II.5Безопасность программного кода и цепочки поставок

Step-3.5-Flash-REAP-121B-A11B — сжатая версия Step-3.5-Flash от Cerebras, созданная методом REAP (Router-weighted Expert Activation Pruning). Это разреженная причинно-языковая MoE-модель: из исходных 288 экспертов оставлено 173, а на каждом токене активируются 8; в README указано 121 млрд параметров и 11 млрд активных на токен. Каталог Hugging Face указывает 9,8 млрд параметров, поэтому размер модели по источникам расходится. Модель предназначена для диалогов, генерации кода, математических задач, рассуждений и агентных сценариев с вызовом инструментов. Заявлена длина контекста 262 144 токена. В README говорится о близкой к полной модели производительности и снижении потребления памяти примерно на 40%; для запуска автор рекомендует vLLM с поддержкой Step-3.5-Flash. Модель принимает текст и генерирует текст; в карточке указана поддержка английского языка. README сообщает лицензию Apache 2.0, тогда как метаданные Hugging Face обозначают её как other, поэтому условия лицензии следует сверить с файлами репозитория перед использованием.

DataSoul/DwQ-R1-32B-v0.1 — слитая модель генерации текста, созданная с помощью mergekit методом Linear из huihui-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-abliterated и huihui-ai/QwQ-32B-Coder-Fusion-9010. В конфигурации слияния веса моделей составляют 0,9 и 0,1 соответственно; архитектура — плотная Qwen2ForCausalLM, размер — 32 млрд параметров, формат весов — safetensors, библиотека — Transformers. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и может применяться для рассуждений и помощи с задачами программирования благодаря объединению двух исходных моделей. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Карточка не сообщает лицензию, поэтому условия использования по имеющимся данным определить нельзя.

Meta Llama 3 70B Instruct — диалоговая большая языковая модель, разработанная Meta и настроенная для общения с пользователем. Она принимает текст и генерирует текст, включая программный код, поэтому подходит для чат-ассистентов и других сценариев генерации на естественном языке. Модель построена на авторегрессионной архитектуре Transformer с Grouped-Query Attention и содержит 70 млрд параметров. Инструктивная версия использует supervised fine-tuning и обучение с подкреплением на основе обратной связи от людей. В карточке указано назначение прежде всего для английского языка; модель статична и обучена на офлайн-данных. Модель можно применять в коммерческих и исследовательских проектах на условиях лицензии Llama 3 Community License и соответствующей политики допустимого использования. Она не предназначена для применения на языках, отличных от английского, хотя разработчики могут дообучать её для других языков при соблюдении условий лицензии. Для конкретного приложения потребуются собственные меры безопасности; ответы модели могут содержать ошибки или небезопасные сведения.

NANI-Nithin/MiniCPM5-2B-GGUF — набор GGUF-квантизованных версий MiniCPM5-2B, разработанного командой OpenBMB. Модель предназначена для локального запуска на устройствах с ограниченными ресурсами, создания ассистентов, coding agents, сценариев tool use, агентских workflows и задач рассуждения. Репозиторий содержит исходную BF16-версию и 29 вариантов квантования от Q8_0 до Q1_0. Базовая модель представляет собой плотный Transformer на 2,516,756,480 параметров с архитектурой LlamaForCausalLM, 42 слоями и GQA с 16 query heads и 2 KV heads. Она поддерживает контекст до 131 072 токенов, работает с английским и китайским языками и ориентирована на text generation. По данным разработчика, модель особенно сильна в рассуждениях при работе с кодом, математике, обработке длинного контекста, использовании инструментов и агентских задачах; заявленный средний результат в сравнении с другими открытыми моделями класса 2B составляет 53,9 балла. Основное преимущество набора — возможность выбрать баланс между качеством, размером и требованиями к памяти: Q4_K_M размером около 1,45 ГБ указан как вариант по умолчанию, Q8_0 около 2,50 ГБ — как близкий к исходному качеству, а IQ2_M около 0,90 ГБ — как минимальный практически пригодный вариант. Качество низкобитных и экспериментальных квантов снижается, особенно у версий Q2 и Q1. Файлы предназначены для llama.cpp, Ollama и LM Studio и не загружаются напрямую через vLLM, SGLang или transformers; для этих сред следует использовать исходный репозиторий модели. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0, а её ответы могут содержать ошибки.

michaelfeil/Qwen3-Embedding-4B-auto — текстовая embedding-модель семейства Qwen3, представленная в виде дообучения Qwen/Qwen3-4B-Base. Она преобразует текст в векторы для поиска и сравнения текстов, извлечения информации, кластеризации, классификации и поиска соответствий между языками; поддерживаются также сценарии поиска по коду. Модель содержит 3,7 млрд параметров, использует плотную архитектуру Qwen3 и принимает последовательности длиной до 40 960 токенов согласно метаданным. Размер выходного embedding можно задавать в диапазоне от 32 до 2560 измерений. Карточка заявляет поддержку более 100 естественных языков и языков программирования, а также настройку инструкций под задачу; для многоязычных сценариев рекомендуются инструкции на английском языке. Модель предназначена для прикладного использования в поисковых и аналитических системах. Для получения векторов требуется библиотека Transformers версии 4.51.0 или новее: в более ранних версиях возможна ошибка распознавания архитектуры Qwen3. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели ddriscoll/stingray-dense-LoRA на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-Embedding-4B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-Embedding-4B — мультиязычная модель для построения текстовых эмбеддингов из семейства Qwen3, разработанная командой Qwen. Это плотная модель на базе Qwen3-4B-Base, дообученная для задач поиска и сравнения текстов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Модель подходит для семантического поиска по документам и коду, оценки сходства предложений, классификации и кластеризации текстов, а также поиска соответствий между языками. Она поддерживает более 100 языков, контекст до 40 960 токенов по метаданным и до 32 тысяч токенов в описании модели. Размер эмбеддинга можно настраивать от 32 до 2560 измерений; также поддерживаются инструкции, настраивающие представление под задачу.