохранение качества, а компактные варианты требуют меньше памяти, но могут заметно уступать в качестве. README не содержит сведений о размере контекстного окна и архитектурных деталях базовой модели. Модель подходит для локального запуска, в том числе через LM Studio и совместимые инструменты на базе llama.cpp. Для работы рекомендуется использовать шаблон сообщений Qwen с ролями system, user и assistant. Лицензия базовой модели — Apache 2.0; отдельные условия для квантованных файлов в README не указаны.

Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-MLX-4bit — 4-битная MLX-квантизация инструкционной языковой модели Qwen2.5-Coder-14B-Instruct. Исходную модель разработала команда Qwen, квантизацию предоставил bartowski на основе инструментов mlx-examples; модель распространяется в рамках программы Community Models LM Studio. Она предназначена для генерации и анализа программного кода, диалогового взаимодействия с разработчиком и использования в code agents. Модель содержит 14B параметров, работает с текстом и ориентирована на английский язык. Заявлена поддержка длинного контекста до 128K токенов с масштабированием RoPE методом YaRN с коэффициентом 4,0. При обучении использовалось до 5,5 трлн токенов, включая исходный код, данные для сопоставления текста и кода и синтетические данные. Формат MLX рассчитан на совместимость с компьютерами Mac на Apple Silicon, а 4-битная квантизация снижает требования к памяти по сравнению с полноразмерной моделью. Сильными сторонами являются специализация на программировании, поддержка длинного контекста и применимость к агентным сценариям разработки. Ограничения включают зависимость от оборудования Apple Silicon, возможные ошибки, неточность или небезопасность генерируемого содержимого, а также отсутствие в README подробностей о фактической производительности, системных требованиях и полном наборе поддерживаемых языков. Лицензия модели — Apache 2.0.

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.

webhie/Qwen3.6-27B-int4-AutoRound-Code — квантованная версия мультимодальной модели Qwen/Qwen3.6-27B, созданная с использованием Intel AutoRound. Модель представляет собой плотную VLM с 27 млрд параметров и предназначена прежде всего для генерации и анализа кода, программирования, выполнения инструкций и использования в качестве AI-ассистента разработчика. Также поддерживает работу с изображениями через энкодер MoonViT. Применяется квантование INT4 W4A16 с группами по 128 весов и симметричным округлением; активации сохраняются в FP16. Калибровка выполнена на нормализованной выборке из nvidia/OpenCodeInstruct — датасета проверенных выполнением задач по программированию. Это должно улучшать сохранение качества при генерации кода, следовании инструкциям, структурированном выводе и рассуждениях по сравнению с универсальной калибровкой. Размер модели составляет около 18 ГБ вместо примерно 54 ГБ в BF16. В модели сохранена BF16-голова Multi-Token Prediction, благодаря чему в vLLM поддерживается нативное speculative decoding с потенциальным ускорением генерации. Заявлена поддержка длинного контекста до 200704 токенов при соответствующей конфигурации vLLM. Ограничения включают возможную потерю качества из-за INT4-квантования, зависимость расширенных возможностей от совместимых версий vLLM и аппаратного окружения, а также отсутствие в README явного перечня поддерживаемых языков. Лицензия — Apache-2.0.

Solstice-AI/Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NM-DAU-MXFP4 — языковая модель на базе DavidAU/Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NM-DAU. Исходную модель и объединение весов GAIN разработал DavidAU, а квантизацию и упаковку в формат OCP Microscaling MXFP4 выполнила Solstice-AI. Модель ориентирована на рассуждения, программирование, агентную разработку ПО, отладку репозиториев, управление компьютерными и мобильными интерфейсами, а также выполнение задач с длинным контекстом и сложными ограничениями. Заявлена поддержка английского и китайского языков. Модель содержит 27 миллиардов параметров и рассчитана на контекст до 262 144 токенов. В архитектуре заявлены гибридное внимание Qwen 3.8 с блоками Gated Delta Recurrent Network и Grouped-Query Attention, аппаратная Multi-Token Prediction для ускорения генерации, а также мультимодальный компонент пространственно-временного 3D-зрения для анализа схем, интерфейсов кода и видеокадров. Формат MXFP4 использует 4-битные значения с 8-битным масштабированием блоков; для работы рекомендуются Anvil Runtime и vLLM на современном оборудовании AMD, Intel Gaudi и Tensor Core. README заявляет высокие результаты на SWE-bench Pro, LiveCodeBench, QwenSWEBench, OSWorld, AndroidWorld, IFBench и CoWorkBench, а также превосходство над Claude Opus 4.6 Max в приведённых тестах, однако методика и независимое подтверждение этих утверждений требуют отдельной проверки. Ограничения включают зависимость производительности от совместимого рантайма и оборудования, возможные особенности MXFP4-квантизации и заявленный режим uncensored, который может требовать дополнительных мер безопасности при использовании. Лицензия — Apache 2.0.

Solstice-AI/Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NM-DAU-MXFP4-1M — это релиз Solstice-AI на базе модели DavidAU Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion. Solstice-AI выполнила квантование, масштабирование контекста и упаковку, а исходную модель и её GAIN-merge разработал DavidAU. Модель предназначена для рассуждений, программирования, агентной разработки ПО, отладки репозиториев, управления компьютером и мобильными устройствами, а также обработки длинных контекстов. README также заявляет поддержку визуального понимания через комплектный модуль mmproj-BF16.gguf, включая схемы, интерфейсы кода и видеокадры. Модель содержит 27 млрд параметров и распространяется в формате OCP Microscaling MXFP4. Заявлена гибридная архитектура Qwen 3.8: 75% слоёв используют линейное внимание Gated Delta Recurrent Network, а 25% — глобальное Grouped-Query Attention. Указаны аппаратное Multi-Token Prediction с генерацией двух токенов за проход и потенциальным ускорением 1,72–2,20 раза, а также контекст до 1 048 576 токенов благодаря YaRN RoPE scaling. Заявлены языки English и Chinese. Для запуска упоминаются vLLM, Anvil Runtime и совместимость с AMD ROCm, Intel Gaudi и современными Tensor Core. К сильным сторонам относятся большой контекст, низкоразрядное представление MXFP4, поддержка рассуждений и программирования, мультимодальность и заявленные высокие результаты в SWE-bench Pro, LiveCodeBench, OSWorld, AndroidWorld и других тестах. Ограничения включают зависимость производительности от совместимого оборудования и программного стека, а также то, что приведённые в README сравнительные результаты и характеристики не сопровождаются подробным описанием методики и независимой проверкой. Модель описана как uncensored и с удалёнными отказными ограничениями, что может повышать риски небезопасных ответов. Лицензия — Apache 2.0.

EnlistedGhost/Devstral-Small-2507-Vision-GGUF — квантизированная версия модели Devstral Small 1.1, преобразованная в формат GGUF пользователем EnlistedGhost с помощью llama.cpp. Модель создана на основе Devstral-Small-2507-Vision; исходная Devstral разработана в сотрудничестве Mistral AI и All Hands AI и предназначена для агентных задач программной инженерии. Модель ориентирована на работу с кодом, исследование кодовых баз, редактирование нескольких файлов, DevOps-сценарии и программных агентов. Формат совместим с Ollama и llama.cpp, что упрощает локальный запуск. Доступны квантизации Q5_K, Q6_K и Q8_0, а также файлы vision projector в вариантах Q8_0, F16 и F32. Указаны поддержка изображений и текста, контекст до 128 тыс. токенов, 24 млрд параметров и языки английский, русский, украинский, немецкий, испанский, польский, шведский, арабский, турецкий, белорусский и бенгальский. Сильные стороны модели — специализация на программной инженерии, большой контекст, поддержка инструментов через формат function calling Mistral и возможность локального развертывания. Исходная Devstral Small 1.1 показывает результат 53,6% на SWE-Bench Verified, однако README не уточняет, сохраняется ли этот показатель у данной GGUF-версии и каковы характеристики её vision-возможностей. К ограничениям относятся требования к памяти, зависящие от выбранной квантизации, а также неполная информация о размерах файлов и готовых командах запуска. Лицензия Apache 2.0 допускает коммерческое и некоммерческое использование и модификацию.

Карточка модели wepsitesi/GLM-5.2 на Hugging Face совпадает с карточкой zai-org/GLM-5.2, поэтому описание составлено по ней. GLM-5.2 — флагманская языковая модель компании Z.ai для длительных задач и диалогового взаимодействия. Она предназначена для генерации текста, программирования и решения задач, требующих работы с большим объёмом контекста. Модель построена на архитектуре GLM MoE DSA и содержит 30,4 млрд параметров. Поддерживает контекст до 1 048 576 токенов; в README также отмечены гибкие уровни усилий для задач программирования, механизм IndexShare для снижения вычислений на длинном контексте и улучшение MTP для ускорения спекулятивного декодирования. Заявлены английский и китайский языки. Модель доступна в формате safetensors для Transformers и поддерживается рядом сред локального запуска, включая vLLM и SGLang. Лицензия — MIT. README приводит сравнительные результаты на бенчмарках, но они зависят от настроек и сценариев оценки.

Abiray/KAT-Coder-V2.5-Dev-Imatrix-GGUF — набор GGUF-квантизаций модели KAT-Coder-V2.5-Dev, разработанной командой KwaiKAT и основанной на Qwen3.6-35B-A3B. Это текстовая open-weight модель-кодировщик с архитектурой Mixture-of-Experts: всего 35 млрд параметров, из которых 3 млрд активируются для каждого токена. Репозиторий содержит версии с 3-, 4-, 5-, 6- и 8-битной квантизацией, оптимизированные с помощью importance matrix для сохранения качества при уменьшении требований к памяти. Модель предназначена для агентного программирования, генерации и анализа кода, автоматизации задач разработки и работы с инструментами в многошаговых сценариях. Она поддерживает английский и китайский языки, работает только с текстом и не включает компоненты для зрения или других мультимодальных режимов. Доступный контекст может достигать 262 144 токенов при использовании совместимого ПО, например llama.cpp. Среди заявленных сильных сторон — результаты на SWE-bench Verified до 69,40%, поддержка сохранения исторического контекста рассуждений и снижение повторов, нештатных вызовов инструментов и зацикливания. К ограничениям относятся необходимость значительных ресурсов даже для квантизированных вариантов, зависимость качества и скорости от выбранного уровня квантизации и отсутствие мультимодальности. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

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.

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

ggml-org/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-Q8_0-GGUF — это квантизированная версия модели Qwen2.5-Coder-14B-Instruct, преобразованная в формат GGUF командой ggml-org с использованием llama.cpp и проекта GGUF-my-repo. Базовая модель разработана командой Qwen; в предоставленных данных точное название разработчика базовой модели не уточняется. Модель предназначена для генерации текста и работы с исходным кодом, включая сценарии программирования и диалогового взаимодействия. Она ориентирована на запуск через llama.cpp в локальной среде, как в режиме командной строки, так и в виде сервера. Указана поддержка английского языка. Модель является текстовой, имеет 14 миллиардов параметров и использует квантование Q8_0. Архитектура, максимальная длина контекста и полный перечень поддерживаемых языков в README не указаны; пример запуска использует контекст 2048 токенов, но это не подтверждает максимальный размер контекста. К сильным сторонам относятся специализация на задачах программирования, совместимость с экосистемой llama.cpp и возможность локального развертывания в GGUF-формате. Ограничения связаны с необходимостью подходящего оборудования и программной среды для запуска, а также с отсутствием в предоставленных данных подробностей о качестве на бенчмарках, производительности и фактическом языковом охвате. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen2.5-Coder-3B-Instruct-GPTQ-Int4 — инструкционная причинно-следственная языковая модель для работы с программным кодом из семейства Qwen2.5-Coder, разработанного командой Qwen. Она предназначена для генерации, анализа, рассуждений и исправления кода, а также может использоваться в чат-сценариях и как основа для code agents. Модель сохраняет общие способности Qwen2.5, включая работу с математическими и другими текстовыми задачами. В README явно указан английский язык. Модель содержит 3,09 млрд параметров, из которых 2,77 млрд не относятся к embedding-слою, и включает 36 слоёв. Архитектура построена на transformers с RoPE, SwiGLU, RMSNorm, bias в Attention QKV и связанными word embeddings; используется GQA с 16 головами для Q и 2 для KV. Контекст составляет до 32 768 токенов. Это GPTQ-квантизированная 4-битная версия instruction-tuned модели Qwen2.5-Coder-3B-Instruct, рассчитанная на более эффективное использование памяти. Сильные стороны модели — специализация на программировании, генерации и исправлении кода, поддержка длинного контекста и сниженные требования к памяти благодаря 4-битной квантизации. README не приводит конкретных результатов тестов, требований к GPU, данных о качестве на отдельных языках программирования или ограничений, связанных с квантизацией. Модель распространяется по лицензии qwen-research; точные условия следует уточнять в указанном LICENSE.

cyankiwi/Qwen3.6-27B-AWQ-BF16-INT8 — квантизированный вариант Qwen3.6-27B, разработанный сообществом cyankiwi на основе модели Qwen/Qwen3.6-27B от команды Qwen. Модель предназначена для работы с текстом и изображениями, включая агентное программирование, работу с интерфейсами и репозиториями, итеративную разработку и задачи, требующие сохранения контекста рассуждений. Это каузальная языковая модель с vision encoder и 27 миллиардами параметров. Архитектура включает 64 слоя, комбинацию Gated DeltaNet и Gated Attention, а также multi-step training с MTP. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена и может расширяться до 1 010 000 токенов. Заявлена поддержка английского, китайского, хинди, арабского, русского, японского, корейского, нидерландского, французского и испанского языков. Размер файлов модели указан как 36,85 ГБ. Сильными сторонами являются мультимодальность, большой контекст, ориентация на coding agent-сценарии и совместимость с Transformers, vLLM, SGLang и KTransformers. README не содержит подробных сведений о типичных ограничениях качества, требованиях к оборудованию или влиянии квантизации на результаты, поэтому эти характеристики нельзя оценить по имеющимся данным. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

lemuralabs/Qwen3.6-27B-Coder-uncensored-MXFP8 — мультимодальная модель для генерации текста и кода, выпущенная исследовательской командой Lemura Labs. Она создана на основе Qwen/Qwen3.6-27B и производных моделей Jackrong с дистилляцией рассуждений и дообучением для агентного программирования. Модель ориентирована на написание и анализ кода, агентные сценарии, работу с инструментами и function calling, а также на обработку изображений. Модель содержит 27 млрд параметров, поддерживает заявленные языки English, Chinese, Spanish, Russian и Japanese, а также мультиязычные сценарии. Она использует формат MLX и квантование MXFP8 с 8-битным микромасштабированием; размер файлов составляет около 29,5 ГБ. Контекст заявлен до 262K токенов. Vision-компоненты и параметры multi-token prediction сохранены в fp16, поэтому доступны нативное speculative decoding без внешнего drafter и обработка изображений. Для запуска рекомендуется Apple Silicon с не менее чем 36 ГБ оперативной памяти. Сильными сторонами являются высокая точность локального инференса, специализированная настройка под программирование, мультимодальность и поддержка нативного MTP. В README также заявлены результат 67,0% на SWE-bench Verified для исходной Coder-модели, снижение частоты отказов с 86 до 8 из 100 тестовых запросов и KL divergence 0,007 после abliteration. Ограничения включают зависимость от экосистемы Apple MLX и значительные требования к памяти; заявленные метрики относятся к исходной или специализированной процедуре оценки и не гарантируют аналогичные результаты во всех задачах. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3.6-27B-FP8 — открытая FP8-квантизированная версия модели Qwen3.6-27B, разработанная командой Qwen. Это каузальная языковая модель с vision encoder, представленная в формате Hugging Face Transformers и совместимая с Transformers, vLLM, SGLang и KTransformers. Модель предназначена прежде всего для агентного программирования, работы с frontend-задачами, анализа репозиториев и итеративной разработки с сохранением контекста рассуждений из предыдущих сообщений. Модель содержит 27 млрд параметров, 64 слоя и использует гибридную архитектуру с блоками Gated DeltaNet, Gated Attention и FFN. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена и может быть расширена до 1 010 000 токенов. Поддерживаются текстовые и визуальные входные данные благодаря vision encoder, однако перечень языков в README не указан. Квантизация выполнена методом fine-grained FP8 с размером блока 128; заявлено, что её показатели почти идентичны оригинальной модели. Сильными сторонами модели являются улучшенная работа с кодом, репозиториями и агентными сценариями, большой контекст и сниженные требования к памяти по сравнению с полноразмерными весами. Ограничения включают отсутствие в предоставленных данных подробностей о поддерживаемых языках, требованиях к оборудованию и результатах по общим задачам, а также возможные потери точности, типичные для квантизации, несмотря на заявленную близость к оригиналу. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3.8-27B-QAT-Q2_0 — квантизированная версия Qwen3.8-27B, разработанная Samuel Yuan и предназначенная для запуска через llama.cpp. Модель представлена в формате GGUF, использует 2-битное квантование Q2_0 с учётом квантования при обучении (QAT) и занимает 8,76 ГБ. Базовая модель разработана командой Qwen; точные архитектурные параметры, поддерживаемые языки и размер контекстного окна в README не указаны. Модель ориентирована прежде всего на генерацию текста, программирование, рассуждения и tool calling. Квантование специально оптимизировано для сохранения качества кода и reasoning, поэтому подходит для устройств с менее чем 12–16 ГБ видеопамяти, включая некоторые Mac. По приведённым измерениям, согласие с FP16-моделью составляет 94,7% для reasoning, 93,3% для кода и 78,7% для tool calling. Ограничением является некоторое ухудшение мультимодальных возможностей и извлечения необработанных фактов, включая результаты на Wikitext-2; мультимодальность также не описана подробно. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Solstice-AI/Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NM-DAU-mlx-6Bit — это 6-битная версия модели семейства Qwen3.8 с 27 млрд параметров, основанная на модели DavidAU Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion. Оригинальную модель и объединение весов GAIN разработал DavidAU, а квантование, интеграцию MTP и упаковку для Apple MLX выполнила Solstice-AI. В карточке заявлена поддержка английского и китайского языков, а также формат image-text-to-text, однако подробности о фактических мультимодальных возможностях не приведены. Модель предназначена для рассуждений, программирования, агентных задач, отладки репозиториев, следования сложным инструкциям и длительных рабочих процессов. Она использует гибридную архитектуру Qwen 3.8: около 75% слоёв составляют блоки Gated Delta Recurrent Network с линейным вниманием, а около 25% — блоки Grouped-Query Attention. Заявлен контекст до 262 144 токенов. Квантование выполнено в 6 бит с affine scaling и group_size 64; заявленный объём памяти составляет около 21,85 ГБ, что ориентирует модель на Mac с Apple Silicon и унифицированной памятью от 32 ГБ. К сильным сторонам относятся встроенный 15-тензорный модуль Multi-Token Prediction, совместимость с DSpark speculative decoding и заявленное ускорение генерации до 22–52 токенов в секунду на Apple Silicon. README также сообщает о высоких результатах в SWE-bench Pro, LiveCodeBench, OSWorld, AndroidWorld, ARC и других тестах, включая превосходство над Claude Opus 4.6 Max, но эти утверждения следует воспринимать как результаты, заявленные авторами карточки. Возможные ограничения — высокая потребность в памяти, привязка оптимизаций к Apple MLX и отсутствие независимой верификации приведённых сравнений. Указанная лицензия — Apache 2.0.

Solstice-AI/Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NM-DAU-mlx-oQ8e — выпуск модели Qwen3.8-27B Cold Fusion для Apple Silicon. Исходную модель и слияние весов GAIN разработал DavidAU, а Solstice-AI выполнила квантование и упаковку в формат Apple MLX oQ8e mixed precision. Модель предназначена для рассуждений, программирования, агентной разработки ПО, отладки репозиториев, выполнения многошаговых задач и управления компьютерными средами. В метаданных также указан сценарий image-text-to-text, однако подробности о поддерживаемых визуальных возможностях не приведены. Заявлены английский и китайский языки. Модель содержит 27 млрд параметров и рассчитана на контекст до 262 144 токенов. Архитектура описана как гибридная: 75% слоёв используют линейное внимание Gated Delta Recurrent Network, а 25% — Grouped-Query Attention. Также заявлена поддержка Multi-Token Prediction для ускорения генерации на Apple Silicon. Среди сильных сторон README называет высокие результаты в SWE-bench Pro, LiveCodeBench, QwenSWEBench, OSWorld, AndroidWorld, IFBench и тестах ARC; приведённые сравнения с Claude Opus 4.6 Max являются утверждениями авторов README и зависят от методики оценки. Ограничения включают привязку оптимального использования к Apple Silicon, MLX и Metal, а также отсутствие независимой проверки заявленных результатов и неполное описание мультимодальных возможностей. Лицензия — Apache-2.0.

Solstice-AI/Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-NEO-CODER-NVFP4-1M — модель на базе Qwen3.8-27B Cold Fusion, разработанной DavidAU, с последующей квантизацией, расширением контекста и упаковкой Solstice-AI. Модель предназначена для программирования, агентной разработки ПО, отладки репозиториев, многошаговых рабочих процессов, рассуждений и диалогового использования. Также заявлена поддержка визуального понимания изображений, интерфейсов, архитектурных схем и видеокадров через дополнительный модуль mmproj-BF16.gguf. Модель поддерживает английский и китайский языки. Указан контекст до 1 048 576 токенов, полученный расширением RoPE с помощью YaRN; исходный контекст заявлен как 262 тысячи токенов. Архитектура описана как гибридная: 75% слоёв используют линейное внимание Gated Delta Recurrent Network, а 25% — глобальное Grouped-Query Attention. Формат NVFP4 обеспечивает 4-битное микромасштабирование для NVIDIA Blackwell, включая B200, GB200 и RTX 5090. Также заявлена поддержка Multi-Token Prediction для ускорения генерации. Сильными сторонами README называет производительность в задачах программной инженерии, компьютерного управления, следования сложным ограничениям и длинного контекста; приведены результаты внутренних или заявленных разработчиками сравнений, включая SWE-bench Pro 61,7% и ARC-C 735. Эти показатели следует воспринимать с учётом методики оценки и аппаратных требований. Ограничения включают зависимость от совместимого оборудования NVIDIA Blackwell и соответствующего серверного ПО, а также то, что расширенный миллионный контекст и мультимодальность могут требовать специальных компонентов. Лицензия — Apache 2.0.

AtomicChat/Qwen3-Coder-30B-A3B-GGUF — это GGUF-квантизованная версия инструкционной модели Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct, разработанной Qwen и самостоятельно преобразованной и откалиброванной командой Atomic Chat. Модель предназначена для генерации текста и прежде всего ориентирована на программирование, агентное написание кода, использование инструментов и сценарии агентского браузинга. Она может работать полностью локально и офлайн через llama.cpp, Ollama, LM Studio, Jan и другие совместимые среды. Модель использует текстовую модальность и архитектуру Mixture-of-Experts с 30,5 млрд параметров, 48 слоями и 128 экспертами, из которых для каждого токена маршрутизируются 8. Архитектура указана как Qwen3MoeForCausalLM; используется 32 attention heads и 4 KV heads. Максимальная длина контекста составляет 262 144 токена, размер словаря — 151 936. Репозиторий содержит варианты квантования от Q2_K до Q8_0, включая кванты с importance matrix; Q4_K_M обозначен как рекомендуемый баланс размера, скорости и качества, а Q8_0 — как вариант с практически эталонным качеством. Сильными сторонами являются специализация на задачах программирования, поддержка агентских сценариев и снижение требований к памяти благодаря квантованию с importance matrix. К ограничениям относятся неизбежная потеря качества на низких уровнях квантования, значительные требования к оперативной или видеопамяти даже для компактных вариантов и необходимость включать параметр --jinja для корректного применения шаблона чата Qwen3 Coder. Модель работает только с текстом; сведения о поддерживаемых естественных языках в README не указаны. Исходная модель и производные GGUF-файлы распространяются по лицензии Apache 2.0.

Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct от команды Qwen — инструктивная языковая модель для программирования, построенная на архитектуре MoE. В репозитории Unsloth указаны 30,5 млрд параметров всего и 3,3 млрд активируемых; метаданные каталога указывают 2,6 млрд параметров. Модель поддерживает контекст до 262 144 токенов и работает в режиме без рассуждений (non-thinking). Модель предназначена для генерации и анализа кода, агентного программирования и сценариев использования браузера агентами. Она поддерживает интерфейс вызова инструментов и формат function calling, совместимый, в частности, с Qwen Code и CLINE. Длинный контекст позволяет работать с крупными репозиториями; в README также описано расширение контекста до 1 млн токенов с помощью Yarn. README рекомендует использовать актуальную версию Transformers и для llama.cpp указывает параметр --jinja. Заявлены исправления chat template от Unsloth. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. В README не приведены сведения о поддерживаемых естественных языках; результаты на конкретных задачах зависят от запроса и среды выполнения инструментов.

Salience 1 (9B) — плотная мультимодальная модель Vection Labs на архитектуре Qwen3-VL с языковой частью Qwen3-8B и встроенным визуальным энкодером. Она принимает текст, изображения и видео и генерирует текст; заявленное окно контекста достигает 1 млн токенов. Модель рассчитана на техническую помощь, программирование и исследовательские задачи. Основные сценарии — генерация, объяснение, отладка и проверка кода, работа кодовых агентов с инструментами, пошаговые математические рассуждения, визуальные вопросы и анализ документов, диаграмм, графиков и коротких видеороликов. В README заявлены поддержка длинного контекста и режимы управления глубиной рассуждения. Указан английский язык. Модель может уверенно выдавать неверные факты и решения, а сгенерированный код может быть ошибочным или небезопасным. Длинные контексты и видеоролики повышают задержку и расход памяти; аудио не поддерживается. Для модели указана лицензия Apache-2.0.

Claude Opus 5.5 — флагманская модель Anthropic для сложных задач рассуждения, программирования и длительной агентной работы. В README указано, что она приходит на смену Claude Opus 5 и особенно сильна в многоэтапных изменениях больших кодовых баз. Метаданные каталога относят модель к задаче image-text-to-text. Доступные сведения не уточняют архитектуру, размер, модальности, языки, длину контекста или лицензию, поэтому эти характеристики нельзя описать. Модель подходит для сложных сценариев разработки и агентной работы; конкретные ограничения и условия использования в источниках не приведены.

DeepSeek-Coder-V2-Instruct-0724 — инструктивная модель для программирования от DeepSeek, основанная на DeepSeek-Coder-V2-Base. Это модель архитектуры DeepSeek-V2 с разреженной MoE-архитектурой; в карточке Hugging Face указано 18,1 млрд параметров и контекст до 163 840 токенов. Семейство DeepSeek-Coder-V2 обучалось на дополнительных 6 трлн токенов и предназначено для генерации и дополнения кода, математических рассуждений и диалогового взаимодействия. Модель подходит для написания и редактирования кода, заполнения пропусков между фрагментами программы, ответов на технические вопросы и вызова инструментов через интерфейс функций. README сообщает о поддержке 338 языков программирования для семейства, но не уточняет поддержку естественных языков конкретной версии. Для запуска полной версии в формате BF16 README указывает на необходимость восьми GPU с 80 ГБ памяти каждая. В репозитории используется Transformers и формат safetensors; лицензия обозначена как «other», поэтому перед использованием следует проверить её условия в карточке модели.

DeepSeek-Coder-V2-Instruct-0724-GGUF — это квантизированная в формате GGUF версия большой MoE-модели для генерации текста и программного кода DeepSeek-Coder-V2-Instruct-0724. Исходную модель разработала команда deepseek-ai, а GGUF-квантизацию подготовил bartowski на основе llama.cpp версии b3715. Модель предназначена прежде всего для задач, связанных с написанием и обработкой кода, однако конкретные поддерживаемые языки программирования, размер, длина контекста и другие архитектурные параметры в README не указаны. Модель можно использовать в инструментах, поддерживающих формат GGUF и шаблон запросов Jinja, в частности в LM Studio. Квантизация делает модель пригодной для локального запуска при наличии совместимого программного обеспечения и подходящих аппаратных ресурсов, но README не содержит сведений о точных требованиях, вариантах квантизации, производительности или качестве на отдельных задачах. Как и другие генеративные модели, она может создавать неточные или неподходящие ответы. Указана лицензия DeepSeek License; тип лицензии обозначен как other, а полный текст доступен в файле LICENSE. Дополнительные сведения о том, что изменилось относительно исходной модели, в README отсутствуют.

DeepSeek-Coder-V2-Instruct-GGUF — это GGUF-квантизированная версия модели DeepSeek-Coder-V2-Instruct, разработанной DeepSeek-ai и подготовленной для квантизации компанией Second State Inc. Модель предназначена прежде всего для генерации и обработки программного кода, а также для диалогового взаимодействия в формате instruct. В README указана поддержка контекста до 128 000 токенов и запуск через LlamaEdge версии 0.12.3 или новее с шаблоном prompt-типа deepseek-chat-2. Доступны варианты с квантизацией Q2_K, Q3_K и другие GGUF-варианты с различными уровнями точности и размерами файлов. Более компактные варианты требуют меньше ресурсов, но могут заметно уступать по качеству; для Q2_K и Q3_K это прямо отмечено в описании. Модель ориентирована на локальное или встраиваемое использование через совместимые инструменты GGUF и LlamaEdge. Данные о точной архитектуре, числе параметров, поддерживаемых языках программирования и естественных языках, модальностях, результатах тестирования и системных требованиях в представленном README не указаны. Использование регулируется лицензией DeepSeek, обозначенной как deepseek-license; в метаданных указана лицензия other.

Это квантизированная версия мультимодальной модели Google Gemma 4 31B-it, опубликованная pearsonkyle в формате GGUF для llama.cpp, Ollama и LM Studio. Модель предназначена для генерации текста, программирования, работы с инструментами и function calling, агентских сценариев, а также анализа изображений. Поддерживается английский язык; заявлены текстовый и визуальный ввод. Доступны варианты IQ2_M, IQ3_M, IQ4_XS и Q5_K_S с размером примерно от 10,2 до 19,8 GiB и разной степенью сжатия. Версия IQ2_M использует 2-битную AWQ-квантизацию, настроенную на основе журналов задач программирования и tool use; автор заявляет повышение точности аргументов инструментов на 54% по сравнению с обычным вариантом при сопоставимом размере. Более качественные варианты используют hybrid imatrix. Модель также поддерживает MTP-драфтер для ускорения генерации, а для обработки изображений требуется отдельный vision-модуль mmproj размером около 772 МБ на базе SigLIP-подобного энкодера. Сильными сторонами являются сочетание программирования, tool use и vision, работа в стандартных локальных средах и возможность разместить конфигурацию Q5_K_S с текстовой моделью, MTP-драфтером и vision-модулем примерно в 24 ГБ видеопамяти. Ограничения связаны с потерями качества при низкобитной квантизации, особенно в варианте IQ2_M, необходимостью отдельного mmproj для изображений и отсутствием в предоставленных данных точного размера контекста и подробных результатов независимого тестирования. Лицензия указана как Gemma.

Карточка модели Ishowbackup/GLM-5.2 на Hugging Face совпадает с карточкой zai-org/GLM-5.2, поэтому описание составлено по ней. GLM-5.2 — флагманская языковая модель компании Z.ai для длительных задач и диалогового взаимодействия. Она предназначена для генерации текста, программирования и решения задач, требующих работы с большим объёмом контекста. Модель построена на архитектуре GLM MoE DSA и содержит 30,4 млрд параметров. Поддерживает контекст до 1 048 576 токенов; в README также отмечены гибкие уровни усилий для задач программирования, механизм IndexShare для снижения вычислений на длинном контексте и улучшение MTP для ускорения спекулятивного декодирования. Заявлены английский и китайский языки. Модель доступна в формате safetensors для Transformers и поддерживается рядом сред локального запуска, включая vLLM и SGLang. Лицензия — MIT. README приводит сравнительные результаты на бенчмарках, но они зависят от настроек и сценариев оценки.

Kimi K2-Instruct-0905 — языковая модель, разработанная Moonshot AI. Это обновлённая версия Kimi K2, ориентированная на агентное программирование, выполнение длительных задач и работу с инструментами. Модель особенно предназначена для разработки и анализа кода, задач coding agent, а также создания frontend-приложений с улучшенным вниманием к эстетике и практичности интерфейсов. Модель использует архитектуру Mixture-of-Experts (MoE) с 1 трлн общих параметров и 32 млрд активируемых параметров. Она содержит 61 слой, 384 эксперта, из которых для каждого токена выбираются 8, 64 attention head, механизм внимания MLA и функцию активации SwiGLU. Размер словаря составляет 160 тысяч токенов, а контекстное окно — 256 тысяч токенов, что подходит для анализа больших репозиториев и продолжительных многошаговых сценариев. README не указывает полный перечень поддерживаемых языков и модальностей; по представленным данным это языковая, а не мультимодальная модель. Сильные стороны модели — улучшенные результаты в задачах агентного программирования и поддержка очень длинного контекста. В README приведены результаты на SWE-Bench, SWE-Bench Multilingual, Multi-SWE-Bench, Terminal-Bench и SWE-Dev, однако они зависят от условий тестирования и не гарантируют аналогичную эффективность в каждом проекте. К ограничениям относятся высокая вычислительная сложность полной модели и необходимость специализированных inference-движков; рекомендованы vLLM, SGLang, KTransformers и TensorRT-LLM. Доступны checkpoint в формате block-fp8 и API с OpenAI- и Anthropic-совместимыми интерфейсами. Лицензия указана как modified MIT.