II.7DevOps, облако и эксплуатация IT-систем

MiMo-7B-RL-0530 — языковая модель Xiaomi из семейства MiMo, дообученная с подкреплением для математических и программных рассуждений. Это плотная авторегрессионная модель на 7 млрд параметров с контекстом до 65 536 токенов; репозиторий содержит веса в формате safetensors, а метаданные указывают совместимость с Transformers и диалоговый режим с интерфейсом вызова инструментов. Модель предназначена для решения математических задач, генерации и анализа кода, а также диалоговых сценариев, где требуется пошаговое рассуждение. В README описано обучение с подкреплением на задачах математики и программирования с проверкой ответов по правилам. Заявлены результаты, сопоставимые с OpenAI o1-mini, однако они относятся к оценкам разработчиков и конкретным бенчмаркам. Модель принимает и генерирует текст. Метаданные не перечисляют языки, поэтому описание не приписывает ей конкретный набор языков. Лицензия — MIT. Практическое качество может зависеть от формулировки запроса и задачи; результаты рассуждений и сгенерированный код требуют проверки.

MiroThinker-v1.0-8B-GGUF — открытая исследовательская агентная модель от команды MiroMind AI, предназначенная для рассуждений с использованием инструментов и поиска информации. Это GGUF-версия модели MiroThinker v1.0, созданная на базе Qwen3-8B с помощью llama.cpp. Модель ориентирована на глубокий многошаговый анализ, задачи общего исследования и длительные сценарии взаимодействия с внешней средой. Она поддерживает контекстное окно до 256K токенов и до 600 вызовов инструментов на одну задачу, что позволяет строить длинные траектории поиска и рассуждений. В карточке указана поддержка английского языка; другие языки и модальности не заявлены. Сильными сторонами являются агентное поведение, получение внешней информации, корректировка ошибок на основе обратной связи среды и масштабирование за счёт более глубоких взаимодействий. Версия распространяется в формате GGUF и использует квантизацию с выборочным повышением точности отдельных слоёв, что может улучшать качество при заданном уровне квантизации, но увеличивает размер файла. Для полноценной работы требуются совместимый runtime, например llama.cpp, и настроенные инструменты или окружение для взаимодействия. Модель распространяется по лицензии MIT.

PolyKode Enterprise-Base — опубликованная ProCogia копия базовых весов Kimi-K2.7-Code от Moonshot AI. По README, веса побайтно идентичны исходной модели: PolyKode дообучивание, адаптеры и гарантии исполнения в этот выпуск не включены. Модель предназначена для генерации кода и агентных сценариев разработки, включая длительные многоэтапные задачи; её можно использовать для оценки базовых возможностей, прототипирования интеграций и экспериментов с переводом SAS, R и Python. В метаданных указаны архитектура Kimi K2.5 и класс KimiK25ForConditionalGeneration; карточка README характеризует архитектуру как Kimi K2 с Mixture of Experts. Репозиторий содержит safetensors, а README сообщает о сжатых тензорах и 64 шардах общим объёмом около 595 ГБ. Точные параметры и длина контекста здесь не приведены. Метаданные отмечают английский и китайский языки; возможности работы с изображениями и видео указаны только в описании базовой модели каталога, поэтому для этой копии они не включены во входные модальности. Модель ориентирована на программирование и сложные рабочие процессы разработки, но сама по себе не обеспечивает заявленные для отдельного продукта PolyKode Enterprise проверку паритета исполнения, аудиторские следы, сертификацию SAS или SLA. Для производственного перевода SAS в регулируемой среде README рекомендует продукт Enterprise и проверку в лицензированной среде SAS. Лицензия — Modified MIT; README сообщает о возможности коммерческого распространения и модификации и об условии атрибуции в интерфейсе при очень большом масштабе использования.

Sheltron Privacy Filter Ettin 32M — компактная модель Sheltron для обнаружения фрагментов текста, содержащих приватные данные и секреты. Это классификатор токенов на базе ModernBERT, дообученный на jhu-clsp/ettin-encoder-32m; модель содержит около 31,9 млн параметров и поддерживает контекст до 7999 токенов по метаданным. README указывает, что обучение и оценка проводились на последовательностях длиной 512 токенов, поэтому более длинный текст рекомендуется обрабатывать перекрывающимися окнами по 512 токенов с шагом 128. Модель размечает восемь категорий: номера счетов, адреса, даты, электронную почту, имена людей, телефонные номера, URL и секреты. Она предназначена для быстрого скрининга электронной почты, сообщений, переписок и команд, а её выход совместим по формату с OpenAI Privacy Filter. Доступны контрольная точка Safetensors FP32 и варианты ONNX, включая FP16; для ONNX нужен ONNX Runtime. Лицензия — Apache-2.0. Для воспроизведения метрик и корректного декодирования README предписывает применять ограниченный алгоритм Viterbi с калибровкой из viterbi_calibration.json, а не выбирать метки для каждого токена независимо. Базовая модель — англоязычный энкодер; в метаданных указан английский язык.

FlagRelease/Qwen3.6-27B-metax-FlagOS-Express — вариант открытой модели Qwen3.6, опубликованный FlagRelease для запуска через стек FlagOS на ускорителях Metax. Модель относится к плотной архитектуре Qwen3.5 и предназначена для диалогов и программирования: README отмечает агентное создание интерфейсов, рассуждение на уровне репозитория и сохранение контекста рассуждений между сообщениями. В метаданных указаны возможности чата и интерфейс вызова инструментов, а также поддержка китайского и английского языков. Карточка приводит результаты оценки GPQA Diamond и ERQA, а также сравнение производительности FlagOS с H100 при нескольких размерах контекста и 64 параллельных запросах. В README описано развёртывание в контейнере FlagOS-Metax и взаимодействие через AnythingLLM. Репозиторий содержит веса safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Число параметров и максимальная длина контекста в доступных сведениях не приведены.

RuvLTRA Claude Code — языковая модель для генерации текста и программного кода, разработанная проектом ruv. Она предназначена для интеграции с Claude Code и сценариев ассистированной разработки: генерации, дополнения, объяснения и рефакторинга кода. Модель также ориентирована на многоагентные рабочие процессы через claude-flow, где несколько экземпляров могут совместно выполнять задачи и использовать общую память. Модель построена на архитектуре Transformer и содержит около 0,5 млрд параметров. Она поставляется в формате GGUF с 4-битной квантизацией Q4_K_M, имеет контекст длиной 4096 токенов и размер файла около 398 МБ. Заявлены механизмы SONA для адаптации к стилю и предпочтениям пользователя, включая MicroLoRA, EWC++ и обучение на траекториях взаимодействия. Поддерживается англоязычный текст; другие языки в README не указаны. К сильным сторонам относятся небольшой размер, возможность локального и edge-развертывания, совместимость с llama.cpp, поддержка CPU, CUDA, ROCm и WebGPU, а также заявленная адаптация в реальном времени и ориентация на координацию нескольких агентов. Ограничения включают относительно небольшой объём контекста и размер модели, что может снижать качество сложного программирования по сравнению с крупными моделями; приведённые показатели производительности и возможности самообучения заявлены авторами README и не сопровождаются результатами бенчмарков. Лицензия — Apache 2.0.

DCAgent/a1-magicoder — дообученная на базе Qwen/Qwen3-8B языковая модель с архитектурой Qwen3ForCausalLM и 7,6 млрд параметров. Модель предназначена для диалоговой генерации текста; название и обучающие данные указывают на настройку для задач, связанных с программированием и следованием инструкциям. В README указан датасет Magicoder-Evol-Instruct-110K с обучающими примерами и трассами GLM 4.7. Модель использует формат safetensors и поддерживает контекст до 40 960 токенов. Базовая Qwen3-8B многоязычна и рассчитана на генерацию текста, рассуждения, инструкции, код и вызов инструментов, но отдельные языки и возможности этой производной модели в карточке не подтверждены. Лицензия обозначена как other; конкретные условия использования следует проверять в репозитории модели.

Agnuxo/Agente-GPT-Qwen-2.5-7B_GGUF_16bit — локальная чат-модель на базе семейства Qwen 2.5, представленная Francisco Angulo de Lafuente в экосистеме P2PCLAW. По README, модель рассчитана на работу в роли автономного агента и может запускаться локально через Ollama; в карточке указаны 7 млрд параметров и архитектура Qwen2. Формат весов — GGUF F16, лицензия — Apache-2.0. Модель предназначена для генерации текста и кода, декомпозиции задач и взаимодействия с агентными системами через MCP и A2A. README описывает навыки для Python, JavaScript, TypeScript, Rust, Go и C++, а также научных вычислений и машинного обучения. При запросе на подготовку научной статьи README предписывает перенаправлять задачу в P2PCLAW; это ограничивает её самостоятельное использование для генерации таких текстов. Языки карточки — английский и испанский; сведения о контекстном окне и независимых оценках качества не приведены.

AIGCodeGeek-DS-6.7B — языковая модель для генерации кода, разработанная Leon Li. Это плотная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и 6,6 млрд параметров; она дообучена со всеми параметрами на основе deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-base. Модель предназначена для диалоговой помощи в программировании и генерации кода, обучалась на смеси открытых и частных наборов данных, включая WizardLM Evol-Instruct, Code-Feedback, UltraInteract, Magicoder Evol-Instruct и набор примеров Python. Контекст составляет 16 384 токена. Модель распространяется в формате safetensors и рассчитана на работу через Transformers. В карточке заявлена лицензия DeepSeek, однако результаты оценки качества ещё не приведены. Языки естественного текста явно не перечислены; модель ориентирована на код, включая примеры Python. Перед использованием следует проверить условия лицензии DeepSeek и качество на целевых задачах.

BagOClownCoders-slerp-7B — объединённая модель генерации текста на базе архитектуры Mistral, созданная методом SLERP с помощью mergekit из beowolx/CodeNinja-1.0-OpenChat-7B и beowolx/MistralHermes-CodePro-7B-v1. Это плотная авторегрессионная модель объёмом 7,1 млрд параметров с контекстом до 32 768 токенов; репозиторий содержит веса в формате safetensors, а использовать модель можно через Transformers. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и задач программирования: она может помогать писать и дополнять код, а также отвечать на вопросы в чате. README подтверждает способ слияния и исходные модели; отдельные сведения о качестве, тестировании и условиях лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

BerkeliumGPT2-Coder-3b — компактная языковая модель для программирования от Berkelium AI, построенная на архитектуре Qwen2. Она содержит 3,1 млрд параметров, рассчитана на генерацию кода и диалоговый режим; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors и ориентирована на локальный запуск на потребительском и разработческом оборудовании. Модель предназначена для генерации и дополнения кода, отладки, рефакторинга, объяснения исходников, создания тестов и документации, а также анализа контекста репозитория. В README описан фокус обучения на задачах разработки и работе с реальными программными проектами. Указанная лицензия — Apache-2.0. Это компактная модель, поэтому её ответы могут содержать ошибки, пропускать граничные случаи, выдумывать API или неверно понимать требования. Сгенерированный код следует проверять и тестировать; для чувствительного к безопасности ПО нужны дополнительные проверки. Интерфейс вызова инструментов и автономные агентные возможности обозначены как планы, а не как готовые функции.

TechxGenus/CodeGemma-2b — языковая модель для генерации кода, созданная дообучением Gemma-2b на 0,7 млрд дополнительных токенов с кодом в течение трёх эпох. Это плотная авторегрессионная модель семейства Gemma с 2,5 млрд параметров, рассчитанная на контекст до 8192 токенов; для запуска карточка предлагает библиотеку Transformers и формат safetensors. Модель принимает инструкции в формате Alpaca без системного промпта и генерирует текст, в том числе программный код. По README, результат HumanEval-Python составляет 54,9 pass@1. Подходит для генерации фрагментов кода и помощи с задачами программирования, однако может ошибаться и хуже справляться с задачами вне программирования; тестирование было ограниченным. Лицензия в метаданных обозначена как other, поэтому условия следует уточнить в репозитории модели.

CodeGen-Mono 16B — авторегрессионная языковая модель для синтеза программного кода, разработанная Salesforce. Вариант Mono инициализирован из CodeGen-Multi 16B и дополнительно обучен на наборе BigPython, содержащем 71,7 млрд токенов кода на Python. Размер модели — 16 млрд параметров; архитектура — плотная CodeGenForCausalLM, формат весов — PyTorch, контекст — 2048 токенов. Модель предназначена для генерации исполняемого кода по подсказкам на естественном языке, представленным в виде комментариев, а также для продолжения частично написанного кода. В карточке приведена оценка на HumanEval и MTPB. Лицензия — BSD-3-Clause. Модель может ошибаться и не оценивалась для всех вариантов применения; перед использованием результата следует проверять код. Разработчик выпустил её для исследовательских целей в поддержку академической статьи и рекомендует учитывать вопросы точности, безопасности и справедливости.

CodeLlama-34b-Python-hf — авторегрессионная плотная языковая модель семейства Code Llama, разработанная Meta и представленная в формате Transformers. Это Python-специализированный вариант с 33,5 млрд параметров и контекстом до 16 384 токенов; модель принимает текст и генерирует текст. Она предназначена для автодополнения, синтеза и понимания кода на Python, а также может применяться в общих задачах генерации кода. Модель не предназначена для диалогового следования инструкциям. Использование регулируется лицензией Meta Llama 2. Возможны неточные или нежелательные результаты, поэтому перед внедрением модель следует проверять и адаптировать к конкретному сценарию.

ClaudioItaly/CoderQ — языковая модель для генерации кода и диалогового взаимодействия, опубликованная пользователем ClaudioItaly. Репозиторий описывает её как слияние моделей методом TIES через mergekit на базе Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct; в конфигурации трижды указана одна и та же базовая модель. Архитектура — плотная Qwen2ForCausalLM, размер — 7,1 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Модель принимает текстовые запросы и генерирует текст, включая код; репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Модель подходит для генерации и исправления кода, а также для ответов на инструкции в чате. Карточка не описывает отдельные тесты качества или специализированные области применения. Условия лицензии в предоставленных данных не приведены.

Functionary Medium v3.0 — языковая модель семейства Llama, разработанная meetkai для диалога и вызова функций или плагинов. Она принимает определения инструментов в формате JSON Schema и может решать, когда вызвать их, запускать вызовы последовательно или параллельно, интерпретировать результаты и формировать ответы с опорой на полученные данные. Если инструмент не нужен, модель отвечает обычным сообщением; также заявлена поддержка code interpreter. Модель содержит 69,5 млрд параметров, использует плотную архитектуру Llama и работает с контекстом до 8192 токенов. Для запуска авторы рекомендуют OpenAI-совместимый сервер vLLM; карточка также описывает шаблон диалога и код для разбора ответов с вызовами инструментов. Репозиторий содержит веса PyTorch, лицензия — MIT. Модель предназначена для построения разговорных приложений с вызовом внешних инструментов. Для работы с инструментами требуется передавать их определения в ожидаемом формате и корректно обрабатывать структуру вызовов. README не приводит количественных оценок качества; заявленная в карточке сравнительная характеристика с GPT-4 не подкреплена результатами тестирования.

jina-embeddings-v2-base-code — модель эмбеддингов от Jina AI для представления текста и исходного кода в виде векторов. Она предназначена для семантического поиска по коду и техническим материалам, сопоставления запросов с фрагментами кода и извлечения контекста для технических вопросов и ответов. Модель использует архитектуру JinaBert на основе BERT с двунаправленным вариантом ALiBi и содержит около 160 млн параметров. Она принимает последовательности длиной до 8192 токенов; обучение эмбеддингов проводилось на длине 512 токенов с экстраполяцией на более длинный контекст. Основа модели предварительно обучена на наборе GitHub Code, а затем модель обучалась на парах вопросов, ответов, docstring и исходного кода. Поддерживаются английский и 30 языков программирования. Для получения эмбеддингов предложено использовать mean pooling. Доступны форматы PyTorch, Safetensors и ONNX. Модель рассчитана на эффективный поиск по коду и длинным техническим фрагментам; README также называет технический вопросно-ответный поиск одним из сценариев применения. Для других языков естественного языка и произвольных задач качество не заявлено. Лицензия — Apache-2.0.

bunnycore/Llama-3.2-3B-CodeReactor — слитая mergekit модель на базе huihui-ai/Llama-3.2-3B-Instruct-abliterated и bunnycore/Llama-3.2-3B-Code-lora_model. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 3,2 млрд параметров, предназначенная для генерации текста в чате и задач, связанных с кодом; карточка описывает слияние методом passthrough. Модель использует формат safetensors, работает через Transformers и имеет заявленное контекстное окно 131072 токена. Модель может подойти для диалогового помощника по программированию и генерации кода. В состав также входит instruct-модель с ослабленными отказами. README и метаданные не описывают лицензию и не приводят результатов оценки качества, поэтому условия использования и практическую надёжность следует сверять с карточками базовых моделей и условиями распространения репозитория.

LLAMA 3 8B Redmond CODE 290K — языковая модель для генерации кода и пояснений, созданная дообучением NousResearch/Meta-Llama-3-8B командой artificialguybr при поддержке Redmond.ai. Модель основана на плотной архитектуре LlamaForCausalLM и содержит 7,5 млрд параметров; она принимает текстовые запросы и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для помощи в программировании, обучении и подготовке документации. В README заявлена генерация кода и объяснений для Python, Java, JavaScript, Go, C++, Rust, Ruby, SQL, MySQL, R, Julia, Haskell и других языков программирования. Для дообучения использован набор ajibawa-2023/Code-290k-ShareGPT примерно из 290 тысяч диалогов в формате Vicuna/ShareGPT. Файлы модели опубликованы в формате safetensors; лицензия в доступных данных не указана.

Это экспериментальная версия MiniMax M3 от Spark Arena: веса модели представлены в формате NVFP4 с калибровкой, которая пока дорабатывается, а REAP сокращает модель на 25%, чтобы разместить её на двух узлах DGX Spark вместо четырёх. Базовая MiniMax M3 — мультимодальная модель примерно с 428 млрд параметров, из которых активируется около 23 млрд; она использует разреженное внимание MiniMax Sparse Attention и заявленный контекст до 1 млн токенов. Модель предназначена для диалогов с изображениями и видео, программирования и агентных сценариев с вызовом инструментов. В README отмечены возможности анализа длинного контекста и ускорения обработки, однако качество этой экспериментальной сборки и влияние REAP на него проверены не полностью. Для правильного применения калибровки NVFP4 требуется совместимая поддержка в среде запуска. Лицензия указана как other; конкретные условия использования в предоставленных данных не раскрыты.

NVIDIA Nemotron-H-56B-Base-8K — базовая большая языковая модель для продолжения заданного текста, предназначенная для разработчиков и исследователей, создающих и адаптирующих LLM. Она использует гибридную архитектуру Nemotron-H на основе Mamba-2 и MLP с десятью слоями Attention и содержит 56 млрд параметров. Модель принимает и генерирует текст, поддерживает контекст до 8 тысяч токенов и обучалась на английском, немецком, испанском, французском, итальянском, корейском, португальском, русском, японском и китайском языках; в обучающих данных также был код. Модель подходит для продолжения текста и последующей адаптации под генерацию кода, математические задачи, ответы на вопросы и другие сценарии. NVIDIA сообщает об оценках на наборах для здравого смысла, программирования и математики. Для запуска описана интеграция с NeMo и поддержка GPU NVIDIA H100-80GB и A100; карточка рекомендует инструменты NeMo для дообучения и выравнивания. Это базовая модель без обязательного формата промпта, поэтому готовое поведение чат-ассистента не гарантируется. Модель выпущена NVIDIA для исследований и разработок. Лицензия в метаданных обозначена как other, поэтому конкретные условия использования следует сверить с лицензией репозитория. Известные ограничения включают возможность токсичных, предвзятых, неточных, нерелевантных или избыточных ответов, а также уязвимость к некоторым вариантам косвенной prompt injection.

AdminReal/NexusCoder — модель для генерации кода в диалоговом формате, созданная на основе Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct и связанная с агентным фреймворком Nexus Coder. Веса представляют собой инструкционно дообученную плотную модель Qwen2 с 1,5 млрд параметров; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Для загрузки весов используется Transformers и формат safetensors. Модель предназначена для генерации, анализа и исправления кода, а проект Nexus Coder добавляет инструменты и навыки для агентных сценариев. README описывает более 60 навыков и более 80 инструментов в фреймворке, но это возможности программной обвязки, а не отдельные модальности модели. Репозиторий также содержит экспериментальные конфигурации архитектур, не относящиеся к размещённым весам. Для весов указана лицензия Apache 2.0, для исходного кода фреймворка и конфигураций — NAL-1.0.

OpenLLaMA Code Instruct — языковая модель mwitiderrick, дообученная на один проход по датасету AlpacaCode из 122 тысяч примеров. Она построена на архитектуре LLaMA и предназначена для генерации текста в формате инструкций, в частности для ответов на запросы, связанные с кодом. Для взаимодействия используется шаблон с секциями Instruction и Response. Модель содержит 3,3 млрд параметров, принимает и генерирует текст и имеет контекст длиной 2048 токенов. В метаданных указан английский язык. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0; оценки в README приведены для нескольких бенчмарков, но не описывают качество решения конкретных задач программирования.

SC117/Ornith-1.0-35B-MTP-APEX-GGUF — GGUF-сборка модели Ornith-1.0-35B от DeepReinforce AI, предназначенная для агентного программирования. Базовая модель Ornith дообучена на Qwen3.5 с применением обучения с подкреплением для совместной оптимизации генерации каркаса решения и последовательности действий по его выполнению. В сборку включены MTP-слои и проектор зрения mmproj в формате F16; для запуска с поддержкой изображений README указывает llama.cpp. Модель принимает текстовые запросы и, при использовании проектора зрения, изображения; генерирует текст, включая код и шаги решения задач. В карточке заявлены результаты на Terminal-Bench 2.1, SWE-Bench Verified/Pro/Multilingual, NL2Repo и OpenClaw. Для сервера llama.cpp приведена длина контекста 131072 токена. Файлы распространяются в GGUF с APEX-квантизацией, а также в BF16 и F16. Лицензия — MIT.

OxCoder-9B — модель для программирования и агентных задач, разработанная OrionLLM на основе Qwen/Qwen3.5-9B. Она дообучена на траекториях агентного программирования и диалогах из Fable-5.1 и GLM-5.3, связанных с Claude Code, OpenCode и Codex. Модель предназначена для разработки ПО, работы в терминале и многошагового рассуждения при решении инженерных задач. Модель содержит 9 млрд параметров и имеет контекстное окно 262 144 токена. В карточке заявлены навыки работы с многофайловыми кодовыми базами, чтения кода перед изменениями, обработки диагностик LSP и внесения точечных правок. Также отмечены задачи агентного программирования и рассуждения о фронтенд-логике, компонентах и веб-интерфейсах. Модель принимает текстовые запросы и генерирует текст, включая код и ответы в диалоге. Заявленные преимущества и результаты бенчмарков приведены разработчиком; таблица результатов в предоставленном README опущена. Выпущена по лицензии Apache 2.0.

Playable1 — дообученная модель на архитектуре Qwen2, созданная на базе Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct с адаптером iat-05-1. Это плотная причинная языковая модель с 7,1 млрд параметров, представленная в формате SafeTensors и рассчитанная на генерацию текста; базовая модель предназначена для работы с программным кодом. Модель поддерживает диалоговый режим и интерфейс вызова инструментов, а её контекст составляет 32 768 токенов. Модель можно применять для генерации и анализа кода, а также для диалоговых задач, связанных с программированием. Карточка не описывает отдельные возможности или качество, полученные благодаря адаптеру iat-05-1, поэтому нельзя точнее определить специализацию дообучения. Лицензия — Apache-2.0.

Qwable-v1 — открытая по весам модель для агентного программирования, созданная lordx64 на основе Qwen3.6-35B-A3B. Это цепочка дообучений: сначала Qwen обучили на трассировках рассуждений Claude Opus 4.7, затем на примерах агентного использования инструментов Claude Fable-5. Модель имеет архитектуру Qwen MoE с 35 млрд параметров и примерно 3 млрд активных параметров; в репозитории опубликованы веса safetensors в bf16. Она принимает текст и генерирует текст, включая рассуждения и команды инструментам в XML-формате. В первую очередь предназначена для сценариев агентного программирования: чтения и редактирования файлов, анализа кода и запуска команд. Для вызова инструментов нужен системный промпт с описанием формата и доступных инструментов; XML-вызовы требуют обёртки для интеграции с API инструментов vLLM. Модель также подходит для чата и общих вопросов, но узкий набор примерно из 5 тысяч примеров ограничивает надёжность на задачах за пределами агентного программирования. Указана лицензия AGPL-3.0.

Qwen 3 Code Reasoning — дообученная на базе Qwen/Qwen3-4B языковая модель, ориентированная на генерацию кода и логические рассуждения. В карточке указано обучение на OpenCodeReasoning; метаданные также связывают модель с набором creative-rubrics-gpt-4.5-o3-R1 и отмечают слияние с базовыми моделями Qwen/Qwen3-4B и unsloth/Qwen3-4B. Архитектура — плотная Qwen3ForCausalLM, размер — около 3,7 млрд параметров, контекст — 40 960 токенов. Модель предназначена для генерации кода и ответов на логические вопросы; для задач программирования автор рекомендует режим рассуждений. Поддерживается диалоговый интерфейс, а в метаданных отмечена возможность интерфейса вызова инструментов. README рекомендует запуск через vLLM или Transformers. Указанная лицензия — Apache-2.0. Среди ограничений автор отмечает склонность к избыточным рассуждениям и переполнению контекста. Языковая поддержка отдельно не перечислена; обучение на датасете кода не позволяет установить конкретные естественные языки.

Qwen3.5-9B-OmniCoder-Claude-Polaris — мультимодальная модель семейства Qwen3.5, созданная nightmedia как прогрессивное слияние моделей DavidAU/Qwen3.5-9B-Claude-Opus-Sonnet-Pro-Auto-Variable-HERETIC-UNCENSORED, DavidAU/Qwen3.5-9B-Polaris-HighIQ и Tesslate/OmniCoder-9B. По карточке и метаданным, она предназначена для диалогового взаимодействия с текстом и изображениями; среди исходных моделей есть модель для генерации кода и многошаговых задач разработки ПО. В README приведены отдельные сравнительные показатели родительских моделей, но конкретные результаты этой объединённой модели не указаны. Модель использует архитектуру Qwen3.5ForConditionalGeneration и распространяется в формате safetensors. Карточка также упоминает варианты mxfp8, mxfp4 и qx86-hi в таблице оценок родительских моделей; это не подтверждает наличие таких файлов в репозитории данной модели. Поддерживаемые языки по карточке — английский и китайский. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3.6-27B — постобученная модель с открытыми весами от hamishivi, основанная на семействе Qwen3.6. Это причинная языковая модель с визуальным энкодером, поддерживающая диалог и интерфейс вызова инструментов. В README заявлен размер 27 млрд параметров и нативный контекст 262 144 токена с возможностью расширения до 1 010 000 токенов. Модель предназначена для агентного программирования, включая работу с фронтендом и анализ репозиториев, а также для диалоговых задач с изображениями и вызовом инструментов. Шаблон чата изменён для сохранения промежуточных рассуждений в истории сообщений. Для запуска указана совместимость с Transformers, vLLM, SGLang и KTransformers; репозиторий содержит веса в формате safetensors. README приводит результаты и сценарии оценки для программирования, работы в терминале, генерации веб-интерфейсов и мультимодальных задач, но таблицы с численными результатами отсутствуют. Метаданные указывают лицензию Apache-2.0. Для развёртывания с длинным контекстом требуется значительная память GPU; README рекомендует уменьшать контекст при нехватке памяти.