II.5Безопасность программного кода и цепочки поставок

duyntnet/granite-8b-code-instruct-imatrix-GGUF — набор GGUF-квантизаций модели Granite-8B-Code-Instruct, разработанной IBM Research. Модель создана на основе Granite-8B-Code-Base-4K и дообучена на наборе инструкционных данных с разрешительными лицензиями для улучшения следования инструкциям, логического рассуждения и решения задач. Модель предназначена для генерации кода по инструкциям и создания ассистентов программирования. Она содержит около 8 млрд параметров, относится к авторегрессионным моделям генерации текста и поддерживает контекст до 4K токенов. В карточке указана поддержка английского языка и текстовая модальность. GGUF-квантизации можно запускать через llama.cpp, KoboldCPP, Ollama и text-generation-webui. К сильным сторонам относятся специализация на задачах программирования, следование инструкциям и навыки рассуждения. Ограничения включают контекст в 4K токенов, ориентацию на английский язык и зависимость характеристик производительности и качества от выбранного варианта квантизации. Для использования доступны клиенты и интерфейсы, совместимые с GGUF. Исходная модель распространяется по лицензии Apache 2.0; для конкретных квантизованных файлов в карточке также указана лицензия other.

Карточка модели IQuestLab/IQuest-Coder-V1-40B-Thinking на Hugging Face совпадает с карточкой IQuestLab/IQuest-Coder-V1-7B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. IQuest-Coder-V1-7B-Instruct — модель генерации кода из семейства IQuest-Coder-V1, разработанного IQuestLab для помощи в программировании и анализа кода. Версия Instruct предназначена для выполнения инструкций и повседневных задач кодирования; модель также рассчитана на работу с инструментами и CLI-агентами. Модель имеет плотную авторегрессионную архитектуру IQuestCoderForCausalLM и содержит 7,2 млрд параметров. Вариант 7B использует 14 слоёв и Grouped Query Attention; заявленная длина контекста — 128 тыс. токенов. Модель принимает текст и генерирует текст, включая код; карточка описывает поддержку интерфейса вызова инструментов, а также предварительную генерацию HTML и SVG. В README сообщается о специализированном обучении на эволюции репозиториев и о результатах на бенчмарках кодирования, но также отмечаются ограничения следования инструкциям, управления длинным контекстом и многошаговыми вызовами инструментов. Сгенерированный код модель не исполняет, а точность может снижаться на специализированных и проприетарных фреймворках. Лицензия указана как other, поэтому конкретные условия использования следует проверять в репозитории модели.

KAT-Coder-V2.5-Dev-REAP-205E-MTP-GGUF — это квантизированная и структурно обрезанная GGUF-версия модели Kwaipilot/KAT-Coder-V2.5-Dev, опубликованная автором gbuzhf. Модель предназначена для генерации и обработки программного кода, включая code-instruct, исправление ошибок, использование инструментов и задачи рассуждения. Заявлена поддержка английского и китайского языков; модель мультимодальность не заявлена. Это Mixture-of-Experts-модель с 205 экспертами на слой вместо исходных 256, при этом для каждого токена активируются 8 экспертов. Число параметров уменьшено примерно с 34,7 до 28,3 млрд, сохранены исходная архитектура, словарь размером 262 тысячи токенов и контекстное окно базовой модели, точный размер которого в README не указан. Обрезка выполнена методом REAP на 2,6 млн токенов собственных ответов KAT-Coder-V2.5-Dev. Дополнительно встроена MTP-голова, заимствованная из Qwen/Qwen3.6-35B-A3B; её обрезка выполнена по величине весов без калибровочных данных, поэтому является приближённой. По измерениям относительно исходной BF16-модели совпадение наиболее вероятного токена составляет около 94,6%, а рост perplexity — 3,62%; автор оценивает потерю качества как сопоставимую с хорошей 4-битной квантизацией. Эти результаты получены на текстах, близких к калибровочным данным, и могут быть оптимистичными; downstream-бенчмарки для программирования не проводились, поэтому сохранение качества на HumanEval, MBPP или SWE-bench не подтверждено. Доступны мастер-версия BF16 и несколько GGUF-вариантов квантизации, включая IQ4_XS, Q4_K_XL, Q5_K_S и Q6_K. В README указана лицензия other, без дополнительных условий.

OsaurusAI/Laguna-M.1-JANG_2L — сборка модели Poolside Laguna-M.1, квантованная Osaurus в профиль JANG_2L. Это MoE-модель для генерации текста и агентного программирования; в карточке указаны 225 млрд параметров и 23 млрд активных параметров, тогда как метаданные каталога приводят 17,1 млрд. Контекст — до 262 144 токенов. Модель поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов. Профиль JANG_2L использует 2-битное affine-квантование gate/up, 3-битное down, 6-битные shared/dense слои и 8-битные attention и embedding/head; размер сборки около 81 ГБ. Для запуска требуется Laguna-совместимая среда, например Osaurus или vMLX, поскольку архитектура не поддерживается стандартными загрузчиками. Базовая модель предназначена для работы с кодом и длительных задач с инструментами. Лицензия — Apache-2.0.

MiniCPM5-1B — компактная плотная языковая модель семейства MiniCPM5, разработанная OpenBMB; этот репозиторий AIArchiveInfo является побитовой копией оригинала openbmb/MiniCPM5-1B. Модель предназначена для локальных помощников, кодовых агентов, работы с инструментами и рассуждений на устройствах с ограниченными ресурсами. Она построена на архитектуре LlamaForCausalLM, содержит около 838 млн параметров по метаданным каталога и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Один чекпойнт поддерживает режимы ответа с рассуждением и без него; карточка также отмечает возможности чата, вызова инструментов, генерации кода и сложных рассуждений. Модель рассчитана на английский и китайский языки и доступна в формате Safetensors для Transformers. Лицензия — Apache-2.0. Модель может ошибаться, воспроизводить смещения или выдавать небезопасные ответы; результаты следует проверять, особенно при использовании в ситуациях с высокими ставками.

WhiskyAKM подготовил GGUF-квантизацию MiniCPM5-2B от OpenBMB для локального запуска на устройстве и в средах с ограниченными ресурсами. Это плотный трансформер LlamaForCausalLM примерно на 2,52 млрд параметров, представленный в формате NVFP4; файл весит около 1,4 ГБ. Модель предназначена для локальных ассистентов, программирования, сценариев с вызовом инструментов и рассуждений. Она поддерживает контекст до 131 072 токенов, режим рассуждений в шаблоне чата и вызовы инструментов в XML-формате. Квантизация выполнена из исходных весов BF16: большинство тензоров представлены в NVFP4, а эмбеддинги, выходные и нормализационные тензоры сохранены в более высокой точности. Репозиторий предназначен для использования с llama.cpp, Ollama и LM Studio; лицензия — Apache-2.0. Качество NVFP4 может отличаться от исходной версии BF16, а для обработки XML-вызовов инструментов может понадобиться совместимый парсер или обвязка.

saricles/MiniMax-M2.7-NVFP4-GB10-AC — квантизированная версия MiniMax-M2.7 от автора репозитория saricles, подготовленная для генерации кода и агентных сценариев с вызовом инструментов. Модель использует архитектуру MiniMaxM2ForCausalLM типа MoE: исходная модель содержит 230 млрд параметров и 256 экспертов с top-K=8. После посттренировочной квантизации NVFP4 файлы занимают около 141,05 ГБ; в метаданных указано 2,9 млрд параметров, что расходится с README. Квантизация выполнена NVIDIA TensorRT Model Optimizer, а калибровка проведена на смеси датасетов кода, вызова функций, рассуждений и обычного чата. Модель предназначена для генерации кода, многошаговой работы с кодом и математикой, а также для агентных систем, которым нужно вызывать инструменты. Она сохраняет возможности диалоговой модели и рассчитана на запуск на NVIDIA DGX Spark с GB10 и оборудовании семейства Blackwell; README описывает распределённый запуск на двух DGX Spark. Контекстное окно составляет 196 608 токенов по метаданным. В карточке указаны английский и китайский языки. Лицензия обозначена как other, поэтому конкретные условия следует уточнять в репозитории базовой модели и карточке Hugging Face.

NextCoder-14B — языковая модель для редактирования и генерации кода, разработанная Microsoft на базе Qwen2.5-Coder-14B-Instruct. Модель дообучена методом SeleKT и предназначена для внесения разнообразных изменений в код, анализа запросов разработчика и диалоговой помощи при работе с программами. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с архитектурой Qwen2ForCausalLM, размером около 14 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Она поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов; опубликованные веса представлены в формате safetensors. В карточке указана поддержка английского языка. Модель ориентирована на задачи редактирования кода и сохраняет возможности базовой инструкционной модели для генерации и анализа кода. Она может быть восприимчива к вредоносным запросам и генерировать опасный код; результаты следует проверять и выполнять в изолированной среде. Лицензия — MIT.

SC117/Ornith-1.0-35B-Heretic-MTP-APEX-GGUF — квантизированная GGUF-версия Ornith-1.0-35B от DeepReinforce AI, созданная на базе Qwen3.5 MoE. Модель ориентирована на агентное программирование, задачи рассуждения и сценарии, где требуется работа с кодом. Это экспериментальный вариант, в котором LoRA Heretic 1.4.0 Trial 63 объединена с весами BF16; также включены совместимая MTP-голова Qwen3.5, визуальный проектор BF16 и варианты APEX со смешанной точностью. Основной заявленный язык — английский. Архитектура мультимодальная, MoE: 35 млрд параметров всего, около 3 млрд активных на токен, 256 экспертов, из которых используются 8. Модель содержит 40 transformer-слоёв и один MTP-слой, поддерживает контекст до 262 144 токенов. В состав релиза входят GGUF-квантизации, предназначенные для более эффективного локального запуска, а также компоненты для обработки визуальных данных. В README не указаны конкретные результаты тестов или требования к аппаратному обеспечению. Сильными сторонами являются большое контекстное окно, MoE-архитектура с относительно небольшим числом активных параметров, поддержка мультимодальности, MTP и варианты смешанной точности. К ограничениям относятся экспериментальный характер производного релиза и возможное отличие поведения, включая отказоустойчивость и склонность к отказам, от исходной модели; перед развёртыванием требуется самостоятельная оценка. Модель распространяется по лицензии MIT.

Ornith-1.0-9B — плотная языковая модель примерно на 9 млрд параметров от команды Ornith, разработанная для агентного программирования. Она дообучена на базе Qwen 3.5 с применением обучения с подкреплением: модель учится планировать траектории поиска и генерировать решения для задач разработки. Версия 9B предназначена для эффективного запуска на одной GPU и хранится в формате safetensors; для обслуживания авторы приводят рецепты на vLLM, SGLang и Transformers. Модель подходит для программирования через терминальные агентные интерфейсы, работы с кодовыми базами, автоматизации задач разработки и вызова инструментов. В README заявлены результаты на Terminal-Bench 2.1, SWE-Bench, NL2Repo и других бенчмарках, однако численные результаты в предоставленном тексте опущены. Примеры конфигурации используют контекст до 262 144 токенов; это значение указано как параметр запуска, а не как подтверждённая нативная длина контекста. Лицензия — MIT. README не сообщает поддерживаемые естественные языки.

Ornith-1.5-35B-A3B — языковая модель для генерации текста, разработанная командой Ornith AI. Она ориентирована прежде всего на программирование, работу с терминалом и агентные сценарии, включая автономное решение задач разработки и взаимодействие с инструментами. Модель использует архитектуру mixture-of-experts: при общем размере около 35 млрд параметров на каждый токен активируется примерно 3 млрд. Ornith-1.5 развивает Ornith-1.0, применяя цикл самоулучшения с совместной оптимизацией генерации задач, построения scaffold и rollout-решений посредством reinforcement learning. В README не указаны поддерживаемые языки, модальности и размер контекста; по заявленным тестам модель особенно сильна в агентном программировании и задачах SWE-bench и Terminal-Bench. К сильным сторонам относятся высокая эффективность вычислений за счёт разреженной активации и заявленное превосходство над сопоставимыми моделями в кодинговых и агентных бенчмарках. Ограничения, включая качество вне этих сценариев, безопасность и практические требования к запуску, в карточке подробно не описаны. Модель распространяется по лицензии MIT.

BlossomsAI/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-Uncensored — модифицированная инструкционная модель для генерации кода, созданная на основе Qwen/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct с применением направленного вмешательства для изменения поведения отказа. Это плотная причинная языковая модель семейства Qwen2 с 14 млрд параметров, рассчитанная на диалоговое использование и контекст до 32 768 токенов. В метаданных указаны библиотека Transformers и формат safetensors; README также упоминает предварительно квантованные варианты в формате GGFU. Модель предназначена для генерации, анализа и исправления кода в диалоге. README описывает удаление поведения отказа, поэтому модель может отвечать на запросы, от которых исходная модель отказалась бы; это повышает риск небезопасных ответов. Указана лицензия MIT. Подробные результаты оценки качества модифицированной модели в карточке не приведены.

Карточка модели Pilot-zero/Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct — инструкционно дообученная языковая модель для генерации и анализа кода, разработанная командой Qwen. Это причинная трансформерная модель семейства Qwen2 с 1,5 млрд параметров, обученная на коде, текстово-кодовом сопоставлении и синтетических данных. Архитектура использует RoPE, SwiGLU, RMSNorm и групповое запросное внимание; контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации, объяснения и исправления кода, а также для диалоговых сценариев и создания кодовых агентов. По карточке семейства, обучение также сохраняло способности к математике и общим задачам, однако основной профиль этой версии — программирование. Доступна через библиотеку Transformers и поддерживает формат safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Компактный размер облегчает её запуск по сравнению с крупными моделями, но качество и надёжность ответов могут быть ниже, чем у более крупных кодовых моделей; сгенерированный код следует проверять.

Qwen2.5-Coder-32B-GGUF — квантованная в формате GGUF версия базовой модели Qwen2.5-Coder-32B, разработанной командой Qwen. Квантование подготовил bartowski на основе llama.cpp. Модель предназначена прежде всего для генерации и автодополнения исходного кода, а также других сценариев текстовой генерации, связанных с программированием; это базовая модель, поэтому она не ориентирована на диалоговый режим и instruct-задачи. Модель имеет 32 миллиарда параметров и обучена на 5,5 триллиона токенов. Заявлена поддержка контекста до 128 тысяч токенов с настройками RoPE и коэффициентом YaRN 4.0 при исходной длине контекста 32 тысячи токенов. В метаданных указан английский язык. Формат GGUF и использование llama.cpp упрощают применение совместимых локальных средств инференса, однако конкретные требования к памяти и производительность зависят от выбранного уровня квантования и оборудования. К сильным сторонам относятся специализация на коде, большой размер модели и расширенный контекст. Ограничения включают базовый, а не инструкционно настроенный характер, возможное снижение точности из-за квантования и риск генерации ошибочного или небезопасного кода. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Qwen2.5-Coder-3B-Instruct-MLX-8bit — 8-битная MLX-квантизация инструкционно дообученной модели Qwen2.5-Coder-3B-Instruct. Исходную модель разработала команда Qwen, а данную квантизированную версию подготовил bartowski на основе инструментов mlx-examples; модель распространяется в каталоге lmstudio-community. Модель предназначена для генерации и обработки программного кода, использования в чат-сценариях и code agent системах. Она поддерживает контекст до 32 тысяч токенов и рассчитана на запуск на компьютерах Mac с Apple Silicon. В обучении использовалось до 5,5 триллиона токенов, включая исходный код, текстово-кодовые связи и синтетические данные. В README явно указан английский язык; сведения о поддержке других языков и точной архитектуре не приведены. К сильным сторонам относятся специализация на задачах программирования, ориентация на агентные сценарии, большой контекст и возможность локального запуска на совместимых устройствах. Ограничения включают небольшой по современным меркам размер в 3 миллиарда параметров, зависимость от Apple Silicon и риски неточных, небезопасных или неподходящих ответов, характерные для генеративных моделей. Лицензия указана как qwen-research; подробные условия доступны по ссылке на лицензию исходной модели Qwen2.5-Coder-3B-Instruct.

Qwen2.5-Coder-3B-Q8_0-GGUF — это квантизированная модель для генерации кода и другого текста, преобразованная в формат GGUF проектом ggml-org из базовой модели Qwen/Qwen2.5-Coder-3B. Модель относится к семейству Qwen2.5-Coder и предназначена для запуска с помощью llama.cpp, в том числе локально через командную строку или сервер. Модель имеет размер 3B параметров и представлена в формате Q8_0. Она поддерживает текстовый ввод и вывод; в карточке указан английский язык. Основные сценарии использования — генерация программного кода, помощь в задачах разработки и текстовая генерация. В примере запуска используется контекст длиной 2048 токенов, однако максимальный размер контекста в предоставленных данных не указан. Преимуществами являются специализированная направленность на программирование, компактный размер по сравнению с более крупными моделями и совместимость с llama.cpp. Ограничения связаны с отсутствием подробных сведений о качестве, поддерживаемых языках программирования, мультимодальности и максимальном контексте; модель следует оценивать с учётом ресурсов локального запуска и особенностей квантизации. Лицензия указана как qwen-research; подробные условия приведены в лицензии исходной модели Qwen/Qwen2.5-Coder-3B.

Карточка модели Tooony133/Qwen-3.6-27B-BiggerFish на Hugging Face совпадает с карточкой Tooony133/Qwen-3.6-27B-ChonkyCat, поэтому описание составлено по ней. 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.

Карточка модели Iambackup/Qwen3.6-35B-A3B на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3.6-35B-A3B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3.6-35B-A3B — открытая модель весов от Qwen, представленная как языковая модель с энкодером изображений и архитектурой смеси экспертов. В ней 35 млрд параметров, из которых при генерации активируются около 3 млрд; конфигурация включает 40 слоёв и 256 экспертов. Модель предназначена для диалогов, программирования и работы с изображениями, а также поддерживает вызов инструментов через соответствующий интерфейс. Основные сценарии — агентное программирование, анализ репозиториев, создание веб-интерфейсов и итеративная разработка с сохранением контекста рассуждений между сообщениями. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст. Нативное окно контекста составляет 262 144 токена, с расширением до 1 010 000 токенов. В README приведены англоязычные и китайскоязычные примеры оценки веб-разработки; полная таблица поддерживаемых языков опущена. Веса доступны в формате Safetensors и совместимы с Transformers, vLLM, SGLang и другими указанными средами. Для работы с длинным контекстом требуются значительные вычислительные ресурсы; README рекомендует уменьшать окно при нехватке памяти и современные серверные движки для производительных нагрузок. Лицензия — Apache 2.0.

Akahsizrr выпустил объединённый чекпойнт Qwen3.8-27B, дообученный для программирования, рассуждений и вызова инструментов. Веса базовой модели Qwen/Qwen3.8-27B объединены с тремя LoRA-адаптерами; модель плотная, содержит 22,3 млрд параметров и распространяется в формате safetensors для Transformers. Для запуска в README приведён пример с vLLM в формате bfloat16. Модель предназначена для генерации кода и решения задач программирования в диалоге, в том числе с использованием инструментов. В README приведён результат 75,4% на LiveCodeBench v6 для полного стека адаптеров и 76,0% для варианта с двумя адаптерами; эти показатели относятся к описанному тестовому запуску. Контекстная длина по метаданным — 262 144 токена. Лицензия — Apache-2.0.

Khazar AI выпустила Qwen3.8-27B-Fable-5-Coding-Distilled — дообученную плотную мультимодальную модель семейства Qwen3.5 с примерно 27 млрд параметров, основанную на Qwen/Qwen3.8-27B. Модель обучена на 195 млн токенов дистиллированных трасс рассуждений по разработке ПО и отладке; доступны веса в формате safetensors. Указана лицензия Apache 2.0. Модель предназначена для помощников по программированию, которые анализируют состояние проекта перед предложением изменений. Её целевые сценарии — отладка, поиск первопричин ошибок, проверка кода и рефакторинг с учётом существующих ограничений. Карточка подчёркивает интерфейс вызова инструментов и поддержку зрения; языком карточки указан английский. Ограничения: модель может галлюцинировать при работе с незнакомыми кодовыми базами и сама не предоставляет песочницу для исполнения кода. Качество общего диалога и задач вне программирования отдельно не оценивалось; поведение на таких запросах следует проверять.

inferencerlabs/Qwen3-Coder-Next-MLX-Q9 — это текстовая генеративная модель для задач программирования, основанная на Qwen/Qwen3-Coder-Next и адаптированная для запуска с использованием MLX. Репозиторий inferencerlabs предоставляет её в формате квантования q9, созданного модифицированной версией MLX. README не содержит точных сведений о разработчике базовой модели, размере, архитектуре, поддерживаемых языках и длине контекста. Модель предназначена для генерации текста и, прежде всего, для сценариев, связанных с написанием и обработкой кода. По приведённым результатам тестирования, на системе с M3 Ultra и 512 ГБ оперативной памяти она достигала примерно 68 токенов в секунду при одиночном запросе и 159 токенов в секунду суммарно при пакетной обработке шести запросов, используя около 83,5 ГиБ памяти. Ключевая особенность модели — высокоточное q9-квантование с заявленным близким к исходному качеством в тестах программирования. Для q9 указаны perplexity 1,21093, точность токенов 97,55% и показатель пропущенной дивергенции 10,50%; эти значения совпадают с приведёнными для q8.5 и немного уступают базовой модели. Ограничения включают высокие требования к памяти, зависимость производительности от оборудования и отсутствие в README сведений о лицензии. Условия использования базовой модели также необходимо уточнять отдельно.

Qwen3-Coder-REAP-363B-A35B — сжатая модель Cerebras на архитектуре причинной языковой модели с разреженной смесью экспертов (MoE), созданная методом REAP из Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct. Модель предназначена для генерации кода, агентного программирования, работы с большими репозиториями и вызова функций. В карточке заявлено сохранение близкой к исходной производительности при сокращении общего числа параметров с 480B до 363B; на каждом токене активируются 35B параметров и 8 из 120 экспертов. Метаданные указывают 15,4B параметров, поэтому размер модели в источниках расходится. Контекст составляет 262 144 токена. README указывает формат FP8, 62 слоя и поддержку запуска через vLLM; метаданные указывают Transformers и формат safetensors. Заявлено расширение контекста до 1M с YaRN. Модель ориентирована на английский язык. Лицензия — Apache 2.0. README сообщает о близкой к исходной точности и снижении требований к памяти, но результаты оценки для BF16-варианта не приведены.

Qwopus3.6-27B-Coder-bf16 — конверсия в формат MLX модели Jackrong/Qwopus3.6-27B-Coder, подготовленная сообществом mlx-community для запуска на Apple Silicon. Это мультимодальная модель семейства Qwen 3.5 с архитектурой условной генерации и визуальным компонентом; вариант использует веса BF16 и сохраняет шаблон чата и конфигурацию мультимодального процессора исходной модели. Поддерживает текстовые запросы и задачи программирования, а также входные изображения и видео.

Verus-4B — дообученная на задачах программирования мультимодальная модель компании 8F-ai на архитектуре Qwen3.5. Она принимает текст и изображения и предназначена прежде всего для генерации и анализа кода: помогает писать и отлаживать программы, проводить ревью и отвечать на вопросы о коде. Также может разбирать скриншоты интерфейсов и диаграммы вместе с текстовым запросом. Модель содержит 3,4 млрд параметров, использует формат Safetensors и поддерживает контекст до 262 144 токенов. По карточке, она рассчитана на работу с большими фрагментами кода, спецификациями и переписками; заявлена совместимость с Transformers, vLLM и SGLang. Основной язык — английский, поскольку именно на англоязычных данных преимущественно проводилось дообучение. Модель доступна по лицензии Apache 2.0. Она не оптимизирована для математических доказательств и научных вычислений; качество для языков и сценариев за пределами преимущественно англоязычного кода может быть ниже.

Blitzar-Coder-4B-F.1-GGUF — модель для генерации кода, разработанная prithivMLmods. Это GGUF-версия Blitzar-Coder-4B-F.1, дообученной на базе Qwen3-4B с использованием расширенных наборов трассировок программирования. Модель предназначена для генерации и отладки кода, а также решения задач, требующих рассуждений, особенно при ограниченных вычислительных ресурсах. Модель ориентирована на работу более чем с десятью языками программирования, включая Python, Java, C#, C++, C, Go, JavaScript, TypeScript и Rust. Точные сведения об архитектуре, размере контекста и поддерживаемых естественных языках, кроме английского, в карточке не указаны. Доступны варианты от Q2_K до Q8_0, а также F16, BF16 и F32; размер файлов составляет примерно от 1,67 до 16,1 ГБ. Q4_K_M и Q5_K_M рекомендуются как сбалансированные варианты, а Q6_K, Q8_0 и версии с плавающей точностью обеспечивают более высокое качество ценой большего потребления ресурсов. Сильными сторонами модели являются специализация на программировании, поддержка нескольких языков программирования и широкий выбор вариантов квантования для запуска на оборудовании с разными ограничениями. Более компактные варианты обеспечивают более быструю инференцию, но могут уступать в качестве; для F16, BF16 и особенно F32 требуется больше видеопамяти. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

BTL-4 — языковая модель с 35 млрд параметров от Bad Theory Labs, дообученная на базе Ornith-1.0-35B на корпусе рассуждений, отобранных по успешному выполнению кода и прохождению тестов. Модель построена на архитектуре Qwen 3.5 MoE и предназначена для генерации текста в сценариях использования инструментов, разработки ПО и длительной работы агентных систем. Среди заявленных результатов — 73,5% на BFCL v4 AST, 66,1% на LiveCodeBench v6 и 78,4% на SWE-bench Verified. Модель поддерживает контекст до 262 144 токенов; для сложных задач ей требуется большой бюджет генерации. Это специализированная модель рассуждений, а не обычный чат-бот: ответы могут быть многословными, а при запуске в агентном цикле необходимо корректно отделять рассуждения от основного текста, иначе качество длительных сессий снижается. Для обслуживания README приводит пример настройки vLLM и рекомендует доверенную загрузку удалённого кода. Лицензия — Apache-2.0.

CodeQwen1.5-7B-Chat — диалоговая модель для программирования от команды Qwen, основанная на Qwen1.5. Это плотная авторегрессионная трансформерная модель с 6,9 млрд параметров, обученная на большом объёме кода; для эффективного вывода используется групповое внимание к запросам (GQA). Модель принимает и генерирует текст, поддерживает контекст до 65 536 токенов и заявлена для работы с 92 языками программирования. Модель предназначена для генерации и понимания кода в диалоговом формате. Её можно применять для дополнения кода, исправления ошибок, ответов на вопросы по коду и преобразования текстовых запросов в SQL. Карточка заявляет сильные результаты на ряде тестов, но не приводит здесь их численные оценки. Репозиторий содержит веса Safetensors и поддерживает загрузку через Transformers версии 4.37.0 или новее. Лицензия указана как other, поэтому конкретные условия использования следует сверять с карточкой модели.

dapack-code — это специализированная на программировании версия Qwen3.5-35B-A3B, представленная в формате GGUF с градуированной точностью экспертов: файл весит 10,7 ГБ вместо 21,2 ГБ у полной модели. По данным карточки, эксперты, востребованные для кода, сохранены с точностью q2_K, остальные — с IQ2_XXS под матрицей важности; эксперты не удалены. Модель предназначена для генерации кода и задач разработки ПО. README сообщает о сохранённом качестве генерации кода по внутренним поведенческим измерениям и успешных пробах вызова инструментов; также заявлена поддержка итальянского языка. Для запуска требуется специальная версия dapack runtime: обычные сборки llama.cpp, Ollama и LM Studio этот формат не загружают. Модель основана на мультимодальной Qwen3.5-35B-A3B, но README описывает этот пак как кодовый текстовый генератор. Лицензия — MIT. Карточка указывает на существенное снижение качества перевода; вне программирования точность может деградировать из-за низкой точности части экспертов.

DeepSeek-Coder-7B-Instruct-v1.5 — языковая модель для генерации кода и ответов на инструкции, разработанная DeepSeek. Она построена на архитектуре Llama и содержит 6,5 млрд параметров. Модель продолжительно обучали на 2 трлн токенов, используя контекстное окно 4K, а затем дообучили на 2 млрд токенов инструкционных данных. Модель предназначена для диалогового взаимодействия с задачами программирования: например, генерации и объяснения кода по запросу. Доступна в формате Safetensors; заявленная лицензия — other, поэтому условия использования следует уточнять по карточке модели и связанным документам.

cafepm/GLM-4.7-Flash-REAP-23B-A3B-Q3Q4-GGUF — квантованная GGUF-версия разреженной языковой модели GLM-4.7-Flash-REAP-23B-A3B, подготовленная TNT.Chat. Базовая модель с 23 млрд параметров, из которых активируются 3 млрд на токен, создана удалением 25% экспертов методом REAP из GLM-4.7-Flash; в этой версии веса распределены между точностями Q3_K и Q4_K: около 20% квантованы до 4 бит, остальные — до 3 бит. README заявляет, что такой вариант рассчитан на запуск примерно в 12 ГБ видеопамяти и контекст до 150 000 токенов; базовая карточка указывает контекст 202 752 токена. Модель предназначена для генерации текста и кода, агентного программирования, понимания репозиториев и вызова функций в локальных и ограниченных по ресурсам средах. Она использует архитектуру Sparse Mixture-of-Experts с 47 слоями, 48 экспертами и четырьмя активируемыми экспертами на токен. Указана совместимость с llama.cpp; метаданные отмечают чат-возможности. README заявляет близкое к Q4 качество при размере, близком к Q3, однако количественные результаты оценок в предоставленных данных отсутствуют. Модель распространяется по лицензии MIT.