II.7DevOps, облако и эксплуатация IT-систем

Это GGUF-квантизованная версия модели Qwen3-Coder-REAP-25B-A3B, разработанной командой Cerebras. Репозиторий с квантизациями подготовлен bartowski с использованием llama.cpp и imatrix-калибровки. Модель относится к категории text-generation и предназначена для генерации текста, включая сценарии программирования, однако подробные сведения о специализации исходной модели в представленном README отсутствуют. Доступны варианты от исходных BF16-весов размером 49,76 ГБ до низкобитных форматов размером примерно 11,5–26,5 ГБ. Представлены форматы Q8_0, Q6_K, Q5_K, Q4_K, Q3_K, IQ4 и IQ3; некоторые варианты оптимизированы по качеству, размеру или производительности на ARM и Apple Silicon. Модель можно запускать через LM Studio, llama.cpp и другие проекты на его основе. Архитектура, число параметров и активных параметров, поддерживаемые языки, модальности и размер контекста в README не указаны. Для модели не задан chat template, поэтому используется шаблон по умолчанию, который может быть некорректным. Сильной стороной является широкий выбор уровней квантизации: варианты Q6 и Q5 заявлены как обеспечивающие очень высокое или высокое качество, а Q4_K_M — как компромиссный вариант для большинства сценариев. Более компактные варианты позволяют работать при ограниченном объёме оперативной памяти, но сопровождаются снижением качества. Лицензия в представленном README не указана.

Code-33B — полноценно дообученная модель на базе Llama-1, созданная ajibawa-2023 для генерации кода с подробными объяснениями. Модель обучена на наборе Code-74k-ShareGPT, содержащем около 74 тысяч примеров диалогов с кодом. Она принимает запросы в формате Vicuna/ShareGPT и предназначена для ответов помощника на вопросы о программировании. Модель генерирует код на Python, Java, JavaScript, Go, C++, Rust и других языках программирования, сопровождая его объяснениями. Это плотная авторегрессионная Llama-модель с 32,3 млрд параметров и контекстом 2048 токенов. Репозиторий содержит веса PyTorch; автор также ссылается на отдельные квантованные версии. Лицензия — CC-BY-NC-ND-4.0, которая ограничивает коммерческое использование и распространение производных версий.

CodeGeeX4-ALL-9B — открытая многоязычная модель генерации кода от команды CodeGeeX, созданная на базе GLM-4-9B путём продолженного обучения. Она предназначена для помощи в разработке программного обеспечения: генерирует и дополняет код, отвечает на вопросы о коде и репозиториях, а также поддерживает сценарии с интерпретатором кода, веб-поиском и вызовом функций. Модель имеет плотную архитектуру семейства ChatGLM и 11,4 млрд параметров; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Карточка указывает поддержку китайского и английского языков, а примеры ориентированы на программирование, в том числе на Python. По README, CodeGeeX4-ALL-9B показывает конкурентные результаты на BigCodeBench и NaturalCodeBench и рассчитана на широкий набор задач разработки. Метаданные указывают формат safetensors и лицензию other; конкретные условия лицензии следует проверять в репозитории модели. Результаты для конкретных языков программирования и сценариев могут различаться; сама карточка не приводит подробных ограничений или гарантий качества.

Карточка модели TechxGenus/CursorCore-QW2.5-1.5B на Hugging Face совпадает с карточкой TechxGenus/CursorCore-DS-1.3B, поэтому описание составлено по ней. CursorCore-DS-1.3B — модель из серии CursorCore, разработанной Hao Jiang, Qi Liu, Rui Li, Shengyu Ye и Shijin Wang для помощи в программировании. Она дообучена на базе deepseek-ai/deepseek-coder-1.3b-base и предназначена для генерации кода и диалоговой поддержки в сценариях AI-помощника программиста, включая редактирование кода, встроенный чат и автодополнение. Модель использует плотную архитектуру семейства LLaMA с причинно-следственной языковой моделью на 1,3 млрд параметров. Она принимает текстовые запросы и контекст с кодом и генерирует текст, включая программный код; заявленная длина контекста — 16 384 токена. README показывает сценарии обычного чата и взаимодействия с кодом, но примеры для конкретной модели частично используют другие модели CursorCore. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверять с карточкой модели.

FlashModel-Qwen3.5-9B — текстовая причинная языковая модель, дообученная flashback2k на базе Qwen/Qwen3.5-9B методом LoRA с последующим объединением весов. Модель содержит около 7,2 млрд параметров, использует архитектуру Qwen3_5ForCausalLM и формат Safetensors; заявленная длина контекста — 262 144 токена. В отличие от мультимодальной базовой модели, этот вариант предназначен только для работы с текстом и не содержит компонента зрения. Модель ориентирована на рассуждения, решение математических задач, генерацию кода, следование инструкциям и вызов инструментов в диалоговых сценариях. Обучение включало англоязычные примеры из наборов Nemotron по математике, соревновательному программированию, агентным задачам, инструкциям и науке; для получения обучающих ответов использовались несколько открытых моделей-учителей. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0. Сравнительных бенчмарков пока нет, поэтому качество относительно исходной Qwen3.5-9B не установлено. Обучающие данные были англоязычными, и на запросах на других языках модель может рассуждать по-английски; примеры по математике и коду длиннее 16 тысяч токенов исключались из обучения. Эффект специальных тегов бюджета рассуждений не измерен.

gemma-4-12B-coder-fable5-composer2.5-nvfp4 — это квантизированная MLX-версия дообученной модели Gemma 4-12B coder. Исходную fine-tune-модель разработал yuxinlu1, а данный вариант подготовил Sourav Singh для локального инференса на Apple Silicon. Модель ориентирована прежде всего на генерацию кода, задачи программирования и алгоритмическое рассуждение; заявлена поддержка reasoning channel. Модель использует архитектуру Gemma 4 Unified с текстовыми, визуальными и аудиокомпонентами, однако конкретные языки и размер контекстного окна в README не указаны. Основная часть весов представлена в формате NVFP4 с 4-битной плавающей точностью и group size 16; attention-модули o_proj и vision/audio projectors сохранены в 8-битном формате. Заявлены загрузка примерно за 1,7 секунды, объём около 6,8 ГБ и скорость декодирования около 28 токенов в секунду на M4 Pro. В тестах модель показала высокие результаты на HumanEval и MBPP, существенно превосходя базовую Gemma 4-12B-it в задачах программирования, но уступая ей на математическом бенчмарке GSM8K. Это специализированный MLX-чекпойнт для работы через Krill и не является совместимым с vanilla mlx_lm, mlx_vlm, llama.cpp, Ollama, transformers или vLLM. Для запуска требуется движок с поддержкой архитектуры gemma4_unified и смешанной конфигурации NVFP4. Модель распространяется по лицензии Gemma; права на исходную fine-tune-модель принадлежат её автору, а данный репозиторий изменяет квантизацию и упаковку.

internlm3-8B-Nex-N1 — чат-модель серии Nex-N1 от разработчиков платформы Nex, представленная в работе о создании агентных моделей. Это плотная авторегрессионная модель InternLM3 с 8,3 млрд параметров, опубликованная в формате Safetensors; карточка указывает контекст до 131 072 токенов и лицензию Apache-2.0. Модель предназначена для агентных сценариев: программирования, вызова инструментов и функций, веб-поиска и многошаговых задач. Разработчики также заявляют применение для создания мини-приложений, сайтов и слайдов. В README описана поддержка function calling и приведены результаты серии Nex-N1 на агентных бенчмарках, однако таблица не содержит отдельной строки с результатами именно этой 8B-модели. Модель принимает текстовые запросы и генерирует текстовые ответы; в метаданных отмечен режим чата. Языковая поддержка отдельно не описана. Для запуска разработчики рекомендуют SGLang; для function calling предлагается специальный парсер инструментов. Качество в конкретных задачах и совместимость с окружением агента могут зависеть от конфигурации и инструментов.

Jan-v2-VL-max — мультимодальная vision-language модель, разработанная JanHQ и основанная на Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking. Модель содержит 30 миллиардов параметров и предназначена для обработки текста и изображений, включая работу со скриншотами. Указан английский язык. Доступна в формате GGUF, а также упоминается FP8-сборка для инференса. Основной сценарий применения — выполнение длинных многошаговых задач, где план или необходимые знания задаются заранее, а результат зависит от устойчивого последовательного выполнения с минимальным накоплением ошибок. Модель ориентирована на агентскую автоматизацию и управление пользовательским интерфейсом в браузерах и настольных приложениях, включая использование скриншотов, инструментов и Jan Browser MCP. По данным README, LoRA-based RLVR улучшает стабильность при длинных цепочках действий. В сравнении с Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking FP8-версия не демонстрирует регрессий и показывает небольшие улучшения на ряде задач, особенно при долгом выполнении. FP8-сборка также снижает требования к памяти и задержку, однако конкретные результаты, максимальный контекст и полный перечень поддерживаемых языков не указаны. Для локального запуска рекомендуются vLLM и llama.cpp; лицензия — Apache 2.0.

J.A.R.V.I.S. Titan V15 MoE — инструкция-настроенная модель для генерации текста, разработанная Dhanesh в рамках программы автономных рассуждений J.A.R.V.I.S. Titan. README указывает базовую модель dhanesh-hf/Jarvis-Titan-M4-Merged и обучение на 121,5 млн токенов с примерами математики, программирования, пошаговых рассуждений и выполнения действий агентами. Метаданные указывают 7,1 млрд параметров, контекст до 32 768 токенов, поддержку диалогов и кода; карточка описывает MoE-архитектуру в стиле DeepSeekMoE с восемью маршрутизируемыми экспертами и общим экспертом, хотя заявленное число параметров в README отличается от метаданных. Модель предназначена для математических рассуждений, синтеза и исправления кода, диалогов и агентных сценариев. В README описаны 28 слоёв, выбор двух маршрутизируемых экспертов и общего эксперта на токен, а также механизм памяти M4 Tri-Brid. Указанный в README режим окна SWA составляет 2048 токенов; метаданные заявляют нативный контекст в 32 768 токенов. Основной язык карточки — английский. Лицензия обозначена как other, поэтому конкретные условия следует сверить с лицензией репозитория.

Grug-35B-A3B-GGUF — квантизированная версия модели Grug-35B-A3B, разработанной kai-os и подготовленной в формате GGUF пользователем bartowski. Модель предназначена для генерации текста и задач, требующих рассуждений, включая математические и программные сценарии, отладку кода и компактное reasoning. Она обучалась с применением QLoRA и использовала наборы данных для общего, математического и программного reasoning. Модель имеет архитектуру MoE с заявленными 35B общих параметров и 3B активных параметров, однако сведения о точном контекстном окне, поддерживаемых языках и дополнительных модальностях в README отсутствуют. Квантизация выполнена с использованием llama.cpp и imatrix; доступны варианты от IQ3_M и Q3 до Q8_0, а также исходные веса BF16. Старшие варианты обеспечивают более высокое качество, а младшие требуют меньше оперативной памяти. Запуск поддерживается через llama.cpp, LM Studio, KoboldCpp, Jan AI, Text Generation Web UI и другие совместимые инструменты, при условии поддержки модели. Сильной стороной является сочетание большой общей ёмкости MoE с небольшим числом активных параметров, что может снизить требования к вычислениям по сравнению с плотной моделью аналогичного размера. Ограничения включают значительные требования к памяти даже для большинства квантизированных вариантов, отсутствие подробных результатов независимых оценок и неполные сведения о языках и контексте. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Kimi-K2.7-Code-JANGTQ_K — квантованный вариант модели moonshotai/Kimi-K2.7-Code для запуска через MLX на компьютерах Apple с Apple Silicon. В карточке указаны архитектура семейства Kimi K2.5 и поддержка диалогового режима; исходная модель описана в каталоге как агентная модель для сложных задач программирования и многоэтапной разработки ПО, с поддержкой изображений, видео и инструментов. Профиль JANGTQ_K использует JANG TurboQuant: routed experts квантованы до 2 бит для gate и up и до 4 бит для down, attention и shared experts — до 8 бит. Для загрузки нужны jang-tools или vMLX; модель не поддерживается стандартным MLX, LM Studio и Ollama. Для токенизатора Kimi README указывает зависимости tiktoken и blobfile и необходимость включить TRUST_REMOTE_CODE. Лицензия обозначена как other, поэтому конкретные условия использования следует сверять с лицензией исходной модели и репозитория.

Llama-3-Groq-8B-Tool-Use-GGUF — набор GGUF-квантизированных версий модели Llama-3-Groq-8B-Tool-Use, разработанной Groq на базе Llama 3. Квантизацию выполнил bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для генерации текста на английском языке, включая сценарии tool use и function calling, где требуется взаимодействие с внешними инструментами или API. Это текстовая модель без заявленной поддержки изображений или других модальностей. Модель содержит около 8 млрд параметров и распространяется в вариантах от F32 до Q2_K и IQ2_M с размером файлов примерно от 2,95 до 32,13 ГБ. Доступны различные уровни квантизации, включая рекомендуемые Q4, Q5 и Q6, позволяющие выбирать баланс между качеством и требованиями к оперативной памяти. Для запуска предлагается использовать llama.cpp или LM Studio; README также указывает специальный формат промпта с ролями system, user и assistant и служебными токенами Llama 3. Размер контекста в предоставленных данных не указан. Сильными сторонами являются специализация на использовании инструментов, широкий выбор квантизированных вариантов и возможность локального запуска. Более агрессивная квантизация уменьшает требования к памяти, но может снижать качество ответов; варианты с низким битрейтом прямо характеризуются как низкокачественные или не рекомендуемые. Лицензия указана как llama3.

MiniMax-M3-REAP32-Coder — созданная JANGQ-AI версия MiniMax-M3 для программирования, агентных сценариев и мультимодального диалога. Это MoE-модель с архитектурой MiniMaxM3SparseForConditionalGeneration; в карточке указаны 60 слоёв и сохранённая поддержка изображений. Модель предназначена для запуска через vMLX на компьютерах Apple Silicon и требует vMLX версии 1.5.67 или новее. Веса упакованы в формат JANG: применены смешанная аффинная квантизация, AWQ и сокращение числа маршрутизируемых экспертов методом REAP. В README заявлены результат HumanEval pass@1 100% на случайно перемешанной половине набора (82 задания) и улучшение на небольшом тесте арифметики и рассуждений. Это результаты авторской проверки, а не гарантия качества на других задачах. Базовая MiniMax-M3 описана как модель с контекстом до 1 млн токенов, но README не подтверждает, что такой контекст доступен этой сборке. Для загрузки необходимы JANG loader и M3 runtime из vMLX; модель несовместима с обычными загрузчиками Transformers, vLLM и MLX. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует уточнить по карточке модели и сопутствующим лицензиям базовой модели и компонентов.

Mistral-NeMo-Minitron-8B-Alpaca-CODE-Python-GGUF-16bit — локально запускаемая модель генерации кода на 8 млрд параметров от Agnuxo, представленная в формате GGUF F16. Карточка позиционирует её как помощника для написания кода на Python и других языках программирования, включая JavaScript, TypeScript, Rust, Go и C++, а также для задач научных вычислений и машинного обучения с NumPy, SciPy, Pandas, PyTorch, TensorFlow и JAX. Модель предназначена для генерации и помощи с кодом в локальных сценариях; README рекомендует запуск через Ollama и также описывает использование через Transformers. Метаданные относят архитектуру к плотному семейству Mistral, а формат файлов — к GGUF F16. Лицензия — Apache-2.0. В карточке нет подробностей о контексте, языках естественного общения и результатах независимой оценки качества.

Это размещённая Featherless AI подборка GGUF-файлов с разными вариантами квантования модели Qwen2.5-Coder-32B-Instruct. Основа — инструкционная модель на 32 млрд параметров для генерации кода и ответов на запросы разработчиков; в репозитории перечислены варианты IQ4_XS, Q2_K и Q3_K_L, а также другие файлы квантования. Модель предназначена для диалоговой генерации кода: например, для написания фрагментов программ, объяснения кода и помощи разработчикам. Репозиторий помечен как GGUF и поддерживает сценарии чата. Лицензия и сведения о длине контекста в предоставленных данных отсутствуют.

OpenCodeInterpreter-CL-34B — модель генерации кода из семейства OpenCodeInterpreter, основанная на CodeLlama-34b-Python-hf. Она объединяет генерацию кода с выполнением и итеративным уточнением по обратной связи; в этой карточке описана сама модель, а не отдельная среда выполнения. Модель разработана для помощи в написании и интерпретации кода. Это плотная авторегрессионная модель архитектуры LlamaForCausalLM с 33,5 млрд параметров и контекстом 16 384 токена. Метаданные указывают английский язык и поддержку генерации текста; для задач с кодом модель отмечена тегом code. Опубликована под лицензией Apache-2.0. Карточка приводит результаты семейства на HumanEval и MBPP, но не содержит отдельных оценок именно этой версии на этих тестах.

JASouth публикует квантованную сборку языковой модели Ornith-1.5-9B от Ornith AI. Это вариант IQ-Hybrid в формате GGUF с калибровкой по importance matrix и смешанной точностью слоёв, рассчитанный на запуск на потребительских видеокартах с 8 ГБ видеопамяти. Модель предназначена для генерации текста и диалогового использования; исходная модель описана как подходящая для программирования, агентных задач и работы с инструментами в длинном контексте. В репозитории приведены варианты размером 5,38 и 6,55 ГБ и результаты сравнения perplexity на Wikitext-2. Автор сообщает, что вариант 5,38 ГБ показывает perplexity 9,2262 против 9,4833 у официального Q6_K и помещается в ограничения 8 ГБ VRAM; также заявлена поддержка длинного контекста, однако точная длина контекста исходной модели в доступных данных не приведена. Лицензия — MIT. Результаты производительности и качества являются заявлениями автора и зависят от конфигурации запуска.

PowerMoE-3B — разреженная языковая модель с архитектурой Mixture-of-Experts (sMoE), разработанная IBM Research. Несмотря на обозначение 3B, при обработке каждого токена она активирует около 800 млн параметров. Модель обучена с планировщиком скорости обучения Power на смеси открытых и проприетарных наборов данных; в метаданных указаны архитектура Granite MoE, 352,3 млн параметров и контекст до 4096 токенов. Модель предназначена для генерации текста, включая ответы на вопросы с выбором варианта, генерацию кода и математические рассуждения. README сообщает об обнадёживающих результатах на бенчмарках по сравнению с плотными моделями, активирующими вдвое больше параметров, но не приводит конкретных метрик. Для запуска требуется версия Transformers из исходного кода. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Prox 7B DPO — языковая модель OpenVoid AI на архитектуре Mistral, дообученная на базе Mistral-7b-v0.2. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов; в репозитории доступны веса Safetensors. Карточка указывает английский язык и лицензию Apache-2.0. Модель предназначена для генерации и объяснения кода, документирования, вопросов о кибербезопасности и методах взлома, а также помощи в проектах по программированию. Она дообучалась на материалах по кодированию и кибербезопасности, включая наборы данных для DPO; README также упоминает собственный набор OpenVoid AI. Ответы модели могут содержать ошибки и требуют проверки специалистом. Разработчик предостерегает от использования её для критически важных задач безопасности и незаконной деятельности. Лицензия репозитория — Apache-2.0.

Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct — инструктивно дообученная языковая модель для кода от команды Qwen. Она предназначена для генерации и исправления кода, рассуждений о коде и диалоговых сценариев для разработчиков, включая использование в кодовых агентах. Модель также сохраняет общие языковые и математические способности семейства Qwen2.5. Это плотная авторегрессионная модель архитектуры Qwen2 с 494 млн параметров и контекстом до 32 768 токенов. В архитектуре используются RoPE, SwiGLU, RMSNorm и группированное внимание; модель работает с текстом и выдаёт текст, в том числе код. Репозиторий содержит веса Safetensors, загрузка поддерживается библиотекой Transformers. Модель компактна для локальных экспериментов и интеграции в инструменты разработчика, но её малый размер может ограничивать качество сложной генерации и рассуждений по сравнению с более крупными моделями. Лицензия — Apache-2.0.

mlx-community/Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-bf16 — конвертированная в формат MLX инструктивная модель для генерации кода. Она основана на Qwen/Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct; архитектура — плотная Qwen2 с причинной языковой моделью Qwen2ForCausalLM и 1,5 млрд параметров. Модель предназначена для диалогового взаимодействия и задач с кодом, включая создание фрагментов по запросу и помощь при работе с программным кодом. Контекст модели составляет 32 768 токенов. В метаданных указан английский язык; README описывает конвертацию с помощью mlx-lm 0.18.1 и использование через эту библиотеку. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Практические результаты зависят от качества инструкций и сложности задачи; карточка не приводит отдельных оценок качества.

Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-heretic — декензурированная версия Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct, опубликованная saidutta69 и созданная RACER IS OP с использованием Heretic 1.4.0. Модель ориентирована на генерацию и анализ кода, локальные coding agents, copilot-сценарии и прямые ответы на программные запросы. Базовая модель разработана командой Qwen; в карточке указана поддержка английского языка. Модель содержит 1,5 млрд параметров и поставляется в формате GGUF, включая варианты от F16 до Q2_K, что позволяет запускать её на CPU, Apple Silicon и видеокартах с небольшим объёмом VRAM. Она совместима с llama.cpp, Ollama, LM Studio, Jan, Transformers, vLLM и SGLang. Декензурирование выполнено направленным изменением весов в проекциях attention и MLP без дообучения, поэтому заявляется сохранение большей части исходных знаний и следования инструкциям. Размер контекста в README не указан. Ключевая особенность — подавление отказов: в приведённом сравнении модель отказала в 5 из 100 тестовых запросов против 95 из 100 у исходной версии. Это может быть полезно для локальной разработки и экспериментов, но одновременно означает отсутствие встроенной фильтрации безопасности и повышенный риск нежелательной генерации. Модель сохраняет фактические ограничения и предвзятость базовой версии, а небольшой размер может ограничивать качество сложных задач. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-3MPER0RR-abliterated — доработанная исследователем 3MPER0RR версия Qwen2.5-Coder-32B-Instruct. Это плотная языковая модель на 32 млрд параметров для диалоговой генерации текста, ориентированная на код: базовая модель предназначена для генерации, анализа и исправления кода, а также создания кодовых агентов. Модель принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель описана как протестированная и сохранённая, однако подробности её изменений и результаты испытаний не приведены. Лицензия — Apache 2.0.

Jongbin-kr разработал эту модель как дообученную версию Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct с использованием TRL. Это плотная языковая модель семейства Qwen2 для генерации текста в формате диалога, в том числе для задач программирования и рассуждений. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель работает через библиотеку Transformers и распространяется в формате safetensors. В README приведён пример генерации ответа на вопрос в диалоговом формате. Лицензия в предоставленных данных не указана.

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.

Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NEO-CODER-MAX-MTP-GGUF — многоэтапная fine-tune и merge-модель семейства Qwen3.8 с 27 млрд параметров, опубликованная в репозитории isihdfg на основе модели DavidAU. По README, разработка выполнена командой DavidAU с использованием методов COLD FUSION, Fable Fusion 711 и инструментов Unsloth. Модель распространяется в форматах GGUF, включая обычные и MTP-квантизации, рассчитанные на запуск на пользовательском оборудовании. Модель предназначена для решения общих задач, рассуждений, программирования, творческого письма, создания художественных текстов и ролевых сценариев. Заявлены режимы thinking, reasoning и coder, а также поддержка английского и китайского языков. Основной акцент сделан на сокращении объёма рассуждений и ускорении генерации при сохранении детализации ответа; README также заявляет улучшение результатов на ряде ARC-бенчмарков по сравнению с базовыми моделями, однако эти показатели приведены автором и могут зависеть от режима, квантизации и методики оценки. К сильным сторонам относятся ориентация на программирование и творческие задачи, уменьшенное избыточное рассуждение, наличие вариантов для устройств с ограниченными ресурсами и заявленная поддержка MTP. Ограничения включают отсутствие в README точных данных о размере контекстного окна, полном наборе поддерживаемых модальностей и системных требованиях; заявленная «uncensored» и «abliterated» настройка также может означать ослабленные ограничения безопасности. Лицензия модели указана как Apache-2.0.

ClaudioItaly/Qwen-Density — объединённая языковая модель на базе Qwen2.5-Coder-7B-Instruct, созданная с помощью mergekit и метода TIES. В конфигурации указаны 7,1 млрд параметров, архитектура Qwen2 для авторегрессионной генерации текста и формат safetensors с точностью bfloat16; базовая модель перечислена трижды с одинаковыми настройками слияния. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате и может применяться для задач программирования, включая написание, анализ и исправление кода, унаследованные от базовой модели. Контекст составляет до 32 768 токенов. Метаданные указывают интерфейс вызова инструментов, однако README не приводит отдельной оценки качества или примеров работы именно этой сборки. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Qwopus3.6-35B-A3B-Coder-MTP-GGUF — экспериментальная общественная модель от Jackrong, созданная на основе Qwopus3.6-35B-A3B-v1 и unsloth/Qwen3.6-35B-A3B. Это дообученная модель для программирования и агентных сценариев, ориентированная на локальные рабочие процессы, в которых модель читает файлы, выбирает инструменты, изменяет код, запускает тесты, анализирует ошибки и подводит итоги. Модель использует архитектуру Mixture of Experts с 35 млрд общих и примерно 3 млрд активных параметров. Она рассчитана на режим без явно отображаемого длительного рассуждения, что должно снижать расход токенов и задержку в повторяющихся циклах работы агента. Поддерживаются генерация текста, работа с изображениями и текстом, вызов инструментов и function calling; заявлена совместимость с агентными оболочками в стиле Codex, OpenHands, Claude Code и OpenCode. В метаданных указаны языки английский, китайский, испанский, русский и японский. Размер контекста в README не указан. Сильные стороны модели — эффективность MoE, ориентация на быстрые циклы программирования, отладку и использование инструментов, а также пригодность для локального запуска в формате GGUF. Ограничения связаны с экспериментальным статусом, отсутствием подтверждённых в README количественных оценок качества и неопределённостью характеристик в конкретных задачах; заявленные возможности требуют самостоятельной проверки. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Smaug-Agentic — дообученная Abacus.AI модель на основе мультимодальной Kimi K3 от Moonshot AI, предназначенная для агентной работы и рассуждений, прежде всего в задачах программирования. Это плотная с точки зрения представления модели архитектура Kimi K3 с Mixture-of-Experts на 2,8 трлн параметров; обучение изменило поведение, сохранив архитектуру, токенизатор и визуальный энкодер MoonViT-V2 базовой модели. Контекст составляет 1 млн токенов, доступны ввод текста и изображений и генерация текста. Модель дообучена на отфильтрованных многоходовых траекториях программирования с использованием инструментов. По оценкам разработчика, она улучшает показатели базовой модели на ряде тестов рассуждений и агентного программирования; измерения проводились в указанных разработчиком условиях и не являются независимым сравнением. Модель рассчитана на интеграцию с агентными фреймворками, совместимыми с контрактом OpenAI chat completions. Для повторной отправки истории некоторые OpenAI-совместимые серверы требуют удаления нестандартных полей. Лицензия указана как other; конкретные условия следует сверить с лицензией репозитория.

speechless-code-mistral-7b-v1.0 — языковая модель для генерации кода и выполнения инструкций, созданная Uukuguy на базе Mistral-7B-v0.1. Модель дообучена на 201 981 примере с задачами программирования, рассуждения и планирования; среди источников данных — наборы Airoboros, OpenOrca, Open-Platypus, WizardLM, TokenBender и Spider. Для общения используется формат инструкций Alpaca. Это плотная авторегрессионная архитектура Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Карточка приводит результаты HumanEval и Big Code Evaluation и описывает возможности генерации кода, включая Python и ряд других языков программирования. Модель принимает текстовые инструкции и выдаёт текст с кодом или пояснениями; основной заявленный язык естественного общения — английский. Модель подходит для генерации и дополнения кода, решения задач по программированию, а также для запросов, требующих рассуждения и планирования. Лицензия — Apache 2.0. В карточке также перечислены сторонние AWQ, GPTQ и GGUF варианты для инференса, однако метаданные этого репозитория указывают формат PyTorch; приведённые оценки на тестах не гарантируют качество для конкретных задач.