II.5Безопасность программного кода и цепочки поставок

GLM-4.7 — языковая модель компании Z.ai для программирования, диалогов и сложных многошаговых задач. Модель с архитектурой семейства GLM-4 MoE содержит 23,4 млрд параметров и имеет контекстное окно 202 752 токена. Она принимает текст и генерирует текст; поддерживает английский и китайский языки, режим чата и вызов инструментов. Модель предназначена для генерации и отладки кода, работы в терминале и агентных системах, а также для математических рассуждений, веб-разработки, создания слайдов и обычного общения. Поддерживает чередование рассуждений и действий, сохранение блоков рассуждений между ходами и управление режимом рассуждений на уровне хода. В README отмечены улучшения относительно GLM-4.6 в задачах программирования, использования инструментов и рассуждений; приведённые результаты являются оценками на выбранных бенчмарках и не гарантируют аналогичного качества в каждом сценарии. Модель распространяется под лицензией MIT. Для локального запуска README указывает Transformers, vLLM и SGLang; поддержка GLM-4.7 в vLLM и SGLang требует основных веток проектов.

GPT-5.4 mini — компактная модель OpenAI, созданная для более быстрой и эффективной работы по сравнению с GPT-5.4 при высокой нагрузке. Она принимает текстовые и графические входные данные и предназначена для задач рассуждения и программирования. Модель подходит для приложений, которым нужны быстрые ответы при большом потоке запросов, включая задачи с изображениями. В предоставленных данных не описаны её размер, длина контекста, поддерживаемые языки или условия лицензирования.

IQuest-Coder-V1-40B-Base-Stage1 — базовая модель семейства кодовых больших языковых моделей IQuestLab для задач программирования и анализа кода. Она относится к плотной авторегрессионной архитектуре IQuestCoderForCausalLM, содержит 39,4 млрд параметров и рассчитана на контекст до 16 384 токенов. В репозитории представлены веса Safetensors для Transformers. Модель предназначена для генерации кода, понимания программ и поддержки сценариев автономной разработки ПО. Семейство обучалось с использованием многоэтапного подхода code-flow, учитывающего эволюцию репозиториев, переходы между коммитами и изменения кода; семейство также заявляет возможности чата и интерфейс вызова инструментов. В метаданных указан английский язык. README приводит высокие результаты бенчмарков для семейства в целом, но не уточняет результаты именно Stage1. Сгенерированный код может содержать ошибки и требует проверки; качество может снижаться на специализированных или проприетарных технологиях. Для загрузки рекомендуется Transformers версии 4.52.4 или новее. Лицензия указана как other, без уточнения условий в доступных данных.

Laguna-S-2.1-GGUF — GGUF-квантизированная версия текстовой Mixture-of-Experts-модели Laguna S 2.1, разработанной poolside и подготовленной для запуска через Unsloth и llama.cpp. Модель предназначена прежде всего для агентного программирования, вызова инструментов и выполнения длительных многошаговых задач с кодом. Она поддерживает нативное рассуждение с чередованием размышлений и вызовов инструментов, а также спекулятивное декодирование с использованием отдельной DFlash-модели. Архитектура содержит 118 млрд параметров, из которых около 8 млрд активируются для каждого токена. Модель имеет 48 слоёв, 256 маршрутизируемых экспертов с выбором 10 экспертов на токен и один общий эксперт, grouped-query attention с 8 KV-головами, а также комбинацию глобального и скользящего внимания: 12 глобальных слоёв и 36 слоёв с окном 512 токенов. Контекстное окно составляет 1 048 576 токенов, размер словаря — 100 352 токена. Модальность — text-to-text; языки в README не указаны. Ключевые преимущества — большое контекстное окно, специализированность на агентных задачах и программировании, поддержка нескольких движков инференса и снижение требований к памяти за счёт GGUF-квантизации. Вариант UD-Q4_K_XL занимает около 40 ГБ и поставляется в трёх файлах; для него требуется llama.cpp версии b10087 или новее. Ограничения включают значительный общий размер модели и необходимость нескольких GPU для полноточных вариантов. Модель распространяется по лицензии OpenMDW-1.1, разрешающей свободное использование и модификацию для коммерческих и некоммерческих целей.

Laguna XS 2.1-FP8 — текстовая Mixture-of-Experts модель, разработанная poolside для агентного программирования и длительных рабочих процессов на локальном компьютере. Она предназначена для генерации и анализа кода, выполнения многошаговых задач с инструментами и работы в сценариях, требующих продолжительного контекста и межшагового рассуждения. Модель содержит 33 млрд параметров, из которых 3 млрд активируются для каждого токена, и включает 256 экспертов с одним общим экспертом. Архитектура состоит из 40 слоёв: 30 используют Sliding Window Attention с окном 512 токенов, а 10 — глобальное внимание; применяется смешанное соотношение SWA и глобального внимания 3:1, а также per-head gating и rotary scales. Контекстное окно составляет 262 144 токена. Модель работает в режиме text-to-text, поддерживает interleaved thinking между вызовами инструментов и позволяет включать или отключать режим рассуждений для отдельных запросов. Вариант FP8 использует FP8-квантизацию KV-кэша, что снижает требования к памяти. К сильным сторонам относятся компактность для модели такого класса, низкие требования к KV-кэшу, пригодность для локального запуска и специализация на агентных задачах разработки ПО. В README не указаны поддерживаемые языки программирования или естественные языки. Приведённые результаты зависят от конкретной методики оценки и параметров запуска; заявлены показатели 70,9% на SWE-bench Verified, 63,1% на SWE-bench Multilingual, 47,6% на SWE-Bench Pro и 37,5% на Terminal-Bench 2.0. Модель распространяется по лицензии OpenMDW-1.1, допускающей свободное использование и модификацию для коммерческих и некоммерческих целей.

Llama-3-8B-Instruct-Coder-GGUF — это набор GGUF-квантизаций инструкционной языковой модели Llama-3-8B-Instruct-Coder, предназначенной прежде всего для генерации и анализа программного кода, а также для диалоговых задач по текстовым инструкциям. Квантизации подготовлены пользователем bartowski на основе модели rombodawg/Llama-3-8B-Instruct-Coder, которая, в свою очередь, связана с базовой моделью unsloth/llama-3-8b-Instruct-bnb-4bit. Для квантизации использован llama.cpp с imatrix и датасетом Kalomaze. Модель имеет текстовую модальность, архитектуру семейства Llama 3 и размер 8 миллиардов параметров. В README явно указан английский язык; сведения о других языках и размере контекстного окна отсутствуют. Доступны варианты от Q8_0 до IQ1_M размером примерно от 2,16 до 8,54 ГБ. Q6_K, Q5_K_M, Q5_K_S, Q4_K_M, Q4_K_S и некоторые IQ-варианты отмечены как рекомендуемые: более высокие уровни обычно обеспечивают лучшее качество, а низкие позволяют экономить оперативную память ценой заметной деградации. Сильные стороны модели — возможность локального запуска через llama.cpp, широкий выбор компромиссов между качеством и требованиями к памяти и специализация на задачах программирования. Ограничения включают потери качества при агрессивной квантизации, особенно у вариантов IQ1_M и Q2–Q3, а также отсутствие в README подробных данных о бенчмарках, контекстном окне и фактическом языковом покрытии. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Moderato-V1-Pro — открытая по весам языковая модель NitrAI Research Team для генерации текста, ориентированная прежде всего на программирование, системную инженерию и агентные сценарии. Это причинная модель со sparse Mixture-of-Experts архитектурой: шесть специализированных экспертных путей объединены с общими блоками внимания, а механизм Reflexive Role Routing, согласно карточке, может переключать экспертов по ходу генерации. В репозитории указаны 113,3 млрд параметров и 32,7 млрд активных параметров на токен. Модель предназначена для написания и исправления кода, инженерных задач, математических рассуждений, планирования и работы с инструментами. Карточка заявляет поддержку многоязычного текста и кода, а также контекст 131 072 токена с возможностью расширения до 1 000 000 токенов через YaRN. Метаданные подтверждают текстовую генерацию, чат, кодовые возможности и интерфейс вызова инструментов; доступный формат весов — safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Заявления README о качестве на бенчмарках и преимуществах механизма маршрутизации являются данными разработчика и не подтверждены независимой проверкой; фактическая производительность и совместимость с инструментами могут зависеть от инфраструктуры запуска.

Карточка модели LimitlessMindd/Muse-Glimmer-30B на Hugging Face совпадает с карточкой meta-models/Muse-Glimmer-30B, поэтому описание составлено по ней. Muse Glimmer — модель Meta Superintelligence Lab с плотным причинным трансформером и отдельным энкодером восприятия. Это мультимодальная модель на 29,6 млрд параметров, дистиллированная из Muse Spark и опубликованная по лицензии Apache 2.0. Она предназначена для локального запуска на потребительском оборудовании и поддерживает диалог с изображениями. Модель рассчитана на многошаговые агентные сценарии: планирование, вызов инструментов, восстановление после ошибок и выполнение длительных задач. Её также можно применять для разработки кода, анализа скриншотов, диаграмм и документов, генерации синтетических данных и оценки ответов других моделей. В README заявлены результаты на бенчмарках агентного выполнения, включая SWE-Bench, DeepSearch QA и MCP-Atlas. Модель может ошибаться в рассуждениях, особенно в новых сценариях, и выдавать неточные, предвзятые или нежелательные ответы. Поддержки аудио нет; видео явно не оптимизировано и обрабатывается как отдельные кадры. Качество может снижаться для языков, на которых модель недостаточно оценивалась. Для агентных приложений разработчик рекомендует дополнительные меры защиты и проверки.

Nail-Qwen3.6-35B-A3B-MLX — вариант модели Qwen3.6-35B-A3B, опубликованный пользователем peculiar-ragdoll. Это квантованная сборка для MLX на базе Unsloth Dynamic 4-bit quant, дополненная исправленным шаблоном чата, который добавляет инструкции для кратких и прямых ответов. Модель ориентирована на локальный запуск на компьютерах Mac с Apple Silicon. Модель предназначена для рассуждений, многошаговых диалогов, агентной разработки программного обеспечения и работы в coding-агентах. Она поддерживает текстовые и, согласно метаданным pipeline, мультимодальные сценарии image-text-to-text, однако подробности о фактически поддерживаемых визуальных входах в README не приведены. Заявлены английский и китайский языки, архитектура Mixture-of-Experts и контекст до 262 144 токенов. При использовании 8-битной точности KV-кэша заявлен запуск примерно в 24 ГБ оперативной памяти; также описана работа на системах с 32 ГБ unified memory. Сильные стороны модели — высокая скорость получения ответа, эффективность по расходу токенов и пригодность для автономных задач программной инженерии и длительных многоходовых взаимодействий. Ограничение заключается в том, что модель может тратить больше токенов на внутреннее рассуждение, чем некоторые альтернативы, из-за чего быстрее заполняет контекст; для очень длинных сессий это снижает выносливость. Приведённые в README результаты основаны на авторских тестах и не заменяют независимую оценку. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

NeoHorse-1-9B — текстовая причинно-следственная языковая модель TokenRhythm, дообученная на базе Qwen3.5-9B для работы с агентными системами. Модель имеет 7,2 млрд параметров, использует архитектуру Qwen3.5 и принимает только текст; визуальные веса в этом выпуске отсутствуют. Заявленная длина контекста — 262 144 токена. Модель предназначена для диалогов, следования инструкциям, вызова инструментов, программирования и рассуждений в текстовых агентных сценариях. В техническом отчёте авторы сообщают о среднем результате 69,04 по десяти тестам против 65,60 у базовой Qwen3.5-9B; это результаты авторской оценки, а не гарантия качества в конкретном применении. Доступны веса в формате safetensors и интерфейс для вызова инструментов. Лицензия — Apache-2.0.

Dingdust/NeoHorse-1-9B-heretic — текстовая причинная языковая модель на архитектуре Qwen3.5, дообученная TokenRhythm на базе Qwen/Qwen3.5-9B и подготовленная для текстового инференса. Она рассчитана на диалог, следование инструкциям, программирование, рассуждения, использование инструментов и работу в агентных сценариях. По данным карточки, модель содержит 7,2 млрд параметров, поддерживает контекст до 262 144 токенов и распространяется в формате Safetensors; визуальные веса в этой версии отсутствуют. Модель предназначена для локального развёртывания через SGLang или vLLM с OpenAI-совместимым интерфейсом. В отчёте авторов приведено сравнение на десяти бенчмарках, однако примеры развёртывания для этой перепакованной версии ещё не проверены на GPU. Метаданные указывают лицензию Apache-2.0. Тег «heretic» и результаты теста отказов указывают на снижение частоты отказов по сравнению с исходной моделью, поэтому поведение при запросах с потенциально небезопасным содержанием может быть менее ограничительным.

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

Карточка модели mak11boyz/Ornith-1.5-9B на Hugging Face совпадает с карточкой ornith-ai/Ornith-1.5-9B, поэтому описание составлено по ней. Ornith-1.5-9B — плотная языковая модель примерно на 9 млрд параметров семейства Qwen3.5, разработанная командой Ornith AI. Она развивает Ornith-1.0 за счёт цикла самоулучшения с генерацией обучающих задач, поиском стратегий решения и обучением с подкреплением. Модель предназначена для агентных сценариев, программирования и выполнения многошаговых задач с использованием инструментов; поддерживает диалог и вызовы функций через совместимый с OpenAI API интерфейс. Модель принимает и генерирует текст. Заявленное базовое окно контекста составляет 262 144 токена; с масштабированием YaRN в README описано расширение примерно до миллиона токенов, которое может немного снижать качество на обычных запросах. Версия на 9B рассчитана на эффективное развёртывание, включая обслуживание на одной 80-гигабайтной GPU; веса в bf16 занимают около 19 ГБ. Карточка описывает бенчмарки для программных и агентных задач, но сами численные результаты здесь не приведены. Лицензия — MIT.

bartowski/Qwen2.5-Coder-32B-GGUF — это набор квантизованных версий модели Qwen2.5-Coder-32B, разработанной командой Qwen. Квантизация выполнена bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена прежде всего для генерации и обработки программного кода, включая локальный запуск через llama.cpp и LM Studio. Модель содержит около 32 млрд параметров и распространяется в формате GGUF с различными уровнями квантизации от Q8_0 до более компактных вариантов Q2_K_L. Доступны версии размером примерно от 13 до 35 ГБ; варианты Q5 и Q6 обеспечивают очень высокое качество, а Q4_K_M предлагается как сбалансированный вариант для большинства сценариев. README указывает английский язык, текстовую модальность и формат prompt-шаблона для диалоговой генерации, но размер контекста и полный набор поддерживаемых языков не указаны. Сильной стороной является широкий выбор квантизаций, позволяющий подобрать компромисс между качеством, размером файла и требованиями к памяти. Некоторые варианты оптимизированы для ARM-инференса, однако требуют соответствующих аппаратных инструкций; отдельные ARM-варианты не рекомендуются для Mac и Windows. Низкобитные версии экономят память, но обладают более низким качеством, а Q4_0 отмечен как устаревший формат. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

unsloth/Qwen2.5-Coder-3B — дообученная Unsloth версия базовой модели Qwen/Qwen2.5-Coder-3B, предназначенная для генерации кода и работы с ним. Это плотная причинно-языковая модель семейства Qwen2 с 3,1 млрд параметров; она использует библиотеку Transformers и распространяется в формате Safetensors. Контекст составляет до 32 768 токенов. Модель подходит для генерации кода по текстовому запросу, анализа и исправления кода, а также для задач заполнения фрагментов кода. Семейство Qwen2.5-Coder обучалось на коде и тексто-кодовых данных и сохраняет общие способности Qwen2.5, включая математику. Карточка репозитория содержит противоречивые сведения о размере и варианте: описание модели относится к 3B, а README также содержит общий текст и характеристики версии 0.5B; поэтому характеристики конкретно этой версии опираются на метаданные. Поддерживаемый язык в метаданных карточки — английский. Лицензия Apache-2.0 разрешает использование на её условиях. Базовые языковые модели не предназначены для диалогового применения без дополнительного постобучения; качество конкретной версии зависит от задачи и не гарантируется приведёнными в README общими заявлениями семейства.

YOYO-AI выпустила YOYO-AI/Qwen3-30B-A3B-CoderThinking-YOYO-linear — объединённую методом linear модель на основе Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 и Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct. Это разговорная MoE-модель для генерации текста с интерфейсом вызова инструментов. В README указаны контекст до 262 144 токенов, смешивание весов в пропорции 0,9 и 0,1 и выходной формат bfloat16. Модель предназначена для диалога, рассуждений и задач программирования, включая сценарии с длинным контекстом и использованием инструментов. Метаданные указывают английский и китайский языки. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Параметры генерации, рекомендуемые в README: температура 0,6, top-p 0,95 и top-k 20.

DavidAU/Qwen3-53B-A3B-2507-TOTAL-RECALL-v2-MASTER-CODER — дообученная на базе Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 модель для генерации текста и диалогов. Автор позиционирует её как универсальную, с особым упором на программирование и решение задач на коде. Указаны 53 млрд параметров, 84 слоя и архитектура MoE с 128 экспертами и 8 активируемыми экспертами; модель распространяется в формате safetensors и совместима с Transformers. Модель рассчитана на контекст до 262 144 токенов. Она поддерживает несколько языков, а в метаданных перечислены английский, французский, китайский и немецкий. Базовый режим — без рассуждений; автор предлагает опциональный системный промпт для включения специального режима «thinking». Модель может использоваться в диалогах, генерации и объяснении кода, работе с длинными контекстами и сценариях с вызовом инструментов. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит независимых оценок именно этой производной версии, поэтому заявленное превосходство в программировании следует считать описанием автора; качество и скорость могут зависеть от выбранного числа активных экспертов и способа запуска.

CrowdMind / Dustin Loring разработали CrowdMind/Qwen3.5-9b-pro — мультимодальную плотную модель семейства Qwen3.5 на 9 млрд параметров, полученную supervised fine-tuning модели Qwen/Qwen3.5-9B. Она предназначена для агентных сценариев, генерации и редактирования кода, работы с инструментами и терминалом, автоматизации и общих рассуждений. Модель принимает текст, изображения и видео через процессор и специальный шаблон чата; шаблон также позволяет настраивать уровень рассуждений или отключать их. Для инференса в карточке приведены инструкции по использованию Transformers и SGLang. В опубликованных авторами результатах SFT-чекпойнт превосходит исходную Qwen3.5-9B в приведённых метриках SWE Pro, AutomationBench и Terminal Bench. Эти результаты не гарантируют качество на конкретных задачах: модель может ошибаться или давать чрезмерно уверенные ответы, неверно интерпретировать изображения и пропускать детали видео. Вызовы инструментов и сгенерированный код требуют проверки; длинные диалоги ограничены доступным контекстом. Лицензия — MIT.

Карточка модели magicworld7/Qwen-3.6-27B-onlyu на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3.6-27B, поэтому описание составлено по ней. 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.

Red Hat AI публикует открытые веса Qwen3.6-35B-A3B — постобученную причинную языковую модель с MoE-архитектурой и визуальным энкодером. Она предназначена для диалогов, программирования и агентных сценариев с вызовом инструментов, включая работу с изображениями и видео. Модель содержит 35 млрд параметров, из которых активируются 3 млрд; в языковой части 40 слоёв и 256 экспертов, из которых на токен задействуются 8 маршрутизируемых и один общий. Нативный контекст составляет 262 144 токена и может расширяться до 1 010 000. Среди заявленных сильных сторон — программирование на уровне репозитория, создание интерфейсов и сохранение контекста рассуждений между сообщениями. Модель поддерживает обработку изображений и видео, а примеры оценивания программирования включают английский и китайский; README не позволяет надёжно определить полный список поддерживаемых языков. Веса доступны в формате Safetensors и совместимы с Transformers, vLLM и другими указанными средами. Лицензия — Apache-2.0. Для запуска на длинном контексте нужны значительные вычислительные ресурсы; README советует уменьшать контекст при нехватке памяти, сохраняя по возможности не менее 128K токенов.

QuantTrio/Qwen3.6-35B-A3B-AWQ — квантованная версия открытой модели Qwen3.6-35B-A3B, разработанной командой Qwen. Репозиторий содержит веса в формате Hugging Face Transformers и подготовлен с использованием data-free-квантизации AWQ без калибровочного набора данных. Указана лицензия Apache 2.0, унаследованная от базовой модели Qwen/Qwen3.6-35B-A3B. Модель предназначена для генерации текста, программирования, агентных сценариев и работы с изображениями благодаря архитектуре causal language model с vision encoder. Она ориентирована, в частности, на repository-level reasoning, frontend-разработку, использование инструментов и сохранение контекста рассуждений между сообщениями. Для запуска рекомендуется vLLM; в README также заявлена совместимость с Transformers, SGLang и KTransformers. Архитектура включает 35 млрд параметров, из которых активируется около 3 млрд, 40 слоёв, Mixture of Experts с 256 экспертами, 8 маршрутизируемыми и одним общим активным экспертом, а также компоненты Gated DeltaNet и Gated Attention. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена и может расширяться до 1 010 000 токенов. Размер файлов модели — около 24 ГиБ. README не приводит полный перечень поддерживаемых языков и подробные результаты тестирования. Ключевые ограничения связаны с требованиями к совместимым версиям vLLM и Transformers, CUDA 12.8 или 13.0, а также с необходимостью корректной настройки expert parallelism при распределённом запуске.

Deepdive404-3/Qwen3.8-27B-OBLITERATED — текстовая генеративная модель на базе Qwen/Qwen3.8-27B, модифицированная с применением методов abliteration для удаления или ослабления отказов и защитных поведенческих реакций. Согласно README, разработчики позиционируют её как модель для ответов на ограниченные запросы, red-team-исследований, исследований безопасности ИИ, генерации кода и агентских сценариев. Модель поддерживает режим рассуждений, однако для более прямых и содержательных ответов рекомендуется отключать thinking mode. Размер модели — 27B параметров, тип архитектуры — qwen3. Доступны форматы GGUF, Safetensors и MLX. В README не указаны полный список поддерживаемых языков, размер контекстного окна и мультимодальные возможности; по приведённым данным это текстовая модель с pipeline tag text-generation. Заявлены результаты 82,3% на MMLU в режиме 0-shot, что на 2,1 процентного пункта ниже базовой модели, а также 20 из 20 успешных ответов на внутренних задачах генерации кода. Эти показатели приведены авторами README и не являются независимой оценкой. Сильной стороной модели считается снижение частоты жёстких отказов и уклончивых ответов при сохранении близких к базовой модели возможностей. Ограничения включают небольшое снижение результата MMLU относительно исходной Qwen3.8-27B, возможные циклы при жадной генерации без repetition penalty и чувствительность к настройкам декодирования. Для практического использования рекомендуются temperature 0, repetition_penalty 1,15 и не менее 2048 новых токенов; для агентских сценариев авторы советуют temperature 0,1–0,3 и ограничение длины ответа. Лицензия указана как Apache-2.0. README не содержит сведений о точном разработчике или организации-владельце модели; указанный идентификатор и описание связывают её с проектом Deepdive404 и производной от Qwen3.8-27B.

Solstice-AI/Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NM-DAU-AWQ-1M — это квантизированный вариант AWQ INT4 модели DavidAU Qwen3.8-27B Cold Fusion, подготовленный и упакованный Solstice-AI. Модель предназначена для генерации текста, рассуждений, программирования, агентных задач, отладки репозиториев и работы с длинными документами. В README заявлена поддержка английского и китайского языков, а также текстовой и пространственно-временной 3D-визуальной мультимодальности. Модель имеет размер 27 млрд параметров и использует гибридную архитектуру: блоки Gated Delta Recurrent Network с линейным вниманием и блоки Grouped-Query Attention. Формат AWQ INT4 уменьшает заявленный объём с примерно 54 ГБ в BF16 до около 18 ГБ. Контекст расширен с 262 144 до 1 048 576 токенов посредством YaRN RoPE scaling. Также заявлены аппаратная поддержка Multi-Token Prediction и ускорение генерации до 1,72–2,20 раза при использовании совместимой инфраструктуры, включая vLLM и Anvil Runtime. Сильными сторонами README называет задачи программной инженерии, решение задач, управление компьютером и мобильными ОС, следование сложным ограничениям и длинные многофайловые рабочие процессы; приведены высокие результаты на SWE-bench Pro, LiveCodeBench, QwenSWEBench, OSWorld-Verified, AndroidWorld, IFBench и ARC. Эти результаты представлены авторами модели и не подтверждены независимой проверкой в предоставленных данных. Возможными ограничениями являются требования к значительным аппаратным ресурсам для работы с контекстом в миллион токенов, потери качества или точности из-за INT4-квантизации и отсутствие подробностей о фактической совместимости мультимодальных возможностей. Указана лицензия Apache-2.0.

Solstice-AI/Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NM-DAU-mlx-oQ4e-1M — это релиз модели Qwen3.8-27B Cold Fusion, созданной на основе объединения весов DavidAU. Solstice-AI выполнила последующее квантование, масштабирование контекста и упаковку для Apple MLX. Модель предназначена для локального запуска на компьютерах Apple Silicon, включая MacBook с 16 или 24 ГБ памяти, через Anvil и MLX-LM с ускорением Metal. Модель содержит около 27 млрд параметров и использует смешанную oQ4e-квантизацию с калибровкой по матрице важности; размер релиза составляет примерно 17,02 ГБ. Заявлена гибридная архитектура Qwen 3.8: около 75% слоёв используют линейное внимание Gated Delta Recurrent Network, а остальные — Grouped-Query Attention. Также заявлены аппаратная Multi-Token Prediction для ускорения генерации и встроенное YaRN-масштабирование RoPE до 1 048 576 токенов. В карточке указаны английский и китайский языки. Основные сценарии — рассуждение, программирование, агентная разработка ПО, работа с большими контекстами и многошаговыми задачами. README приводит высокие результаты на SWE-bench Pro, LiveCodeBench, QwenSWEBench, OSWorld-Verified, AndroidWorld, IFBench, CoWorkBench и тестах ARC, однако эти показатели следует воспринимать как заявленные авторами и зависящие от методики оценки. Ограничениями являются требования к совместимому Apple Silicon и программному стеку, последствия 4-битной квантизации, а также значительные вычислительные и временные затраты при использовании контекста до миллиона токенов. Релиз распространяется по лицензии Apache 2.0.

mlx-community/Qwen3-Coder-Next-8bit — модель генерации текста в формате MLX, созданная сообществом mlx-community на основе Qwen/Qwen3-Coder-Next. По названию и базовой модели предназначена прежде всего для задач, связанных с программированием и генерацией технического текста, а также для использования в приложениях, поддерживающих MLX и библиотеку mlx-lm. Модель была конвертирована в формат MLX с помощью mlx-lm версии 0.30.5; идентификатор указывает на 8-bit вариант. README не содержит сведений о точной архитектуре, количестве параметров, поддерживаемых языках, модальностях и размере контекста. Для запуска требуется библиотека mlx-lm, а модель поддерживает чат-шаблон токенизатора, если он определён. Распространяется по лицензии Apache 2.0.

Qwopus3.5-9B-Coder-MTP-GGUF — набор GGUF-квантизаций модели Qwopus3.5-9B-Coder, разработанной Jackrong, с сохранёнными MTP-головами для multi-token prediction и speculative decoding. Квантизации подготовлены автором репозитория с использованием imatrix от mradermacher и инструментов llama.cpp. Модель ориентирована на генерацию и анализ кода, рассуждения, агентские сценарии, tool use и function calling; также заявлена поддержка работы с изображениями и текстом через mmproj-файлы. Доступны варианты IQ4_XS размером примерно 4,99–5,29 GiB. В README заявлены контекст до 98 304 токенов при использовании YaRN за пределами исходных 32 768 токенов, запуск примерно в 6 ГБ VRAM и начальная скорость около 60 токенов в секунду на RTX 4060 в Windows 11 с KVarN. Поддерживаются английский, китайский, корейский, русский, японский и испанский языки. Версии различаются распределением более точных форматов квантования по отдельным слоям; по наблюдениям автора, у V3 лишь незначительно снизилась доля принятых предсказаний по сравнению с V1, оставаясь выше 60% в задачах программирования. Модель подходит для локального запуска через llama.cpp и совместимые приложения, особенно когда важны небольшой размер, длинный контекст и ускорение декодирования MTP. Ограничения включают зависимость мультимодального режима от отдельного mmproj-файла, необходимость корректной настройки YaRN, KVarN и speculative decoding, а также отсутствие подробных независимых бенчмарков. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

maci0/Qwopus3.6-27B-Coder-NVFP4 — это квантованная версия модели Jackrong/Qwopus3.6-27B-Coder, опубликованная в формате NVFP4. Модель предназначена для агентского программирования, генерации и анализа кода, работы с инструментами и задач, требующих рассуждений в thinking mode. Заявлена поддержка сценариев vision-language, однако подробности о возможностях обработки изображений в README не приведены. Модель имеет плотную архитектуру с 27 млрд параметров, занимает около 18 ГБ и поддерживает контекст до 256K токенов. Она рассчитана на английский и китайский языки. Квантование выполнено по схеме W4A4 с использованием GPTQ, error-compensated rounding и MSE observer; веса упакованы в формат compressed-tensors nvfp4-pack-quantized. Основной целевой стек запуска — vLLM на GPU NVIDIA Blackwell. Для набора wikitext-2 указана perplexity 6.63. К сильным сторонам относятся существенное уменьшение размера модели, ориентация на задачи программирования и совместимость с оптимизированным запуском в vLLM. Ограничения связаны с потерями, возможными при 4-битном квантовании, зависимостью от совместимого оборудования и неполным описанием мультимодальных возможностей. Лицензия — Apache-2.0.

CodeLlama 34B Instruct — языковая модель для генерации и объяснения программного кода, разработанная Meta. Представлена в репозитории TheBloke в формате GGUF как квантизированная версия исходной модели codellama/CodeLlama-34b-instruct-hf. Модель предназначена для решения задач программирования по текстовому описанию, создания кода с учетом ограничений и тестовых примеров, а также для локального использования через совместимые приложения и библиотеки. Модель построена на архитектуре Llama и содержит 34 миллиарда параметров. Она работает с текстовой модальностью и ориентирована на код; конкретный набор поддерживаемых языков программирования и размер контекста в README не указаны. Формат GGUF поддерживает метаданные и специальные токены, а доступные варианты используют квантизацию от 2 до 8 бит, что позволяет выбирать компромисс между требованиями к памяти, скоростью и качеством генерации. Сильными сторонами являются специализация на программировании, возможность запуска на CPU и GPU, а также совместимость с llama.cpp, text-generation-webui, LM Studio, KoboldCpp, llama-cpp-python и другими инструментами. К ограничениям относятся потенциальная потеря качества из-за квантизации, высокие требования к ресурсам для 34-миллиардной модели и отсутствие в предоставленных данных подробных оценок качества, контекстного окна и перечня языков. Указана лицензия llama2; за квантизацию и публикацию GGUF-версии отвечает TheBloke.

DeepSeek-Coder-V2-Instruct-0724-IMat-GGUF — это GGUF-квантизированная версия инструкционной модели DeepSeek-Coder-V2-Instruct-0724, разработанной deepseek-ai. Репозиторий подготовлен legraphista с использованием llama.cpp и предназначен для локального запуска и генерации текста, прежде всего для задач программирования и взаимодействия в формате чата, поддерживаемых исходной моделью. Модель распространяется в форматах GGUF с различными уровнями квантизации: от Q8_0 до Q2_K, включая варианты Q5, Q4, Q3 и IQ. Доступны файлы размером примерно от 85,95 до 250,62 ГБ, все варианты разделены на несколько частей. Для ряда конфигураций Q4 и ниже применена IMatrix-квантизация, призванная повысить качество при уменьшении размера. Исходный тип данных модели — BF16. Сведения об архитектуре, количестве параметров, длине контекста, языках и поддерживаемых модальностях в README не указаны. Сильная сторона репозитория — широкий выбор квантизаций и готовность к использованию с экосистемой llama.cpp, что позволяет подбирать компромисс между размером файлов и качеством. Ограничениями являются очень большой объём моделей, необходимость объединения или корректной работы с разделёнными файлами, а также возможное снижение качества на низких уровнях квантизации. Модель распространяется по лицензии deepseek-license; указана категория лицензии other и ссылка на файл LICENSE.

Это квантованная до формата MXFP4 версия мультимодальной модели Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512. В README разработчиком исходной модели названа Mistral AI; архитектура — плотный трансформер Mistral3ForConditionalGeneration с 24 млрд параметров. Модель принимает текст и изображения, поддерживает контекст до 393 216 токенов и предназначена прежде всего для программирования, вызова инструментов и агентных сценариев. Квантование MXFP4 уменьшает размер весов: файл текстовой модели занимает 11,85 ГБ, а проектор изображения в формате F16 — 0,82 ГБ. README характеризует потерю качества как минимальную. Репозиторий распространяется по лицензии Apache 2.0. Для обработки изображений требуется vision-проектор mmproj; модель можно запускать через llama.cpp.