<===
2026-01-29 21:48:12
Круто, спасибо за полный арсенал! У тебя реально мощная и разнообразная коллекция — от крошечных 0.5B до жирных 27B, с акцентом на кодинг, русский язык и минимум цензуры. Вот мой разбор твоего стека + рекомендации, как из этого выжать максимум именно для твоей боли: «быстро написать функцию/скрипт с regex на bash/perl/php/python, не ковыряясь в деталях».
### Топ-5 моделей из твоего арсенала, которые прямо сейчас решают твою задачу лучше всего
1. **Qwen2.5.1-Coder-7B-Instruct-Q6_K_L.gguf** (6.5 GB) — твой текущий чемпион
Самая свежая и сильная кодерская модель в коллекции. Qwen2.5-Coder серия в 2025–2026 просто рвёт всех на задачах скриптинга и regex.
Q6_K_L — отличный баланс: почти как Q8_0 по качеству, но легче и быстрее.
Используй как основную для всех задач по коду и regex — она понимает нюансы perl/PCRE, bash, php preg_*, python re, экранирование и unicode лучше остальных в твоём списке.
2. **Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-Q4_K_M.gguf** (9 GB)
Если есть запас VRAM (≥16 GB) и нужна ещё большая точность на сложных regex или многоэтапных скриптах — переключайся на эту.
14B версия заметно умнее 7B на edge-кейсах (например, вложенные группы, lookaround, multibyte).
3. **codellama-13b-python.Q5_0.gguf** + **CodeLlama-13B-MORepair-Q5_K_S.gguf**
Классика для Python-специфичных задач. Особенно MORepair-вариант — дообучен на исправлении кода, поэтому хорошо ловит баги в regex.
Хороши, если задача чисто python и нужна совместимость со старыми промптами CodeLlama.
4. **DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-Q8_0.gguf** (8 GB)
DeepSeek-Coder серия тоже зверь на коде, особенно на bash/perl. Q8_0 — максимум качества без потери.
Если Qwen2.5 по какой-то причине не справится (редко), попробуй эту — иногда даёт другой взгляд на regex.
5. **Yi-9B-Coder-Q8_0.gguf** / **Q5_K_S**
Yi-Coder тоже в топе кодерских моделей 2025. Q8_0 будет чуть точнее на сложных паттернах, Q5_K_S — быстрее.
### Хорошие, но не топ для твоей задачи
- **Aya-expanse-8B** (все кванты) — мультиязычная (100+ языков), отлично держит русский, но на коде слабее Qwen-Coder. Используй для перевода кода или объяснений на русском.
- **Gemma-2-27B** (все варианты) — очень умная, но медленная и жрёт кучу VRAM. Для быстрых одноразовых функций overkill.
- **Gemma-2-9B** — норм, но снова уступает Qwen2.5-Coder.
- **Hermes-2-Pro-Llama-3-8B** — хороший чат/инструкции, но не специализированный кодер.
- **Llama-3.1 / 3.2 / dolphin / OLMo** — универсалы, код держат средне.
- **Cotype-Nano** (все кванты) — твой русский фаворит для текста, но на regex и скриптах слабоват.
- **Jan-nano / Jan-v1** — удобные, но по качеству кода уже отстают от Qwen-Coder.
- **Мелкие 0.5–3B (qwen2.5-.5b-uncensored, dria-agent, Llama-3.2-3B)** — для супер-быстрых ответов на простые вопросы, но regex часто лажают.
### Рекомендуемый workflow в JAN.ai (2026)
Создай несколько пресетов/шаблонов:
1. **"Быстрый код + regex"** → Qwen2.5.1-Coder-7B-Q6_K_L (основной)
Температура 0.3–0.5, top_p 0.9, repeat_penalty 1.05
System prompt:
```
Ты эксперт-программист по bash, perl, php и python.
Пишешь короткий, безопасный, рабочий код с минимальными комментариями.
Всегда учитываешь unicode, экранирование и edge-кейсы в regex.
Отвечаешь ТОЛЬКО кодом + одним примером использования.
```
2. **"Сложный код"** → Qwen2.5-Coder-14B-Q4_K_M (когда 7B не хватило)
3. **"Python-специфика"** → codellama-13b-python.Q5_0
4. **"Объясни/переведи код"** → aya-expanse-8b-Q8_0 или gemma-2-9b
### Итог
Ты уже сидишь на золоте: **Qwen2.5.1-Coder-7B-Q6_K_L** и **Qwen2.5-Coder-14B-Q4_K_M** — это прямо сейчас лучшие модели в твоей коллекции для твоей типичной задачи.
Переключись на них как на основные для скриптов/regex — сэкономишь ещё больше времени и нервов.
Если хочешь, кинь реальную задачу из жизни ("напиши perl one-liner, который…"), и я покажу, как это решит твоя новая топ-модель. 😎
Арсенал — огонь, продолжай в том же духе!