II.5Безопасность программного кода и цепочки поставок

Code Llama 13B Instruct — авторегрессионная плотная Transformer-модель Meta для генерации и понимания кода. Репозиторий содержит версию с настройкой на выполнение инструкций в формате Transformers; модель насчитывает 12,9 млрд параметров и поддерживает контекст до 16 384 токенов. Модель предназначена для дополнения и заполнения кода, ответов на инструкции и диалогового взаимодействия при разработке кодовых помощников. Она принимает текст и генерирует текст, работает с английским языком и языками программирования. Это instruct-вариант семейства Code Llama, основанный на CodeLlama-13b-hf. Модель может выдавать неточные или нежелательные ответы; перед внедрением следует проверить её поведение для конкретного применения. Использование регулируется лицензией Meta Llama 2.

Dagger-Qwen3.6-27B-MLX-MTP-BF16 — вариант модели bottlecapai/ThinkingCap-Qwen3.6-27B, подготовленный peculiar-ragdoll для MLX. Это плотная модель семейства Qwen3.5 с 27 млрд параметров, точностью BF16 и сохранённой MTP draft-головой nextn для спекулятивного декодирования в поддерживающем его runtime. Шаблон чата включает инструкции для кратких ответов и рассуждений, а также поддержку работы с инструментами; эта настройка применяется при каждом вызове. Модель предназначена для диалогов, многошагового агентного решения задач и программирования, в том числе работы с крупными репозиториями и длинными цепочками вопросов в одном контексте. Заявленное окно контекста составляет 262 144 токена. Карточка приводит результаты тестов на другой сборке — 6-битной MLX без MTP, поэтому их нельзя считать замерами именно этих файлов. Вариант сохраняет компонент зрения, но визуальные возможности не тестировались. Веса занимают около 52 ГБ, а длинный контекст требует значительной дополнительной памяти; для полного контекста автор рекомендует Mac с большим объёмом RAM. MTP ускорение требует совместимого runtime. Встроенную инструкцию краткости нельзя отключить через API, качество на задачах реального кода может требовать регрессионных тестов, а поведение отказов и безопасности повторно не оценивалось. Лицензия — Apache-2.0.

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

DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base-IMat-GGUF — это GGUF-квантизованная версия базовой модели deepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base, подготовленная legraphista с использованием llama.cpp. Модель предназначена прежде всего для генерации текста и задач, связанных с программированием; в README она представлена как базовая, а не специализированная диалоговая модель. Доступны варианты в форматах BF16, F16, Q8_0, Q6_K, Q5_K, Q4_K, Q3_K, Q2_K и других типах квантизации размером примерно от 6,43 до 31,42 ГБ. Для ряда компактных вариантов применена IMatrix-квантизация, призванная повысить качество по сравнению с обычным квантованием; доступны файлы IMatrix и версии для llama.cpp. Сведения об архитектуре, количестве параметров, поддерживаемых языках, модальностях и размере контекста в README не указаны. Основные преимущества — широкий выбор уровней квантизации, возможность локального запуска через совместимый стек GGUF/llama.cpp и компромисс между качеством, размером файла и требованиями к памяти. Более агрессивное квантование может снижать качество, а для работы требуются ресурсы, соответствующие выбранному варианту. Модель распространяется по лицензии deepseek-license; в карточке указано обозначение лицензии other и ссылка на файл LICENSE.

DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct — языковая модель для кода от DeepSeek, построенная на архитектуре Mixture-of-Experts семейства DeepSeek-V2. Модель содержит 16 млрд параметров, из которых при работе активны около 2,4 млрд; метаданные каталога указывают 2,5 млрд параметров. Это вариант Instruct для диалогового взаимодействия и выполнения инструкций, доступный в формате safetensors и поддерживаемый библиотекой Transformers. Модель предназначена для генерации и дополнения кода, вставки фрагментов в существующий код и ответов на запросы в формате чата. Семейство обучалось на дополнительных 6 трлн токенов и расширило поддержку до 338 языков программирования; README указывает контекст 128K токенов, а метаданные — 163 840 токенов. Также заявлено улучшение математических рассуждений при сохранении возможностей для общих языковых задач. Для локального инференса в BF16 README приводит требование 8 GPU по 80 ГБ, что делает такую конфигурацию требовательной к ресурсам. В метаданных лицензия обозначена как other; конкретные условия следует проверить в файлах лицензии репозитория.

DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-FP8 — это квантизированная версия модели DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct, разработанная Neural Magic. Модель принимает текст и генерирует текст; она предназначена для коммерческого и исследовательского использования, прежде всего для англоязычного ассистентского диалога и задач генерации кода. Весовые параметры и активации линейных операторов в трансформерных блоках квантизированы в формат FP8, что примерно вдвое снижает требования к дисковому пространству и памяти GPU по сравнению с 16-битным представлением. Используется симметричная поэлементно-тензорная квантизация, при этом экспертные шлюзы сохраняют исходную точность. Модель оптимизирована для инференса через vLLM версии 0.5.2 и новее; в документации указан максимальный контекст 4096 токенов. Входная и выходная модальности — текст, основной заявленный язык — английский. Модель сохраняет близкую к исходной точность при меньших требованиях к ресурсам: на HumanEval+ указано 79,60 балла против 79,33 у неквантизированной версии, а базовый pass@1 составляет 79,3 против 80,8. Ограничения включают специализацию на английском языке и недопустимость использования на других языках согласно описанию модели; качество также может зависеть от особенностей FP8-квантизации и используемого движка. Модель распространяется по лицензии deepseek-license, условия которой определены в лицензии DeepSeek.

QuantFactory/granite-3b-code-base-128k-GGUF — квантизированная версия Granite-3B-Code-Base-128K, созданная QuantFactory с использованием llama.cpp на основе модели IBM Research. Модель предназначена для задач генерации, объяснения и исправления кода, создания модульных тестов и документации, включая сценарии разработки программного обеспечения на уровне репозитория и работы с большими контекстами. Модель относится к семейству Granite Code и поддерживает контекст длиной до 128K токенов. Указан размер 3B параметров; исходная модель была дообучена на 4 млрд токенов с упаковкой файлов репозиториев и увеличением представленности языков. В README приведены результаты оценивания для Python, C++, Java, TypeScript и Rust, а также тестов генерации, объяснения и исправления кода. Квантизация в формате GGUF может снизить требования к памяти и упростить локальный запуск, однако конкретные варианты квантизации и их компромиссы в README не указаны. Модель лицензирована по Apache 2.0. Ограничения включают отсутствие в предоставленных данных подробностей об используемых языках, точной архитектуре, конкретном размере GGUF-файлов и характеристиках производительности отдельных вариантов квантизации; приведённые метрики помечены как непроверенные.

IQuest-Coder-V1-40B-Instruct — инструктивная модель для программирования из семейства IQuest-Coder-V1, разработанного IQuestLab. Она предназначена для помощи в разработке программного обеспечения: генерации и изменения кода, ответов на вопросы о коде и работы с инструментами в диалоговом режиме. Модель содержит 39,4 млрд параметров и использует плотную архитектуру IQuestCoderForCausalLM с Grouped Query Attention. Она поддерживает контекст до 131 072 токенов и представлена в формате safetensors для Transformers. Семейство обучалось по многоэтапной парадигме code-flow на данных об изменениях репозиториев и преобразованиях кода. В README приведены результаты семейства на SWE-Bench Verified, BigCodeBench и LiveCodeBench; эти показатели не следует считать отдельной оценкой именно данного чекпойнта. Модель ориентирована на код, а метаданные карточки указывают английский язык. Она генерирует код, но не исполняет его; результат может быть ошибочным, особенно для узкоспециализированных или проприетарных технологий, поэтому его следует проверять. Лицензия указана как other, конкретные условия в предоставленных данных не раскрыты.

GnLOLot разработала MiniCPM5-2B-Claude-Fable5-1-Thinking-Agentic — компактную языковую модель на базе openbmb/MiniCPM5-2B, дообученную на данных Claude. Это плотная модель архитектуры Llama примерно с 2,2 млрд параметров, предназначенная для локального запуска через Transformers. Она поддерживает контекст до 131 072 токенов и выдаёт текст.

MiniMax-M2.7-GGUF — это GGUF-квантизация модели MiniMax-M2.7, разработанной MiniMaxAI и подготовленной пользователем dennny123 на основе исходных BF16-весов. Модель предназначена для генерации текста, диалоговых сценариев, программирования и агентских рабочих процессов. Она может запускаться через llama.cpp, LM Studio или Ollama. Модель использует архитектуру Mixture-of-Experts с 229 млрд параметров, из которых около 10 млрд активны для каждого токена. Доступны варианты от BF16 до Q2_K; размеры файлов составляют примерно от 83 до 427 ГБ. В метаданных указан английский язык, однако сведения о размере контекста и дополнительных модальностях отсутствуют. Квантизации Q6_K и Q5_K_M заявлены как обеспечивающие высокое качество, а Q4_K_M — как компромиссный вариант для большинства сценариев. Сильные стороны модели — специализация на кодировании и агентских задачах, высокая заявленная производительность в SWE-Pro, VIBE-Pro, Terminal Bench 2, GDPval-AA и MLE Bench Lite, а также возможность локального запуска в экосистеме GGUF. Основные ограничения — чрезвычайно высокие требования к памяти: несмотря на активацию лишь части параметров, при инференсе необходимо загрузить весь набор из 229 млрд параметров. Более агрессивная квантизация уменьшает требования к ресурсам, но может снижать качество. Лицензия указана как modified-MIT; подробные условия следует уточнять в официальной лицензии MiniMaxAI.

Карточка модели liskasYR/NeoHorse-1-9B на Hugging Face совпадает с карточкой TokenRhythm/NeoHorse-1-9B, поэтому описание составлено по ней. 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.

Occamy-1.0 — модель Accio-Lab для длительной совместной работы с инструментами и выполнения многоэтапных задач. Она дообучена на базе Qwen/Qwen3.6-35B-A3B: сохраняет архитектуру исходного чекпойнта с MoE, 35 млрд общих и 3 млрд активных параметров. Модель принимает текст и изображения и предназначена для диалогов, агентных рабочих процессов, программирования, поиска, работы с файлами и структурированными API. Обучение сосредоточено на надёжном выполнении действий, отслеживании состояния, восстановлении после сбоев и продолжении работы в длинных взаимодействиях. Модель поддерживает вызов инструментов и обработку изображений; выпущены веса BF16 и варианты GGUF, а README также упоминает FP8 и NVFP4. Она рассчитана на обычные сценарии совместной работы, но retrieval-задачи и взаимодействие с браузером или рабочим столом через визуальный интерфейс остаются ограничениями. Лицензия — Apache-2.0.

OpenThinkerAgent-32B-SFT-10K — языковая модель семейства Qwen3, разработанная в рамках проекта OpenThoughts-Agent. Это плотная модель с 29,7 млрд параметров, дообученная полным fine-tuning от Qwen/Qwen3-32B на 10 тысячах примеров с траекториями работы агента. Модель предназначена для диалога и генерации кода, а также для выполнения многошаговых задач в агентной среде, включая работу с терминалом и программную инженерию. В карточке приведены результаты оценки в harness terminus-2 на SWE-Bench-Verified-100, OpenThoughts-TBLite и Terminal-Bench 2.0; в этих проверках модель превзошла исходную Qwen3-32B. В метаданных указан контекст 40 960 токенов и формат весов safetensors. Модель принимает и генерирует текст; поддерживаемые языки, кроме кода, отдельно не обозначены. Лицензия — Apache-2.0.

Ornith-1.5-35B-A3B-MXFP8 — модельный пакет MLX от OsaurusAI на основе Ornith-1.5-35B-A3B от Ornith AI. Это мультимодальная MoE-модель семейства Qwen3.5 с гибридной архитектурой линейного gated-delta attention и полного attention в соотношении 3:1, а также визуальным энкодером из 27 слоёв. Пакет занимает около 34,95 ГиБ и содержит веса в safetensors, подготовленные для MLX с применением калиброванной квантизации. Модель предназначена для агентного программирования, рассуждений и диалога; она принимает текст, изображения и видео. В README указаны поддержка нативного видео, включённый по умолчанию режим рассуждений, интерфейс вызова инструментов и сохранённая голова MTP для спекулятивного декодирования. Основной язык карточки — английский. Заявленные в README результаты на SWE-bench Verified и Terminal-Bench характеризуют исходную модель и не являются отдельной оценкой этого пакета. Репозиторий представляет собой квантизованный MLX-вариант дообученной базовой модели и распространяется по лицензии MIT. Он ориентирован на Apple silicon и требует совместимого окружения MLX; README отмечает, что часть тензоров визуального энкодера остаётся в fp16. В настройках рассуждений есть особенности: выключение thinking оставляет пустой закрытый блок, а уровней reasoning_effort нет.

Ornith-1.5-397B-FP8 — крупная языковая модель от команды ornith-ai, флагман семейства Ornith-1.5. Это 397-миллиардная mixture-of-experts-модель для генерации текста, прежде всего для программирования, работы с терминалом и решения задач разработки программного обеспечения. Модель развивает Ornith-1.0, созданную на основе Qwen3.5 и Gemma4 с дополнительным дообучением, промежуточным обучением и постобучением. Ключевая особенность Ornith-1.5 — цикл самоулучшения: модель совместно оптимизирует генерацию учебных задач, построение scaffolds и rollouts решений с применением reinforcement learning. Такой подход предназначен для автоматического обнаружения эффективных стратегий решения задач и повышения качества без опоры только на фиксированный набор вручную подготовленных заданий и harness-ов. В README указана версия FP8; сведения о контекстном окне, поддерживаемых языках, мультимодальности и точной внутренней архитектуре, кроме MoE, не приведены. Сильной стороной модели являются результаты в задачах программирования: 86,1 на Terminal-Bench 2.1 (Terminus-2), 85,2 на Terminal-Bench 2.1 (Claude Code) и 86 на SWE-bench Verified. Ограничениями можно считать очень крупный размер и связанные с ним требования к вычислительным ресурсам, а также отсутствие в предоставленной карточке подробностей о производительности в других сценариях, системных требованиях и ограничениях применения. Модель распространяется по лицензии MIT.

Qwen2.5-14B-Coder-Merge — объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная сообществом mergekit-community методом Model Stock на базе Qwen/Qwen2.5-14B. В объединение вошли Qwen2.5-Coder-14B, Qwen2.5-Coder-14B-Instruct и Rombos-Coder-V2.5-Qwen-14b. Модель содержит 14 млрд параметров, работает через Transformers и распространяется в формате safetensors с весами bfloat16; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Модель предназначена для генерации кода и диалогового взаимодействия по задачам программирования. Её можно использовать для написания, анализа и исправления кода, а также для общения с инструментами через соответствующий интерфейс. Вход и выход представлены текстом; конкретный набор поддерживаемых естественных языков в предоставленных данных не описан. Лицензия в предоставленных источниках не указана. Поскольку модель получена слиянием нескольких чекпойнтов, её поведение и качество могут отличаться от исходных моделей; README не приводит результатов оценки или подробных ограничений.

Qwen2.5-Coder-14B-GGUF — квантизированная в формате GGUF версия базовой модели Qwen2.5-Coder-14B, разработанной командой Qwen. Квантизация выполнена bartowski на основе llama.cpp версии b4058. Модель предназначена для генерации и автодополнения исходного кода и других задач программирования; в карточке указаны английский язык и текстогенерация как основной сценарий применения. Модель содержит 14 млрд параметров, обучена на 5,5 трлн токенов и поддерживает контекст до 128 тыс. токенов с настройками RoPE YaRN и коэффициентом 4,0; исходная длина контекста составляет 32 тыс. токенов. Это именно базовая модель, поэтому она рассчитана на completion и generation, а не на диалоговый или instruct-режим, что ограничивает её готовность к общению по инструкциям без дополнительного форматирования или дообучения. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-MLX-4bit — это 4-битная MLX-квантизация инструкционной модели Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct, разработанной командой Qwen. Квантизацию выполнил bartowski на основе инструментов mlx-examples; модель предназначена для запуска на компьютерах Mac с Apple Silicon. Модель ориентирована на генерацию и обработку кода, чат-взаимодействие и использование в составе Code Agents. Она обучалась на объёме до 5,5 триллиона токенов, включая исходный код, данные для связывания текста и кода и синтетические данные. Заявлена поддержка контекста до 32 тысяч токенов и английского языка. Формат MLX и 4-битная квантизация снижают требования к памяти, однако README не содержит количественных данных о качестве, скорости, поддерживаемых модальностях или конкретных ограничениях кода модели. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

BenevolenceMessiah/Qwen2.5-Coder-7B-3x-Instruct-TIES-v1.0 — объединённая языковая модель, созданная автором репозитория с помощью mergekit и метода TIES. В качестве основы использована Qwen/Qwen2.5-Coder-7B, в слиянии также участвовали три указанные в карточке модели Qwen Coder и Hammer. Архитектура — плотная Qwen2 causal language model на 7,1 млрд параметров; репозиторий содержит веса в формате safetensors и рассчитан на использование через Transformers. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате, включая задачи программирования, анализа и исправления кода, унаследованные от базовой модели Qwen2.5-Coder. Метаданные указывают контекст до 32 768 токенов и интерфейс для вызова инструментов. Карточка не приводит отдельных результатов оценки качества, точного перечня языков программирования или инструкции по вызову инструментов. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-abliterated-GGUF — набор GGUF-квантизаций модели Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-abliterated. Базовая модель опубликована huihui-ai, а квантизации подготовлены bartowski с использованием llama.cpp и imatrix. Это текстовая модель генерации с поддержкой диалогового формата prompt и специализацией на задачах программирования и следовании инструкциям. Модель предназначена для локального запуска в приложениях и средах, совместимых с GGUF, включая LM Studio. Доступны варианты от F16 до Q3 и различных Q4–Q8-квантизаций размером примерно от 4,09 до 15,24 ГБ. Более крупные варианты обычно сохраняют лучшее качество, а компактные требуют меньше оперативной памяти; для ARM предусмотрены отдельные варианты, некоторые из которых требуют поддержки sve или i8mm и не рекомендуются для Mac или Windows. В README указана поддержка английского языка и текстовая модальность; сведения о размере контекста и точной архитектуре не приведены. К ключевым ограничениям относятся возможная потеря качества при сильной квантизации и зависимость совместимости от аппаратной платформы. Модель имеет статус abliterated/uncensored, поэтому поведение в отношении ограничений безопасности может отличаться от исходной instruct-модели. Указана лицензия Apache-2.0.

Kondara/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-Q4_K_M-GGUF — это квантованная версия модели Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct, преобразованная в формат GGUF с помощью llama.cpp и сервиса GGUF-my-repo. Модель предназначена для генерации текста и прежде всего для работы с программным кодом, включая задачи программирования и чат-взаимодействия. Модель имеет размер 7B параметров, относится к семейству Qwen2.5-Coder и представлена в формате квантования Q4_K_M, что позволяет запускать её локально с llama.cpp через CLI или сервер. В карточке указана поддержка английского языка; другие языки и мультимодальные возможности не заявлены. В качестве примера запуска используется контекст длиной 2048 токенов, но максимальный размер контекста в README не указан. К сильным сторонам относятся специализация на коде, инструкционное обучение и возможность локального запуска в компактном квантованном формате. Ограничения связаны с размером 7B, возможным снижением точности из-за квантования и отсутствием подробных данных о качестве, поддерживаемых языках программирования и максимальном контексте. Лицензия — Apache-2.0, унаследованная от исходной модели.

Tooony133/Qwen-3.6-27B-ChonkyCat — это объединённая с базовыми весами LoRA-адаптера версия мультимодальной модели Qwen3.6-27B. В README она описана как причинная языковая модель с визуальным энкодером, предназначенная в том числе для агентного программирования, работы с репозиториями и вызова инструментов. Модель содержит 27 млрд параметров и поддерживает контекст до 262 144 токенов, расширяемый до 1 010 000 токенов. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст. README отмечает улучшения в сценариях разработки интерфейсов и рассуждения над кодовыми базами; метаданные также указывают поддержку диалогового режима и изображений. Для запуска указана совместимость с Transformers и движками vLLM, SGLang и KTransformers. Репозиторий содержит веса safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3.6-27B Claude Opus Reasoning Distilled — текстовая модель на 27 млрд параметров, дообученная Rico03 на базе Qwen/Qwen3.6-27B. Разработчик сообщает, что обучение проведено на примерно 14 тысячах примеров с цепочками рассуждений Claude Opus и Qwen; модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Модель предназначена для генерации ответов в диалоге и задач, требующих структурированного анализа: программирования, математики, логики и решения аналитических задач. Дообучение направлено на более последовательную декомпозицию сложных запросов и сокращение повторяющихся рассуждений на простых задачах. Метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель унаследовала от базовой Qwen заявленные возможности работы с изображениями, однако автор указывает, что дообучение проводилось только на текстовых данных и не адаптировало зрительные способности. Модель поддерживает английский и многоязычный ввод, но конкретный перечень языков в карточке не приведён. Контекстное окно не указано. Возможны фактические ошибки, поскольку это авторегрессионная языковая модель; обучение в течение одной эпохи на ограниченном наборе примеров также может влиять на качество в отдельных сценариях.

tvall43/Qwen3.6-35B-A3B-heretic — созданная сообществом декензурированная версия Qwen3.6-35B-A3B, полученная с помощью Heretic v1.2.0 и метода ablation/abliteration, изменяющего проекции внимания. Это мультимодальная модель семейства Qwen с архитектурой MoE: всего 35 млрд параметров, из которых активируются около 3 млрд; она принимает текст и изображения и генерирует текст. Модель предназначена для диалогов, анализа изображений и задач программирования, включая работу с репозиториями и агентные сценарии с вызовом инструментов. В README приведено сравнение с исходной моделью: на указанной авторами выборке доля отказов снизилась с 86 из 100 до 5 из 100, а KL-дивергенция составила 0,0097. Контекст — 262 144 токена с возможностью расширения до 1 010 000 токенов. Для запуска используются веса safetensors и совместимые с Transformers среды, включая vLLM, SGLang и KTransformers. Модель опубликована по лицензии Apache-2.0. Изменение поведения отказов может приводить к ответам на запросы, которые исходная модель отклоняла; приведённые показатели относятся к оценке автора и не гарантируют качество или безопасность в иных сценариях.

Qwen3.6-Max-Preview — проприетарная модель Alibaba Cloud на архитектуре разреженной смеси экспертов (MoE), содержащая примерно 1 трлн параметров. Она предназначена для агентного программирования, использования инструментов и генерации текста. Доступный фрагмент карточки не раскрывает подробности об интерфейсе, поддерживаемых языках или длине контекста. Модель представлена как Preview; условия лицензии в доступных данных не описаны.

Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-MLX-5bit — это 5-битная квантованная версия модели Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct, разработанной Qwen. Квантование выполнено командой LM Studio с использованием mlx_lm; модель оптимизирована для работы на устройствах Apple Silicon и предназначена для генерации текста и задач, связанных с программированием, на основе исходной instruct-модели Qwen3-Coder. Модель имеет обозначение 30B-A3B, однако README не раскрывает подробности архитектуры, поддерживаемые языки, размер контекста, доступные модальности и результаты тестирования. Квантование в 5 бит ориентировано на более эффективное локальное использование на Apple Silicon, но README не содержит количественной оценки влияния квантования на качество или производительность. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Qwopus3.5-9B-Coder-GGUF — экспериментальная community-модель, основанная на Jackrong/Qwopus3.5-9B-v3.5 и предназначенная для локального запуска в формате GGUF. Она дообучена с использованием Trace Inversion, агентских трасс и данных для reasoning, включая наборы lambda/hermes-agent-reasoning-traces и материалы TraceInversion от Jackrong. Модель ориентирована прежде всего на agentic coding, логическое рассуждение, сложный tool calling и function calling. Модель имеет плотную архитектуру размером 9B параметров и поддерживает текстовые и визуальные сценарии. Заявлены возможности работы с изображениями, программированием, отладкой, задачами на уровне репозитория, терминальными командами, файловыми операциями и браузерами. Поддерживаемые языки включают английский, китайский, испанский, русский и японский. Для включения vision требуется отдельный файл mmproj.gguf из репозитория GGUF. README не указывает размер контекстного окна. К сильным сторонам относятся компактность, пригодность для запуска на устройствах с 16 ГБ RAM при 8-битной точности, улучшенная структурированность рассуждений и ориентация на агентские рабочие процессы. При этом модель выпущена как экспериментальная версия для исследований и изучения, не проходила комплексную оценку общих возможностей, поэтому в непрофильных и не связанных с программированием задачах возможна деградация качества. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Ba2han/QwQenSeek-coder — объединённая 32-миллиардная языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная методом Model Stock с помощью mergekit. В объединение вошли Qwen2.5-32B-Instruct, Qwen2.5-Coder-32B-Instruct, DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B и QwQ-32B-Preview; базой указана Qwen/Qwen2.5-32B. Модель рассчитана на генерацию текста и диалог, включая задачи программирования и рассуждений. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 131 072 токенов. В метаданных указаны интерфейсы чата и вызова инструментов. Карточка не уточняет набор поддерживаемых естественных языков. Файлы представлены в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана. Поскольку это слияние нескольких моделей, поведение и качество на конкретных задачах могут зависеть от используемых промптов и требовать проверки в целевом сценарии.

Карточка модели roskosmos19/Rhea-4B-fast-0409 на Hugging Face совпадает с карточкой roskosmos19/Orca-2-4B-hight, поэтому описание составлено по ней. Rhea-4B-Agentic — дообученная модель из линейки Rhea/Athenea, представленная rosкошмос19 как оптимизированный вариант для программирования и агентных сценариев. Она построена на архитектуре Qwen3ForCausalLM и содержит 3,7 млрд параметров. Модель генерирует текст, поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов; контекст — 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации и анализа кода, рассуждений при решении технических задач и работы агента с инструментами. По заявлению авторов, она использует однопроходную генерацию с необязательным режимом рассуждений, что сокращает задержку и стоимость по сравнению с многошаговой схемой исходной линейки. В карточке упоминаются рекомендации по запуску в vLLM, SGLang и llama.cpp, но файлы модели представлены в формате safetensors. Модель выпущена по лицензии Apache 2.0. Карточка описывает её как оптимизированную для агентных и кодовых задач, однако не приводит результатов сравнительных оценок; для высокой скорости авторы рекомендуют использовать не более 16–24 тысяч токенов контекста.

Карточка модели roskosmos19/Rhea-4B-fast-0409-high на Hugging Face совпадает с карточкой roskosmos19/Rhea-4B-fast-0409, поэтому описание составлено по ней. Карточка модели roskosmos19/Rhea-4B-fast-0409 на Hugging Face совпадает с карточкой roskosmos19/Orca-2-4B-hight, поэтому описание составлено по ней. Rhea-4B-Agentic — дообученная модель из линейки Rhea/Athenea, представленная rosкошмос19 как оптимизированный вариант для программирования и агентных сценариев. Она построена на архитектуре Qwen3ForCausalLM и содержит 3,7 млрд параметров. Модель генерирует текст, поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов; контекст — 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации и анализа кода, рассуждений при решении технических задач и работы агента с инструментами. По заявлению авторов, она использует однопроходную генерацию с необязательным режимом рассуждений, что сокращает задержку и стоимость по сравнению с многошаговой схемой исходной линейки. В карточке упоминаются рекомендации по запуску в vLLM, SGLang и llama.cpp, но файлы модели представлены в формате safetensors. Модель выпущена по лицензии Apache 2.0. Карточка описывает её как оптимизированную для агентных и кодовых задач, однако не приводит результатов сравнительных оценок; для высокой скорости авторы рекомендуют использовать не более 16–24 тысяч токенов контекста.