/ Модель

Характеристики

Базовая модель
gemma-4-26B-A4B-it-GGUF
Библиотека
mesh-llm
Опубликована
1 июл 2026

gemma-4-26B-A4B-it-UD-Q4_K_M-layers

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Производная модели meshllm/gemma-4-26B-A4B-it-UD-Q4_K_M-layers. Пакет Gemma 4 26B A4B IT в квантизации UD-Q4_K_M для распределённой локальной генерации текста и чатов с Mesh LLM.

410скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены1 июл 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Карточка модели ashton25549/gemma-4-26B-A4B-it-UD-Q4_K_M-layers на Hugging Face совпадает с карточкой meshllm/gemma-4-26B-A4B-it-UD-Q4_K_M-layers, поэтому описание составлено по ней.

Это пакет Gemma 4 26B A4B IT в формате GGUF, подготовленный Mesh LLM для распределённого инференса. Он содержит веса варианта UD-Q4_K_M, разбитые на артефакты по слоям для запуска модели на кластере из нескольких локальных машин.

Модель предназначена для генерации текста и диалогов через Mesh LLM, включая локальную подачу запросов через совместимый с OpenAI API. Такое разбиение позволяет распределять вычисления и память между узлами, когда полного файла GGUF не помещается на одном компьютере. Пакет основан на unsloth/gemma-4-26B-A4B-it-GGUF; сведения об архитектуре, контекстном окне, языках и лицензии следует сверять с карточкой исходной модели.

Сценарии применения

  • локальный запуск чат-модели на собственном оборудовании
  • распределённый инференс на нескольких компьютерах
  • генерация ответов через совместимый с OpenAI API
  • обслуживание модели, которая не помещается на одном узле

Ограничения

Для запуска требуется Mesh LLM и совместимый кластер; качество и скорость зависят от исходной модели и конфигурации узлов. Лицензия и подробные ограничения исходной модели описаны в её карточке, которая здесь не предоставлена.

Для каких профессий подходит8

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

GGUF layer package for running gemma-4-26B-A4B-it-UD-Q4_K_M across a local Mesh LLM cluster.

This package is derived from unsloth/gemma-4-26B-A4B-it-GGUF and keeps the original GGUF distribution split into per-layer artifacts for distributed inference.

Highlights

Run locallyPool multiple machinesOpenAI-compatiblePackage variant
Private inference on your hardwareSplit layers across peersServe /v1/chat/completions locallyUD-Q4_K_M layer package

Model Overview

PropertyValue
Source modelunsloth/gemma-4-26B-A4B-it-GGUF
Model idunsloth/gemma-4-26B-A4B-it-GGUF:UD-Q4_K_M
FamilyGemma
Parameter scale26B-A4B
QuantizationUD-Q4_K_M
Layer count30
Activation width2816
Package size16.3 GB
Source filegemma-4-26B-A4B-it-UD-Q4_K_M.gguf
Package repomeshllm/gemma-4-26B-A4B-it-UD-Q4_K_M-layers

Recommended Use

  • Local and private inference with Mesh LLM.
  • Multi-machine serving when the full GGUF is too large for one host.
  • OpenAI-compatible chat/completions workflows through Mesh LLM's local API.

For upstream architecture details, chat template guidance, sampling recommendations, license terms, and benchmark notes, see the source model card: unsloth/gemma-4-26B-A4B-it-GGUF.

Quickstart

# Run this on each machine that should contribute memory/compute.
mesh-llm serve --model "meshllm/gemma-4-26B-A4B-it-UD-Q4_K_M-layers" --split
# Check the mesh and discover the OpenAI-compatible model name.
curl -s http://localhost:3131/api/status
curl -s http://localhost:3131/v1/models
# Send an OpenAI-compatible chat request.
curl -s http://localhost:3131/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "unsloth/gemma-4-26B-A4B-it-GGUF:UD-Q4_K_M",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a tiny hello-world function in Rust."}],
    "max_tokens": 128
  }'

Package Variant

PropertyValue
Formatlayer-package
Canonical source refunsloth/gemma-4-26B-A4B-it-GGUF@main/gemma-4-26B-A4B-it-UD-Q4_K_M.gguf
Source revisionmain
Source SHA-25634c746b1d50ab813e29cd46c4796e3f43c741901a582f93a67b55b9fc9687b35
Skippy ABI0.1.22
Package manifest SHA-25623c1e32d371c3f50aa393e046894d1f893f22d99f0ccee91552be17cf9c88b65

What Is Included

ArtifactPathContentsSHA-256
Manifestmodel-package.jsonPackage schema, source identity, checksums23c1e32d371c3f50aa393e046894d1f893f22d99f0ccee91552be17cf9c88b65
Metadatashared/metadata.gguf1 tensors, 15.1 MB4ea990cfa36597971790aa1dcc4658cd8c946685b3d16dbaac4f685efb382002
Embeddingsshared/embeddings.gguf2 tensors, 763.1 MB6eb39617e6999290dd4c338cdcadf98ea42f948812fb4aeb0eab50735c7e0dd3
Output headshared/output.gguf2 tensors, 15.1 MB88f7262cffae57f67ffb7b8db8fa9c04439d43a3af7d53fa3df81f0c6511e522
Transformer layerslayers/layer-*.gguf30 layer artifacts, 685 tensors, 15.5 GBsee model-package.json

Validation

Generated by the Mesh LLM HF Jobs splitter from mesh-llm ref main and validated before upload:

skippy-model-package validate-package "/source/gemma-4-26B-A4B-it-UD-Q4_K_M.gguf" "$PACKAGE_DIR"

Links

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

llama.cpp

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов
5b82874

0 моделей