II.7DevOps, облако и эксплуатация IT-систем

Модель dbands/llama-3-8b-instruct-code-instructions-blender-16bit — дообученная языковая модель семейства Llama 3, разработанная dbands на основе dbands/llama-3-8b-instruct_code_instructions_122k_alpaca_style_4bit. Она предназначена для генерации текста по инструкциям, включая задачи, связанные с кодом. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и поддерживает контекст до 8192 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст; в карточке указан английский язык. Обучение проводилось с Unsloth и библиотекой TRL. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Лицензия — Apache 2.0.

OpenCodeReasoning-Nemotron-7B-GGUF — это квантизированная версия языковой модели OpenCodeReasoning-Nemotron-7B, разработанной NVIDIA и опубликованной в формате GGUF пользователем bartowski. Модель предназначена для генерации текста и задач, связанных с программированием и рассуждениями, включая работу с исходным кодом. В карточке указана поддержка английского языка. Модель содержит 7 миллиардов параметров и распространяется в нескольких вариантах точности и размера: от BF16 до различных конфигураций Q3, Q4, Q5, Q6, Q8 и IQ. Квантизация выполнена с использованием llama.cpp и метода imatrix. Доступны локальный запуск через llama.cpp, LM Studio и совместимые проекты; для общения рекомендуется шаблон сообщений с маркерами im_start и im_end. Ключевое преимущество модели — возможность локального запуска при выборе подходящего уровня квантизации: варианты Q6 и Q5 обеспечивают высокое качество, а Q3 и некоторые Q4 требуют меньше оперативной памяти. Ограничения включают возможные потери качества в более компактных вариантах, ориентацию на английский язык и отсутствие в предоставленных данных сведений об архитектуре, максимальном размере контекста и мультимодальных возможностях. Указанная лицензия — Apache-2.0.

OpenBuddy Coder 34B V11 — большая плотная языковая модель семейства Llama, созданная OpenBuddy и представленная в этом репозитории в формате GGUF BF16 для локального запуска. Это конверсия модели OpenBuddy Coder 34B V11 в GGUF, совместимая с llama.cpp и рядом пользовательских интерфейсов и библиотек для локального инференса. Модель предназначена для генерации текста в сценариях программирования и общения с ассистентом. Она поддерживает китайский, английский, французский, немецкий, японский, корейский, итальянский и русский языки. В README приведены варианты файлов с разной разрядностью GGUF; сильная сторона формата — возможность запускать модель на CPU и GPU с выбором компромисса между размером и качеством. Для самого малого варианта README предупреждает о существенной потере качества. Для запуска нужны совместимый движок и ресурсы, соответствующие выбранному файлу и настройке выгрузки слоёв на GPU. Контекстная длина в предоставленных данных не указана. Лицензия — Llama 2, поэтому использование регулируется её условиями.

Mungert/OpenCodeReasoning-Nemotron-32B-IOI-GGUF — это GGUF-квантизованная версия языковой модели для генерации и анализа программного кода. В качестве базовой модели указана Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct, а обучение связано с набором данных NVIDIA OpenCodeReasoning. Модель разработана Mungert; в метаданных также указана принадлежность к экосистеме NVIDIA. Основной заявленный язык — английский. Модель предназначена для задач генерации текста и кода, включая использование в локальных приложениях на базе llama.cpp, развёртывание на устройствах с ограниченной памятью и исследование сверхнизкобитного квантования. Доступны варианты с различными форматами и уровнями квантования, включая IQ1, IQ2, IQ3, Q4, Q6 и Q8, а также BF16 и F16. Для некоторых вариантов применяется метод IQ-DynamicGate с распределением точности по слоям; приведённые в README тесты на Llama-3-8B показывают снижение perplexity по сравнению со стандартным 1–2-битным квантованием при небольшом увеличении размера модели. Эти результаты не следует напрямую считать оценкой именно данной модели. Сильная сторона модели — возможность существенно снизить требования к памяти и запускать её на CPU, edge-устройствах и системах с ограниченной GPU VRAM. Компромиссом являются возможное снижение точности при низкой разрядности, зависимость производительности от аппаратной поддержки BF16 или FP16 и отсутствие в предоставленных данных точного размера файлов, длины контекста, перечня поддерживаемых языков помимо английского и результатов бенчмарков именно для этой модели. Лицензия — Apache-2.0.

BlossomsAI Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-Uncensored-GGUF — набор оптимизированных квантованных моделей в формате GGUF, созданных на основе Qwen/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct. Разработчиком указана BlossomAI. Модель предназначена для генерации текста и задач, связанных с программированием, включая базовое текстовое дополнение и создание ответов с различным соотношением качества и эффективности инференса. Доступны варианты квантования Q2_K, Q3_K_M, Q4_K_S, Q4_K_M, Q5_K_S, Q5_K_M, Q6_K и Q8_0. Они ориентированы на разные сценарии: от экономии памяти до получения результатов максимального качества; Q4-варианты обозначены как сбалансированные, а Q8_0 — как вариант для производственных результатов. Архитектура, размер контекста, поддерживаемые языки и модальности в README не указаны. Ограничения включают возможное снижение качества у более сильной степени квантования и отсутствие подробных сведений о характеристиках и тестировании. Распространяется по лицензии MIT.

QuantTrio Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-v2-AWQ — это AWQ-квантизированная версия модели Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-v2, разработанной на базе Qwen3.5-27B. Исходную дообученную модель создал Jackrong, а репозиторий квантизации поддерживается QuantTrio. Квантизация выполнена методом data-free, без калибровочного датасета, что позволяет уменьшить размер модели примерно до 21 GiB и снизить требования к памяти при инференсе. Модель ориентирована на задачи рассуждения, математику, текстовые задачи, логическую дедукцию, инструкции и программирование. По заявленным результатам, она сохраняет показатель 96,91% pass@1 на HumanEval, сокращает длину цепочки рассуждений примерно на 24% и обеспечивает на 31,6% больше корректных решений на токен по сравнению с базовой моделью. Для запуска рекомендуется vLLM с поддержкой AWQ, tool calls и reasoning parser; в README приведена конфигурация с контекстом до 32768 токенов и тензорным параллелизмом на двух GPU. Сильными сторонами являются экономичное рассуждение, высокая эффективность на задачах программирования и возможность использования в оптимизированном режиме инференса. Ограничения включают снижение результатов на HumanEval+ на 1,24% и на MMLU-Pro на 7,2%, а также возможное ухудшение качества на задачах, требующих длинного контекста или сложного многошагового рассуждения. Языки и точный набор поддерживаемых модальностей в README не указаны; pipeline обозначен как image-text-to-text, но подробностей о мультимодальных возможностях нет. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3.5-9B-Claude-Deckard-Agent-Coder-Heretic-qx86-hi-mlx — языковая модель, опубликованная nightmedia. Это merge-модель на базе семейства Qwen3.5-9B, созданная методом NuSLERP с использованием компонентов Qwen3.5-9B-Agent от armand0e и Qwopus3.5-9B-Coder от Jackrong, а также нескольких промежуточных моделей nightmedia и DavidAU. В описании также указана интеграция с MLX и квантизация qx86-hi. Модель предназначена для программирования, агентских сценариев, рассуждений, генерации и продолжения текстов, включая художественную прозу, ролевые диалоги и различные жанры письма. Поддерживаются английский и китайский языки. Заявленный размер — 9 млрд параметров; точная длина контекста и полный перечень поддерживаемых модальностей не указаны. В шаблоне чата предусмотрено переключение режимов рассуждения с помощью тегов <|think_on|> и <|think_off|>, а также управление сохранением рассуждений через <|think_remember|> и <|think_forget|>. Для варианта qx86-hi приведены perplexity 4,155, пиковое потребление памяти около 15,47 ГБ и скорость около 672 токенов в секунду; эти показатели зависят от оборудования и реализации. К сильным сторонам относятся сочетание агентских и кодовых навыков, поддержка глубокого рассуждения и творческой генерации, а также относительно умеренные требования к памяти благодаря квантизации. Ограничения включают отсутствие подробных независимых оценок качества, неизвестную длину контекста и потенциально менее предсказуемое поведение merge- и uncensored-модели. Лицензия указана как Apache-2.0.

Crucible Labs выпустила сжатую версию Qwen3.6-35B-A3B для локальной генерации кода и работы с инструментами. Модель основана на архитектуре mixture-of-experts: методом REAP удалено 48% маршрутизируемых экспертов, после чего веса квантизированы в GGUF по схеме Q3K-mixed с использованием importance matrix. Артефакт содержит 19,17 млрд параметров и занимает 9,4 ГБ; для запуска предназначен llama.cpp. В отличие от базовой модели, в этой версии нет визуального энкодера.

Это версия Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct, подготовленная сообществом mlx-community для запуска в формате MLX на устройствах Apple с библиотекой mlx-lm. Модель использует архитектуру Qwen3 MoE; метаданные указывают 2,4 млрд параметров и контекст до 262 144 токенов. Модель предназначена для генерации кода и диалоговых сценариев программирования, включая работу с длинными запросами. Она принимает текст и выдаёт текст. README сообщает о конвертации исходной модели в MLX с помощью mlx-lm 0.26.2. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Это квантованная модель Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct в формате GGUF, преобразованная пользователем n00b001 из исходной модели Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct с помощью llama.cpp и сервиса GGUF-my-repo. Модель предназначена для генерации текста и ориентирована прежде всего на задачи программирования и взаимодействие с кодом; запуск предусмотрен через llama.cpp в консольном режиме или в формате сервера. В названии указаны конфигурация 30B-A3B и квантование Q4_K_M, однако README не содержит подробностей об архитектуре, фактическом размере файла, поддерживаемых языках и модальностях. Для серверного запуска приведён пример с контекстом 2048 токенов. Сильной стороной является возможность локального использования в совместимом окружении llama.cpp и более экономичное представление благодаря квантованию. Ограничения, включая возможные потери качества из-за квантования и требования к аппаратному обеспечению, в README не описаны. Указана лицензия Apache-2.0; ссылка на лицензию относится к исходной модели Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct.

Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-1M — версия модели для генерации кода от команды Qwen, размещённая Unsloth. Это каузальная языковая модель с архитектурой MoE: в исходной конфигурации 480 млрд параметров, из которых активируются 35 млрд. Модель предназначена для агентного программирования, работы с инструментами и анализа больших репозиториев. По карточке, длина контекста расширена с 256 тысяч до 1 миллиона токенов. Модель принимает текстовые запросы и выдаёт текст, в том числе код; поддерживает интерфейс вызова функций и рассчитана на работу с Qwen Code и CLINE. В README указано, что доступен только режим без рассуждений (non-thinking). Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Метаданные указывают дообучение на Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct.

noctrex/Qwen3-Coder-Next-MXFP4_MOE-GGUF — квантованная версия языковой модели Qwen3-Coder-Next, подготовленная автором noctrex в формате GGUF. Веса MoE-тензоров представлены в MXFP4, остальные тензоры сохранены в BF16 или F16; автор рекомендует вариант BF16 как более качественный, а F16 — как альтернативу, которая на некоторых архитектурах может работать быстрее. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате и унаследовала специализацию Qwen3-Coder-Next на генерации кода и задачах кодирующих агентов. В карточке указаны рекомендуемые параметры генерации: temperature=1.0, top_p=0.95 и top_k=40. Лицензия и ограничения по использованию в предоставленных данных не описаны.

DavidAU/Qwen3-Jan-Nano-128k-6B-Brainstorm20x — инструкцияционная языковая модель для генерации текста, кода и диалогов. В основе лежит Menlo/Jan-nano-128k; автор сообщает о применении адаптера Brainstorm 20x, настроенного на улучшение генерации кода и решения задач. В метаданных архитектура указана как плотная Qwen3ForCausalLM, размер — 5,4 млрд параметров, формат весов — safetensors. Модель принимает текст и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Карточка описывает её применение для программирования, многошаговых задач, творческого письма и мозгового штурма. Автор отмечает более подробную и нюансированную прозу, а также более строгое следование инструкциям; эти наблюдения представлены как субъективные результаты тестирования. Указанная лицензия — Apache-2.0. Для запуска README рекомендует шаблон Jinja или ChatML и приводит настройки сэмплирования; для сложных многошаговых задач автор советует варианты квантования Q6 или Q8. Карточка не приводит независимых бенчмарков, поэтому заявления об улучшениях не следует считать подтверждённой оценкой качества.

Qwen-Qwen2.5-Coder-7B-llamafied — версия Qwen/Qwen2.5-Coder-7B от llamafy, представленная в формате Llama для совместимости с программами, поддерживающими этот формат. Это плотная авторегрессионная модель с 7,1 млрд параметров; метаданные указывают библиотеку Transformers и формат весов Safetensors. Модель предназначена для генерации текста, в том числе программного кода, и поддерживает диалоговый интерфейс. Модель основана на дообученной для кода Qwen2.5-Coder-7B. Указанная длина контекста — 4096 токенов. Карточка заявляет совместимость с программами, поддерживающими формат Llama, однако конкретные результаты конвертации и совместимость отдельных функций не описаны. Лицензия в предоставленных данных не указана.

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.

Карточка модели roskosmos19/Rhea-4B-Coding на Hugging Face совпадает с карточкой roskosmos19/Orca-2-4B-Coding-max, поэтому описание составлено по ней. Rhea-4B-Coding — дообученная Roskosmos19 модель для программирования на базе Aquiles-ai/Athenea-4B-Coding. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen3 с 3,7 млрд параметров; она работает через Transformers, принимает текст и генерирует текст. В карточке заявлено контекстное окно до 262 144 токенов. Модель предназначена для рассуждений о коде, его написания и дополнения, отладки, проектирования алгоритмов и понимания программ. Она обучена на программных данных с трассами рассуждений и ориентирована на многошаговый цикл: первоначальная реализация, самопроверка на ошибки и улучшение итогового решения. Также заявлена поддержка сценариев с агентными инструментами. Модель рассчитана на задачи разработки с несколькими языками программирования; метаданные указывают английский язык. Карточка описывает её как uncensored и предназначенную для исследований и экспериментов. Лицензия — Apache-2.0. Качество рассуждений и работы с инструментами зависит от запроса и настроек инференса; отдельные результаты оценки в карточке не приведены.

Salience 1.5 Flash — мультимодальная модель Vection Labs для работы с текстом, изображениями и видео. Она построена на архитектуре Qwen3-VL Mixture-of-Experts: всего 30 млрд параметров, из которых для каждого токена активны около 3,3 млрд. Модель рассчитана на использование через Transformers и поддерживает контекст до 1 млн токенов; в README указан нативный контекст 256 тыс. токенов с расширением посредством interleaved multimodal RoPE. Модель предназначена для генерации и отладки кода, работы с репозиториями, создания интерфейсов, вызова инструментов и агентных сценариев. Она также принимает изображения и видео для ответов на вопросы и анализа диаграмм, графиков, документов и экранов, а длинный контекст подходит для анализа больших документов. Указаны поддержка английского языка, чата, кода и интерфейса вызова инструментов; аудио модель не поддерживает. Модель может ошибаться в фактах и математических рассуждениях, а сгенерированный код может быть неверным или небезопасным. Длинные контексты и видеовходы увеличивают задержку и расход памяти; результаты и код требуют проверки человеком. Лицензия — Apache-2.0.

MaziyarPanahi/speechless-code-mistral-7b-v1.0-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана слиянием mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и uukuguy/speechless-code-mistral-7b-v1.0 методом SLERP; веса представлены в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы, с акцентом на задачи программирования. Поддерживает контекст до 32 768 токенов и в первую очередь рассчитана на английский язык и код. Лицензия — Apache-2.0. Качество ответов зависит от запроса; README не приводит результатов оценивания или конкретных ограничений. Это следует учитывать при использовании сгенерированного кода и проверять его перед применением.

Speechless Tora Code 7B v1.0 GGUF — это языковая модель для генерации текста и программного кода, разработанная Jiangwen Su и квантованная TheBloke в формате GGUF. Модель основана на архитектуре Llama и содержит около 7 млрд параметров. В карточке указан английский язык, а исходный вариант доступен в формате PyTorch FP16. GGUF-файлы предназначены для локального запуска с использованием llama.cpp и совместимых интерфейсов и библиотек, включая text-generation-webui, LM Studio, KoboldCpp, ctransformers и llama-cpp-python. Модель ориентирована на программирование, генерацию кода и выполнение инструкций в текстовом формате. При обучении использовались наборы данных jondurbin/airoboros-2.2, Open-Orca/OpenOrca, garage-bAInd/Open-Platypus, WizardLM/WizardLM_evol_instruct_V2_196k и TokenBender/python_eval_instruct_51k. Для HumanEval указан результат pass@1 51,829%, однако он отмечен как непроверенный. Данные о размере контекста, поддерживаемых модальностях и специализированных языках программирования не приведены. Ключевое преимущество версии GGUF — возможность запуска на CPU и GPU с различными уровнями квантования от 2 до 8 бит, что позволяет выбирать компромисс между требованиями к памяти, скоростью и качеством. Ограничения включают возможную потерю качества из-за квантования, отсутствие подтверждённых результатов оценки и неизвестный размер контекста. В карточке указана лицензия llama2.

Stable Code Instruct 3B — авторегрессионная языковая модель на основе декодерной архитектуры Transformer, разработанная Stability AI и дообученная на базе stable-code-3b. Модель содержит около 2,7 млрд параметров и оптимизирована для работы с английским языком, программным кодом и инструкциями. Модель предназначена для диалоговых задач в software engineering, генерации и объяснения кода, решения задач программирования, а также генерации SQL и общения по вопросам, связанным с базами данных. Она поддерживает сценарии текстового ввода и вывода, включая работу с несколькими языками программирования, среди которых Python, C++, Java, JavaScript, PHP и Rust. Дообучение выполнялось на общедоступных и синтетических наборах данных с применением Direct Preference Optimization (DPO), что ориентировано на более эффективное следование инструкциям. К сильным сторонам относятся компактный размер для локального развертывания и заявленная высокая производительность среди моделей сопоставимого размера на тестах MultiPL-E и кодовой части MT-Bench. В README приведены результаты pass@1 для разных языков, однако они не были независимо подтверждены. Модель ограничена английским языком и текстовой модальностью; качество сгенерированного кода требует проверки и тестирования, а сравнительные результаты зависят от методики оценки. Модель распространяется по StabilityAI Community License; для коммерческого использования необходимо обратиться к условиям коммерческой лицензии Stability AI.

Trinity-2-Codestral-22B-v0.2 — модель для программирования из серии Trinity, созданной Migel Tissera. Это дообученная версия Codestral-22B-v0.1 от Mistral AI: плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 22 млрд параметров. Она предназначена для генерации кода и диалоговых запросов; метаданные указывают поддержку чата и контекст до 32 768 токенов. Для общения используется формат ChatML. В README приведены результаты оценки на Open LLM Leaderboard, включая средний балл 21,87, IFEval 43,45 и BBH 37,61; полного набора результатов в доступной карточке нет. Языки программирования и естественные языки отдельно не перечислены. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует проверять в файлах репозитория.

Triumvirate — плотная текстовая причинно-языковая модель семейства Qwen 3.5, созданная автором репозитория путём слияния Qwen/Qwen3.5-9B и специализированных моделей Qwopus3.5-9B-Coder, MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B и Ornith-1.5-9B. В README указаны размер 8,8 млрд параметров и контекст 256 тыс. токенов; метаданные каталога указывают 7,2 млрд параметров. Модель предназначена для генерации кода, разбиения задач разработки на шаги и агентных сценариев с вызовом инструментов. Слияние TIES-DELLA объединяет сильные стороны компонентов: точность синтаксиса и алгоритмов, разбор задач SWE-bench, вызов инструментов, обработку ошибок и завершение циклов. Это текстовая модель на базе Transformers, опубликованная в формате safetensors. Карточка заявляет поддержку английского и китайского языков; метаданные указывают чат и интерфейс вызова инструментов. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Указанные автором характеристики и преимущества не являются независимой оценкой качества; описание не содержит сравнительных результатов, подтверждающих их на практике.

Whittle-Next-27B-A3B-GGUF — это исследовательская GGUF-квантизация модели logic65/Whittle-Next-27B-A3B, разработанная David Aylward (logic65) совместно с Claude (Anthropic). Модель предназначена для запуска через llama.cpp и совместима с LM Studio, Jan, Ollama и llama-swap при наличии актуальной версии llama.cpp. Лицензия — Apache-2.0. Модель использует архитектуру Qwen4-Next в формате qwen4_exp и представляет собой смесь экспертов (MoE) с 27 млрд параметров всего и примерно 3 млрд активных параметров на токен. В ней применяются гиперсвязи остаточных потоков, хешированная n-gram-память объёмом 2 млрд строк, поуровневые эмбеддинги и дистилляция из Qwen3.8-27B. Поддерживаются текстовая генерация, диалоговые сценарии, рассуждения, математика и программирование; заявлены английский, китайский и многоязычный режимы. Доступны варианты квантизации от Q3_K_M до Q8_0 размером примерно от 13,3 до 29,3 ГБ. В README указано, что модель рассчитана на контекст до 16 384 токенов при рекомендованной настройке запуска. Сильными сторонами являются низкое число активных параметров, возможность запуска на стандартном llama.cpp без патчей, поддержка режима пошагового рассуждения и сравнительно высокая точность на математических задачах и проверке кода для исследовательского прототипа. Модель рекомендуется использовать с включённым thinking-режимом, сэмплированием и бюджетом не менее 4096 токенов для программирования. Это research preview, а не завершённая универсальная модель: ответы по коду могут быть длинными, производительность зависит от квантизации и размещения памяти, а при жадной генерации возможны зацикливания. Для полноценной оценки следует учитывать ограничения и измерения из базовой карточки модели.

DeepCoder-14B-Preview-GGUF — это набор GGUF-квантизаций языковой модели DeepCoder-14B-Preview, разработанной agentica-org и подготовленной quantized_by bartowski с использованием llama.cpp. Модель предназначена для генерации текста и, прежде всего, для задач программирования, включая решение проверяемых задач, генерацию кода и сценарии локального запуска через LM Studio, llama.cpp и совместимые проекты. В состав входят варианты от bf16 до Q3 и IQ3/IQ4-квантизаций размером примерно от 6,9 до 29,6 ГБ. Доступен ряд уровней качества и требований к памяти: версии Q6_K_L и Q6_K заявлены как близкие к исходному качеству, Q4_K_M — как вариант по умолчанию для большинства сценариев, а младшие квантизации подходят для систем с ограниченным объёмом RAM, но снижают качество. Указан английский язык; архитектура и размер контекста в README не раскрыты. Рекомендуемый формат промпта приведён в документации модели. Модель удобна для локального инференса благодаря формату GGUF и большому выбору квантизаций, однако качество и требования к ресурсам зависят от выбранного файла. README не содержит подробностей о сильных и слабых сторонах исходной модели, результатах оценки, поддерживаемых модальностях или ограничениях применения. Распространение указано по лицензии MIT.

Agents-A1-4B-kimi-Preview-heretic — текстовая чат-модель для задач программирования и агентных сценариев, опубликованная автором hotdogs. Это дообученная и изменённая с помощью abliteration версия hotdogs/Agents-A1-4B-kimi-Preview; в README указана архитектура на базе InternScience/Agents-A1-4B. Модель имеет архитектуру Qwen3.5 dense, около 3,4 млрд параметров по метаданным и контекст до 262 144 токенов. Распространяется в формате safetensors с весами BF16; лицензия — AGPL-3.0. Модель предназначена для генерации кода, планирования и отладки, пошаговых рассуждений, многоходовых диалогов и вызова инструментов в агентных сценариях. README сообщает, что модель прошла abliteration для снижения склонности к отказам и заявляет сохранение качества работы с кодом; эти показатели приведены автором и не являются независимой оценкой. Карточка отмечает английский и тайский языки, а также поддержку сценариев с кодом на нескольких языках программирования. Версия обозначена как preview, а автор предупреждает, что модель может выдавать оскорбительный, вредный или неподходящий контент.

Карточка модели dendriteholdings/albedo-qwen3.6-35b-king-genesis 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.

CodeGemma 1.1 7B IT — это инструкционно дообученная языковая модель для генерации и работы с программным кодом, разработанная Google. Данная версия опубликована в формате GGUF и квантизирована bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Размер исходной модели — 7 миллиардов параметров. Модель предназначена для сценариев, связанных с программированием, включая генерацию кода по описанию задачи; в README приведён пример создания функции на Python для вычисления числа Фибоначчи. Для работы требуется специальный формат prompt с маркерами ролей CodeGemma. Модель не поддерживает system prompt. Сведения о поддерживаемых языках программирования, естественных языках и размере контекстного окна в предоставленных данных отсутствуют. Доступно множество вариантов квантизации с разным соотношением качества и требований к памяти: от Q8_0 размером 9,07 ГБ до компактных вариантов семейства IQ и Q2. В README наиболее рекомендуемыми названы Q6_K, Q5_K_M, Q5_K_S, Q4_K_M, Q4_K_S и некоторые IQ-квантизации; варианты с более низкой разрядностью экономят память, но могут заметно уступать по качеству. Модель распространяется по лицензии Gemma, условия которой указаны по ссылке Google.

CodeGemma 7b Instruct — инструкционная языковая модель для генерации и анализа программного кода, разработанная Google. В каталоге указана её GGUF-версия для локального запуска; квантизация выполнена bartowski на основе llama.cpp. Модель предназначена прежде всего для ответов на вопросы по программированию, генерации кода и работы в инструментах наподобие Copilot, включая сценарии autocomplete и fill-in-the-middle. Модель относится к семейству Gemma, имеет заявленный размер 7B параметров; в метаданных LM Studio указано 8B. Она работает в текстовой модальности, поддерживает инструкционный формат Google Gemma Instruct и не использует системный prompt. В README не указаны контекстное окно и полный перечень языков, однако приведены примеры генерации кода на C++, Java и React. Сильная сторона модели — специализация на задачах программирования и возможность локального использования в формате GGUF. Ограничения включают отсутствие поддержки системного prompt и недостаток сведений о контекстном окне, языковом покрытии и качестве на конкретных тестах. Для доступа к исходной модели на Hugging Face требуется принять лицензию Google Gemma; применимая лицензия — Gemma, условия опубликованы Google.

Code-Writer-V2-Obliterated-BF16 — модель на базе Qwen3.5, опубликованная groxaxo. Согласно README, это результат слияния базовой модели llmfan46/Qwen3.5-27B-Writer-V2-uncensored-heretic с LoRA-адаптером для программирования; веса сохранены в BF16 без квантизации. Метаданные указывают архитектуру Qwen3.5 с плотной моделью типа Qwen3_5ForConditionalGeneration и формат safetensors. В README заявлен размер 27 млрд параметров и контекст до 200 000 токенов; эти значения не подтверждены метаданными. Модель предназначена для генерации кода и творческих текстов, а также для работы с длинными запросами, например с крупными фрагментами кодовой базы или рукописями. Метаданные классифицируют её как text-generation и отмечают поддержку чата и кода. README описывает визуальный модуль, но указывает, что обработка изображений не проверена; поэтому основное подтверждённое назначение — текстовое. Естественный язык в метаданных карточки — английский. Модель выпущена по лицензии Apache-2.0. Возможны неточные или неподходящие ответы; результаты кода и текста следует проверять. Визуальные сценарии требуют отдельной проверки совместимости и качества.

Denilah/CoMA-7B — дообученная языковая модель для генерации кода и выполнения инструкций. По карточке, модель обучена в июне 2023 года на наборе из 77 тысяч примеров для восьми задач. В метаданных указаны архитектура Llama с плотной causal language model, 6,6 млрд параметров, контекст до 16 384 токенов и формат PyTorch. Модель предназначена для генерации кода и выполнения разнообразных инструкций. Данных недостаточно, чтобы перечислить все восемь задач или указать конкретные языки программирования и естественные языки. Лицензия в предоставленных источниках не указана.