II.8Инженерия данных и аналитика

michaelfeil/mxbai-rerank-large-v2-seq — вариант семейства Mixedbread mxbai-rerank-large-v2, представленный как классификатор последовательностей на архитектуре Qwen2. Модель предназначена для ранжирования пар «запрос—документ»: она оценивает релевантность кандидатов и помогает выбирать подходящие фрагменты для поисковой выдачи и RAG. В карточке указаны поддержка кода и длинного контекста; метаданные указывают 1,5 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель рассчитана на многоязычный поиск; разработчики заявляют поддержку более 100 языков и особенно сильные результаты на английском и китайском. В README приведены результаты тестов BEIR, мультиязычного и китайского поиска, поиска по коду, а также задержка на A100, но эти показатели зависят от условий измерения. Для использования через классификационный интерфейс требуется специальный шаблон промпта. Лицензия репозитория — Apache-2.0.

MyAwesomeModel — модель из репозитория пользователя hwefa, опубликованная для использования через библиотеку Transformers и отмеченная тегами PyTorch, BERT и feature-extraction. Метаданные Hugging Face классифицируют её как модель извлечения признаков, а README описывает обновлённую версию с улучшенными рассуждениями, логическим выводом, математикой, программированием, диалогами, суммаризацией, классификацией, переводом и поддержкой function calling. README также заявляет о снижении частоты галлюцинаций и рекомендует использовать системный промпт и температуру 0.6.

Naive-N0.5-Flash — открытая модель с архитектурой Mixture-of-Experts от разработчиков NaiveAI, предназначенная для программирования и исследований в области ИИ. Карточка описывает продолжение обучения на базе MiMo-V2.5 с архитектурными изменениями; модель обучалась на 3,25 трлн токенов, включая адаптацию к разреженному вниманию. В README указаны 309 млрд параметров всего и 15,5 млрд активных, тогда как метаданные Hugging Face сообщают 12 млрд параметров; эти сведения расходятся. Архитектура внимания сочетает Sliding-Window Attention с окном 128 токенов и DeepSeek Sparse Attention, выбирающим до 2048 токенов. Заявлено нативное контекстное окно в 1 048 576 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст, в том числе код; для инференса README указывает поддержку FP8 и необходимость совместимого оборудования NVIDIA. Модель подходит для задач разработки программного обеспечения, агентных сценариев и исследований ИИ. В README заявлены оптимизации скорости в системе NaiveRT, но их показатели относятся к этой системе инференса. Веса и код выпущены под лицензией MIT.

Nemotron-H-4B-Base-8K — базовая языковая модель NVIDIA для продолжения текста. Она использует гибридную архитектуру Nemotron-Hybrid на основе Mamba-2 и слоёв MLP с четырьмя слоями Attention; размер модели — 4 млрд параметров, длина контекста — до 8 тысяч токенов. Модель создана с применением прореживания и дистилляции Nemotron-H-8B-Base-8K на 380 млрд токенов. Модель принимает и генерирует текст. Она поддерживает английский, немецкий, испанский, французский, итальянский, корейский, португальский, русский, японский и китайский языки; в обучающих данных также был код. Модель подходит для дополнения текста, генерации кода, математических задач и рассуждений. Это базовая модель без обязательного формата промпта; для специализированных сценариев NVIDIA рекомендует адаптацию с помощью инструментов NeMo. Модель предназначена для исследований и разработок и оптимизирована для систем с GPU NVIDIA; в карточке указана лицензия other, конкретные условия которой следует сверить с лицензией репозитория. Возможны неточные, неполные или избыточные ответы, токсичные высказывания и усиление предвзятости из обучающих данных; модель уязвима к атакам, нарушающим выравнивание.

nexus-coder-GGUF — это квантизированная GGUF-версия модели NEXUS-Coder, разработанной fableforge-ai в экосистеме FableForge и опубликованной пользователем King3Djbl. Модель предназначена для генерации и анализа кода, отладки, программной инженерии и работы с shell-командами. Она ориентирована на локальный запуск через llama.cpp, Ollama и LM Studio. Модель имеет размер 1,5 млрд параметров, поддерживает текстовую генерацию и английский язык. В репозитории доступны варианты с разными уровнями квантования: от F16 размером 3,09 ГБ до IQ2_XXS размером 0,51 ГБ; рекомендуемым компромиссом между качеством и размером указан Q4_K_M, а для максимального качества — Q6_K. Используется формат запросов ChatML. Заявленные результаты внутреннего тестирования составляют 141 из 150 баллов (94%), однако методика ограничена 30 запросами и запуском на NVIDIA A40 через Ollama. Сильные стороны модели — компактный размер, возможность локального запуска, специализация на коде и заявленная эффективность в задачах рассуждения и использования инструментов. Ограничения включают небольшой размер по современным меркам, неизвестный контекстный размер и отсутствие подробных независимых оценок; качество также зависит от выбранного варианта квантования. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

latterworks/ollama-embeddings — дообученная на базе sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 модель Sentence Transformer для преобразования предложений и абзацев в плотные семантические векторы. Она использует архитектуру BERT с усреднением токенных представлений и нормализацией выходного вектора; размер модели — 25,9 млн параметров, размерность эмбеддинга — 384. README указывает максимум 256 токенов на последовательность, а метаданные — нативный контекст 512 токенов. Модель предназначена для семантического поиска и сравнения текстов, поиска перефразирований, кластеризации и классификации. Для сравнения векторов рекомендована косинусная близость. В README указано дообучение с TripletLoss на наборе из пяти обучающих примеров, поэтому надёжность обобщения на широкие тематики может быть ограничена. Поддержка заявлена для английского базового энкодера; лицензия в предоставленных данных не указана.

OpenBuddy-deepseekcoder-33b-v16.1-32k — OpenBuddy әзірлеген көптілді чат-модель. Ол LlamaForCausalLM архитектурасына негізделген, dense құрылымды және 33,1 млрд параметрі бар autoregressive модель; Hugging Face карточкасында text-generation міндеті көрсетілген. Карточкадағы атау 32k контекстті меңзегенімен, метадеректерде native контекст ұзындығы 16 384 токен деп берілген. Модель мәтіндік диалог пен кодқа қатысты сұрауларға жауап беруге арналған. Карточкада қытай, ағылшын, француз, неміс, жапон, корей, итальян, орыс және фин тілдері көрсетілген; көптілді чат-сценарийлерде қолдануға болады. Модельдің күшті жақтары — үлкен параметр саны мен бірнеше тілді қолдауы, бірақ README нақты бағалау нәтижелерін сипаттамайды. Лицензия метадеректерде «other», ал README-де «deepseek» деп көрсетілген; пайдалану шарттарын бастапқы лицензиядан тексеру қажет. README модельдің қате, зиянды немесе жағымсыз жауаптар беруі мүмкін екенін ескертеді және медициналық, қаржылық, құқықтық не өзге де жоғары тәуекелді шешімдер үшін пайдаланбауды ұсынады.

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.

Open-Instruct Self-Instruct 13B — языковая модель Allen Institute for AI (AI2), созданная дообучением LLaMA с 12,9 млрд параметров на датасете Self-Instruct. Это causal language model для генерации текста по инструкциям; для лучшего качества вход следует оформлять в специальном формате модели с переводами строк. Модель предназначена для выполнения разнообразных текстовых инструкций, ответов на вопросы, решения задач и генерации кода. Она поддерживает английский язык, имеет контекстное окно 2048 токенов и распространяется в формате PyTorch. В README приведены результаты на тестах знаний, математики, рассуждений, вопросов и генерации кода. Это diff дообучения, а не самостоятельный полный набор весов: для использования требуется исходная модель LLaMA в формате Hugging Face. Применяются лицензия модели из LICENSE.txt и исходная лицензия LLaMA; конкретные условия следует сверять с этими файлами.

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

OPI-PIB/pl-ModernBERT-base — базовый одноязычный энкодер ModernBERT для польского языка, обученный разработчиками семейства Polish ModernBERT. Модель содержит 148,7 млн параметров, использует 22 слоя с размером скрытого состояния 768 и принимает последовательности длиной до 8 194 токенов. Архитектура включает RoPE, слои GeGLU, предварительную нормализацию и чередование глобального и локального внимания; веса доступны в формате Safetensors. Модель предварительно обучена на польском корпусе примерно из 44,5 млрд токенов с задачей masked language modeling. В исходном виде она подходит для заполнения пропусков в тексте, а после адаптации — для классификации документов и последовательностей, разметки сущностей, оценки сходства, поиска и переранжирования. В оценке на 30 польских NLU-задачах базовые варианты показали конкурентные результаты, включая задачи с длинным контекстом. Модель принимает текст и выдаёт текстовые предсказания токенов; она не является готовым чат-ассистентом и для большинства прикладных задач требует дообучения или дополнительной головы. Лицензия Apache-2.0 допускает широкое использование при соблюдении её условий.

Карточка модели AISE-TUDelft/python-developmentnotes-classifier на Hugging Face совпадает с карточкой AISE-TUDelft/python-expand-classifier, поэтому описание составлено по ней. AISE-TUDelft/python-expand-classifier — модель на базе MPNet, разработанная AISE при TU Delft. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768, предназначенные для сравнения семантической близости. Модель можно применять для семантического поиска, кластеризации и задач sentence similarity. Модель содержит 136,7 млн параметров, работает с текстом и имеет контекстное окно до 514 токенов. Она обучалась с функцией потерь CosineSimilarityLoss и распространяется в формате PyTorch. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-abliterated-GGUF — это GGUF-квантизированная версия инструкционной модели Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-abliterated, опубликованная пользователем bartowski и основанная на модели huihui-ai. Квантизация выполнена с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для генерации текста и прежде всего для задач программирования, работы с кодом и диалогового взаимодействия. В README указан английский язык; сведения о поддерживаемых языках, длине контекста и точной архитектуре не приведены. Доступны варианты от полноточного F16 размером 65,54 ГБ до квантизаций Q8_0, Q6, Q5, Q4, Q3 и IQ4 объёмом примерно от 17,7 до 34,8 ГБ. Варианты Q6_K_L, Q6_K, Q5 и Q4 отмечены как рекомендуемые благодаря сочетанию качества и размера; Q4_K_M обозначен как вариант стандартного размера для большинства сценариев. Отдельные варианты Q4_0 оптимизированы для ARM и требуют соответствующей аппаратной поддержки, поэтому их совместимость с Mac и Windows ограничена. Модель может использоваться локально через llama.cpp и LM Studio при наличии значительных ресурсов оперативной или видеопамяти. Более сильные квантизации сохраняют высокое качество, но требуют больше памяти, тогда как компактные варианты экономичнее, однако могут заметно уступать по качеству. README не содержит независимых оценок производительности, сведений о мультимодальности, ограничениях безопасности или подробностей обучения. Указана лицензия Apache-2.0.

BenevolenceMessiah/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-abliterated-Q4_K_M-GGUF — это квантизированная версия в формате GGUF модели huihui-ai/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-abliterated, основанной на Qwen2.5-Coder-32B-Instruct. Репозиторий подготовлен BenevolenceMessiah с использованием llama.cpp и сервиса GGUF-my-repo от ggml.ai. Модель предназначена для генерации текста и прежде всего для работы с программным кодом в диалоговом формате. Модель имеет 32 миллиарда параметров, поддерживает текстовую модальность и, согласно метаданным карточки, английский язык. Используется квантизация Q4_K_M, рассчитанная на запуск через llama.cpp на совместимом CPU или GPU. README показывает применение в командной строке и через сервер llama.cpp; в примере сервер запускается с контекстом 2048 токенов, однако максимальный размер контекста в карточке не указан. К сильным сторонам относятся специализация на задачах программирования, instruct-формат и удобство локального запуска в GGUF через llama.cpp. К ограничениям относятся неизвестные из README точные характеристики исходной модели, фактическая производительность и качество на разных языках и задачах, а также возможная потеря точности из-за квантизации. Модель обозначена как abliterated и uncensored, поэтому её поведение в части защитных ограничений может отличаться от исходной версии. Указана лицензия Apache-2.0.

Qwen2-7B — базовая предобученная языковая модель из семейства Qwen2, разработанного командой Qwen. Это плотная авторегрессионная модель на архитектуре Transformer с 7,1 млрд параметров; в README указаны SwiGLU, смещение в проекциях QKV и групповое внимание. Модель принимает текст и предназначена для дообучения, например с помощью SFT, RLHF или продолжения предобучения, перед использованием в прикладной генерации текста. Модель оценивается на задачах понимания и генерации текста, вопросах и ответах, программировании, математике, рассуждениях и многоязычных тестах. Токенизатор адаптирован к нескольким естественным языкам и языкам программирования. Метаданные указывают контекст до 131 072 токенов и формат весов safetensors; карточка описывает базовую, а не instruction-tuned версию. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Разработчики не рекомендуют использовать базовую версию для непосредственной генерации текста; качество на конкретных прикладных задачах может потребовать постобучения и отдельной проверки.

make1love/Qwen3-0.6B-JSON-SFT — текстовая генеративная модель семейства Qwen3, опубликованная в формате Transformers и дообученная методом supervised fine-tuning (SFT). По названию модели она ориентирована на генерацию структурированных ответов в формате JSON, а метаданные также обозначают её как conversational-модель.

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.

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

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

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

Карточка модели Idk555433/Qwen3.6-35B-A3B на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3.6-35B-A3B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3.6-35B-A3B — открытая модель весов от Qwen, представленная как языковая модель с энкодером изображений и архитектурой смеси экспертов. В ней 35 млрд параметров, из которых при генерации активируются около 3 млрд; конфигурация включает 40 слоёв и 256 экспертов. Модель предназначена для диалогов, программирования и работы с изображениями, а также поддерживает вызов инструментов через соответствующий интерфейс. Основные сценарии — агентное программирование, анализ репозиториев, создание веб-интерфейсов и итеративная разработка с сохранением контекста рассуждений между сообщениями. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст. Нативное окно контекста составляет 262 144 токена, с расширением до 1 010 000 токенов. В README приведены англоязычные и китайскоязычные примеры оценки веб-разработки; полная таблица поддерживаемых языков опущена. Веса доступны в формате Safetensors и совместимы с Transformers, vLLM, SGLang и другими указанными средами. Для работы с длинным контекстом требуются значительные вычислительные ресурсы; README рекомендует уменьшать окно при нехватке памяти и современные серверные движки для производительных нагрузок. Лицензия — Apache 2.0.

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

unsloth/Qwen3.6-35B-A3B-MLX-8bit — MLX-версия открытой мультимодальной модели Qwen3.6-35B-A3B, подготовленная Unsloth. Это авторегрессионная языковая модель с vision-энкодером, предназначенная для работы с текстом и изображениями, агентного программирования, анализа репозиториев, фронтенд-разработки и сценариев с вызовом инструментов. Модель поддерживает улучшенное сохранение контекста рассуждений между сообщениями и обработку вложенных структур при tool calling. Архитектура использует Mixture of Experts: всего 35 млрд параметров, из которых при генерации активируется около 3 млрд. Модель содержит 40 слоёв, 256 экспертов, из которых выбираются 8 маршрутизируемых и 1 общий эксперт, а также сочетает Gated DeltaNet и Gated Attention. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена и может расширяться до 1 010 000 токенов. В README не указано, какие языки поддерживаются. К сильным сторонам относятся высокая вычислительная эффективность разреженной MoE-архитектуры, поддержка визуального ввода, длинного контекста, агентного кодирования и локального запуска через MLX. Ограничения включают необходимость совместимой MLX-инфраструктуры и отсутствие в предоставленных данных подробных результатов бенчмарков, требований к оборудованию и описания возможных ограничений качества. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3.6-35B-A3B-Qwable-Holo3-Qwopus — экспериментальная мультимодальная модель, созданная автором nightmedia слиянием NuSLERP нескольких моделей на базе Qwen3.6-35B-A3B, включая Holo3, Qwopus и Qwable. В метаданных указана архитектура семейства Qwen3.5 MoE и класс Qwen3_5MoeForConditionalGeneration; репозиторий содержит веса safetensors. Базовая модель имеет 35 млрд параметров, но в карточке нет отдельного подтверждения размера итоговой сборки или длины её контекста. Модель предназначена для диалога и следования инструкциям, работы с изображениями, рассуждений, программирования, математики и творческого письма. В README описано переключение режимов быстрого ответа и глубокого рассуждения с помощью шаблона чата. Метаданные указывают поддержку английского, китайского, японского и испанского языков. Автор приводит сравнительные результаты нескольких вариантов квантования и показатели perplexity, памяти и скорости токенов. Модель распространяется по лицензии AGPL-3.0. Автор отмечает, что использованный шаблон чата — ранняя версия и модель не проверялась с его актуальной версией; поэтому поведение переключателей рассуждения может зависеть от шаблона и конфигурации.

Qwen3.6-VL-REAP-26B-A3B — мультимодальная модель семейства Qwen от atbender, полученная структурной обрезкой Qwen/Qwen3.6-35B-A3B методом REAP. Из каждого слоя удалено 25% маршрутизируемых экспертов: осталось 192 вместо 256, при этом сохранены все 40 MoE-слоёв, общий эксперт и энкодер изображений. Карточка указывает около 27 млрд параметров, примерно 3 млрд активных на токен; в метаданных каталога указано 2,9 млрд параметров. Модель распространяется в BF16 без квантизации, лицензия Apache-2.0. Модель предназначена для диалогов, агентного программирования и вызова инструментов, а сохранённый vision-language энкодер позволяет работать с изображениями. Это промежуточный чекпойнт для развёртывания с последующей квантизацией, дообучения или оценки влияния обрезки; README также описывает запуск в Transformers и vLLM. Контекстное окно по метаданным — 262 144 токена. Обрезка выполнена без последующего дообучения, поэтому возможная потеря качества не была компенсирована. Калибровочные данные преимущественно англоязычные и ориентированы на код и инструменты, что может ухудшить качество на малоресурсных языках; сохранённый энкодер изображений не проверялся на VL-бенчмарках. Для BF16-весов требуется около 50 ГБ памяти, а для работы с длинным контекстом — ещё больше.

Solstice-AI/Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-NEO-CODER-NVFP4 — языковая модель на базе Qwen3.8-27B, созданная DavidAU и подготовленная, квантизированная и упакованная командой Solstice-AI. Модель предназначена для программирования, агентной разработки ПО, отладки репозиториев, решения задач с длинным контекстом и автоматизации действий в настольных и мобильных средах. Заявлена поддержка английского и китайского языков. Модель использует формат NVIDIA NVFP4 и рассчитана прежде всего на ускоренное выполнение на оборудовании NVIDIA Blackwell, включая B200, GB200 и RTX 5090; также заявлена совместимость с RTX 4090. Архитектура описана как гибридная: около 75% слоёв используют линейное внимание Gated Delta Recurrent Network, а около 25% — глобальное Grouped-Query Attention. Заявлены нативный контекст до 262 144 токенов, Multi-Token Prediction с генерацией двух токенов за проход и дополнительная мультимодальность для обработки изображений и видеокадров через компонент mmproj-BF16.gguf. Сильными сторонами по данным README считаются задачи программной инженерии, рассуждения, следование сложным ограничениям и длительные многофайловые сценарии; приведены высокие результаты на SWE-bench Pro, LiveCodeBench v6, QwenSWEBench, OSWorld-Verified, AndroidWorld, IFBench и ARC. Эти результаты заявлены авторами модели и не являются независимой гарантией качества. Ограничения включают зависимость от поддерживаемого NVFP4-стека и специализированного оборудования, а также потенциальные риски, связанные с заявленным удалением ограничивающих отказов в рамках Project Heretic. Лицензия указана как Apache-2.0.

Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-3bit — языковая instruction-модель для генерации текста и работы с программным кодом, разработанная Qwen и преобразованная сообществом mlx-community в формат MLX. Модель основана на Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct и предназначена для запуска с библиотекой mlx-lm, в частности в сценариях локальной генерации на совместимом оборудовании Apple MLX. Вариант имеет 3-битное представление и относится к семейству Qwen3-Coder; точные сведения об архитектуре, количестве активных параметров, контекстном окне, поддерживаемых языках и модальностях в README не указаны. Заявленный тип задачи — text-generation, поэтому модель ориентирована на генерацию текста, включая ответы в instruction-режиме и программный код. Сжатое 3-битное представление может снизить требования к памяти, однако README не содержит результатов тестирования, сведений о качестве, ограничениях или производительности. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Для использования требуется библиотека mlx-lm; конвертация выполнена с использованием версии 0.26.1.

Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-4bit-dwq-v2 — это инструкционная языковая модель для генерации текста и работы с программным кодом, разработанная Qwen и преобразованная сообществом mlx-community в формат MLX. Модель создана на основе Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct и предназначена для запуска с библиотекой mlx-lm на совместимом оборудовании Apple MLX. Модель имеет конфигурацию 30B-A3B и использует 4-битное квантование, что снижает требования к памяти по сравнению с полноразмерной версией. Она поддерживает текстовую генерацию и диалоговый режим через chat template. README не содержит достоверных сведений о поддерживаемых языках, размере контекстного окна, точной архитектуре, мультимодальности, результатах тестирования или конкретных сценариях применения. Преимуществами модели являются специализация семейства Qwen3-Coder на задачах программирования, инструкционный режим и оптимизация для экосистемы MLX. Ограничения включают зависимость от совместимого окружения MLX и возможные потери качества из-за 4-битного квантования. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

unsloth/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF — GGUF-версия инструкционной модели Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct, разработанной командой Qwen и подготовленной Unsloth. Это каузальная языковая модель для генерации текста и кода, ориентированная на агентное программирование, использование браузера агентами и другие задачи разработки, включая работу с репозиториями большого размера. Модель поддерживает интеграции и специальные форматы вызова функций для инструментов вроде Qwen Code и CLINE. Архитектура основана на mixture-of-experts: всего 30,5 млрд параметров, из которых при обработке активируются около 3,3 млрд; предусмотрено 48 слоёв, 128 экспертов и 8 активируемых экспертов. Используется Grouped Query Attention с 32 головами запросов и 4 головами ключей и значений. Нативное окно контекста составляет 262 144 токена, а с использованием YaRN его можно расширить до 1 млн токенов. Модель работает только в режиме без рассуждений и не генерирует блоки <think></think>. К сильным сторонам относятся сочетание высокой заявленной производительности в задачах программирования с относительно небольшим числом активируемых параметров, а также поддержка контекста репозиторного масштаба. README не содержит подробных данных о языках, результатах бенчмарков, требованиях к оборудованию, конкретных параметрах GGUF-квантизации или ограничениях качества, поэтому эти характеристики нельзя уточнить. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

ucbye/Qwen3-Coder-Next-NVFP4-GB10 — публичное зеркало квантизированной модели saricles/Qwen3-Coder-Next-NVFP4-GB10, основанной на Qwen3-Coder-Next от Alibaba и команды Qwen. Модель предназначена прежде всего для генерации и анализа программного кода, а также для сценариев развертывания LLM на системах DGX Spark с GPU GB10. В README указано, что веса байт-в-байт идентичны исходной квантизации, а зеркало предоставляет стабильную и неконтролируемую версию для проекта развертывания qwen3-coder-next. Архитектура qwen3_next сочетает линейное внимание DeltaNet, полноразмерное внимание и латентный MoE. Модель содержит 48 слоев, включая 36 слоев с линейным вниманием и 12 слоев с полным вниманием, 79,7 млрд параметров при примерно 3 млрд активных параметров на токен, 512 экспертов, из которых активируются 10 совместно с одним общим экспертом. Используется 4-битная NVFP4-квантизация через compressed-tensors; отдельные компоненты сохранены в BF16. Максимальная длина контекста составляет 262 144 токена, заявленный язык — английский. Размер модели на диске — около 45,9 ГБ. Сильные стороны модели — большой контекст, низкое число активных параметров на токен, сниженные требования к памяти и отсутствие KV-кэша у слоев DeltaNet. На DGX Spark заявлена скорость около 61 токена в секунду для одного запроса и поддержка примерно пяти одновременных сессий при контексте 262K с FP8 KV-кэшем. Ограничения включают зависимость производительности от совместимого оборудования и настроек vLLM, а также потери точности, возможные из-за агрессивной 4-битной квантизации. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0, унаследованной от базовой модели; перераспределение разрешено.