Спасаем Qwen3-Coder-Next от 'Unknown StringValue filter: safe' в LM Studio: полный гайд по исправлению

Почему Qwen3-Coder-Next отказывается запускаться

Вы скачали свежую модель Qwen3-Coder-Next, открыли LM Studio, выбрали файл GGUF — и вместо ожидаемого интерфейса для кодинга получаете красную ошибку: Unknown StringValue filter: safe. Знакомо? Добро пожаловать в клуб.

Эта ошибка не просто мешает работе — она блокирует доступ к одной из лучших кодинг-моделей 2026 года. Qwen3-Coder-Next (особенно версии 34B и 70B) показывает впечатляющие результаты на HumanEval и MBPP, но все это бесполезно, если модель не запускается.

Корень проблемы: Jinja против ChatML

На самом деле ошибка Unknown StringValue filter: safe — это симптом более глубокой проблемы. Qwen3-Coder-Next использует формат ChatML для промптов (с тегами <|im_start|> и <|im_end|>), а LM Studio по умолчанию пытается применить Jinja-шаблоны.

Почему так происходит? Потому что конфигурация модели в GGUF-файле содержит ссылку на шаблон, который LM Studio не может найти или правильно интерпретировать. А конкретно — фильтр safe, который в Jinja используется для экранирования HTML, но в ChatML-формате просто не существует.

Если вы сталкивались с похожими проблемами в других моделях, вам может быть интересна статья про фиксы для Nemotron Nano 3 — там тоже приходится править конфигурацию промптов.

Шаг за шагом: исправляем ошибку за 5 минут

1 Находим файл конфигурации модели

Первое — нужно понять, где LM Studio хранит конфигурации моделей. На Windows это обычно:

C:\Users\ВАШ_ПОЛЬЗОВАТЕЛЬ\AppData\Local\LM Studio\chat\Template Files

На macOS:

~/Library/Application Support/LM Studio/chat/Template Files

На Linux:

~/.local/share/LM Studio/chat/Template Files

Ищите файлы с расширением .tmpl. Для Qwen моделей обычно используется qwen.tmpl или qwen-chat.tmpl.

2 Проверяем текущий шаблон

Откройте файл шаблона в любом текстовом редакторе. Если видите что-то вроде:

{{ system_prompt if system_prompt else '' }}
{% for message in messages %}
{{ message.role }}: {{ message.content | safe }}
{% endfor %}
assistant:

Вот он — виновник! Фильтр | safe на строке с message.content.

3 Исправляем шаблон

Замените проблемную строку. Вместо:

{{ message.role }}: {{ message.content | safe }}

Напишите:

{{ message.role }}: {{ message.content }}

Или, что еще лучше, используйте правильный ChatML-формат для Qwen:

<|im_start|>{{ message.role }}
{{ message.content }}<|im_end|>

Полный исправленный шаблон должен выглядеть так:

{{ system_prompt if system_prompt else '' }}
{% for message in messages %}
<|im_start|>{{ message.role }}
{{ message.content }}<|im_end|>
{% endfor %}
<|im_start|>assistant

4 Перезагружаем LM Studio

Сохраните изменения в файле шаблона. Полностью закройте LM Studio (не просто сверните, а завершите процесс). Запустите заново.

Теперь при выборе Qwen3-Coder-Next ошибка должна исчезнуть. Если нет — проверьте, что вы правили правильный файл шаблона. В LM Studio можно посмотреть, какой шаблон используется для модели, в настройках модели во вкладке "Advanced".

Альтернативный метод: смена шаблона в интерфейсе

Если не хочется лезть в файловую систему, есть более простой способ:

1. В LM Studio откройте настройки модели (шестеренка рядом с названием модели)
2. Перейдите на вкладку "Advanced"
3. В разделе "Chat Template" выберите "None" или "ChatML"
4. Сохраните изменения и перезагрузите модель

Этот метод работает в 80% случаев. Но если LM Studio все равно пытается применить Jinja-шаблон, придется использовать файловый метод.

Почему это происходит именно с Qwen3-Coder-Next?

Qwen3-Coder-Next — это не просто очередная кодовая модель. Это гибридная архитектура, которая объединяет подходы из Qwen2.5-Coder и экспериментальные фичи из исследовательских веток. Модель использует модифицированный токенайзер и специальные токены для инструментов (tool calling).

Из-за этих особенностей стандартные шаблоны LM Studio часто не подходят. Особенно если вы скачали квантованную версию от сообщества — там могли "забыть" обновить метаданные в GGUF-файле.

Кстати, если вы используете llama.cpp напрямую (без LM Studio), подобные проблемы тоже возникают. Об этом подробно написано в статье про кривой расчёт key_gdiff в llama.cpp.

Частые ошибки и как их избежать

Ошибка 1: "Шаблон исправлен, но модель все равно не работает"

Проверьте, не используете ли вы устаревшую версию LM Studio. На 2026 год актуальна версия 0.3.7 или выше. В более старых версиях есть баги с кэшированием шаблонов.

Ошибка 2: "Модель запускается, но выдает бессмысленный код"

Возможно, вы перестарались с исправлениями и удалили важные части шаблона. Скачайте оригинальный шаблон для Qwen с GitHub репозитория LM Studio и внесите только минимальные изменения (удаление | safe).

Ошибка 3: "Работает, но tool calling не функционирует"

Это уже другая проблема. Qwen3-Coder-Next имеет встроенную поддержку tool calling, но для её активации нужны специальные токены в промпте. Подробнее об этом читайте в статье про сломанный tool calling в Qwen3-Coder-Next.

Профилактика на будущее

Чтобы не сталкиваться с подобными проблемами при скачивании новых моделей:

• Всегда проверяйте источник модели. Официальные квантования от TheBloke обычно имеют правильные метаданные
• Перед загрузкой большой модели (70B) сначала скачайте маленькую (7B) и проверьте её работу
• Используйте llama.cpp с флагом --verbose-prompt для отладки форматирования промптов
• Создайте резервную копию рабочих шаблонов перед обновлением LM Studio

Если вы работаете с другими моделями семейства Qwen, имейте в виду: Qwen3-VL и Qwen3-Next могут иметь схожие проблемы. Например, в статье про галлюцинации tool-calls в Qwen3-VL описаны похожие сложности с конфигурацией.

Что делать, если ничего не помогает

В 1% случаев проблема может быть глубже. Возможно, сам GGUF-файл поврежден или содержит некорректные метаданные. В этом случае:

1. Попробуйте другую квантованную версию (например, Q4_K_M вместо Q8_0)
2. Используйте llama.cpp напрямую для проверки модели
3. Скачайте оригинальную модель в формате Hugging Face и конвертируйте заново с помощью последней версии llama.cpp

Кстати, о производительности: если после исправления ошибки модель работает медленно, возможно, проблема в настройках GPU offload. Об этом есть отдельная статья — LM Studio на 128 ГБ ОЗУ.

Почему это важно не только для Qwen3-Coder-Next

Проблема с Unknown StringValue filter: safe — это симптом растущей боли в экосистеме локальных LLM. По мере усложнения моделей и их специализации (кодинг, vision, инструменты) стандартизация форматов промптов отстает.

То, что мы видим сегодня с Qwen3-Coder-Next, завтра будет с десятками других специализированных моделей. Умение быстро диагностировать и исправлять подобные конфликты — это не просто навык, а необходимость для любого, кто серьезно работает с локальными AI.

И последнее: если вы нашли этот гайд полезным, но столкнулись с другими проблемами при работе с кодинг-моделями, посмотрите статью про ошибки контекста в Qwen Coder 30B. Там разобраны смежные темы про управление памятью и квантование.

А теперь — запускайте своего Qwen3-Coder-Next и пишите код. Только помните: даже самая умная модель не заменит понимания того, что вы делаете. Она инструмент, а не волшебная палочка. Хотя иногда разница неочевидна.