/ Модель

Характеристики

Лицензия
Своя лицензия
Базовая модель
GLM-5.3-GGUF
Библиотека
mesh-llm
Опубликована
22 сен 2026

GLM-5.3-UD-Q4_K_XL-layers

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Квантованный пакет слоёв GLM-5.3 в формате GGUF для распределённого локального чат-инференса через Mesh LLM.

777скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены22 сен 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

GLM-5.3-UD-Q4_K_XL-layers — пакет GGUF по слоям, подготовленный Mesh LLM для распределённого запуска модели GLM-5.3 на локальном кластере. Пакет основан на unsloth/GLM-5.3-GGUF и сохраняет её распределение весов, разделённое на отдельные артефакты слоёв. Вариант квантования — UD-Q4_K_XL.

Модель предназначена для локального приватного инференса, совместной работы нескольких машин, когда полный файл слишком велик для одного узла, и чат-запросов через локальный API Mesh LLM, совместимый с OpenAI. Метаданные указывают задачу генерации текста и чат-возможности. Для запуска требуется Mesh LLM; пакет включает 11 частей GGUF. Размер параметров, контекст и поддерживаемые языки в предоставленных данных не приведены.

Лицензия указана как other; README отсылает к карточке исходной модели за условиями лицензии и сведениями об архитектуре, шаблоне чата и рекомендациях по генерации.

Сценарии применения

  • локальный приватный чат-инференс на собственном оборудовании
  • распределённый запуск модели на нескольких машинах
  • обслуживание чат-запросов через OpenAI-совместимый локальный API
  • запуск модели, не помещающейся целиком на одном узле

Ограничения

Для запуска требуется Mesh LLM и доступ к ресурсам нескольких узлов, если модель не помещается на одном хосте. Языковая поддержка и параметры контекста не описаны в предоставленных данных.

Для каких профессий подходит6

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 GLM-5.3-UD-Q4_K_XL across a local Mesh LLM cluster.

This package is derived from unsloth/GLM-5.3-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_XL layer package

Model Overview

PropertyValue
Source modelunsloth/GLM-5.3-GGUF
Model idunsloth/GLM-5.3-GGUF:UD-Q4_K_XL
FamilyGLM
Parameter scalenot recorded
QuantizationUD-Q4_K_XL
Layer count79
Activation widthnot recorded
Package size0 B
Source fileUD-Q4_K_XL/GLM-5.3-UD-Q4_K_XL-00001-of-00011.gguf
Package repomeshllm/GLM-5.3-UD-Q4_K_XL-layers
Licenseother from unsloth/GLM-5.3-GGUF

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/GLM-5.3-GGUF.

Quickstart

# Run this on each machine that should contribute memory/compute.
mesh-llm serve --model "meshllm/GLM-5.3-UD-Q4_K_XL-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/GLM-5.3-GGUF:UD-Q4_K_XL",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a tiny hello-world function in Rust."}],
    "max_tokens": 128
  }'

Package Variant

PropertyValue
Formatgguf
Canonical source refunsloth/GLM-5.3-GGUF@346b3591c7f28d1a23716f97a065ecf12ec14771/UD-Q4_K_XL/GLM-5.3-UD-Q4_K_XL-00001-of-00011.gguf
Source revision346b3591c7f28d1a23716f97a065ecf12ec14771
Source SHA-25602a3e367e8b5f5ee3341d556211faa2cc956c3e77ad0e298c6805323bfaeb02d
Skippy ABInot recorded
Package manifest SHA-256eee87c761d3f964229fcb0a40d143d95ce215aa894fee23bc78085ae2c499057

What Is Included

ArtifactPathContentsSHA-256
Manifestmodel-package.jsonPackage schema, source identity, checksumseee87c761d3f964229fcb0a40d143d95ce215aa894fee23bc78085ae2c499057

Validation

Generated by the Mesh LLM HF Jobs splitter from mesh-llm ref f932c4d1dc12b3e3a670d5f470cedd5cdcc5db39. Each artifact is checksummed as it is written, uploaded to this repository, and removed from the job workspace before the next artifact is produced.

skippy-model-package write-package "/hf-cache/UD-Q4_K_XL/GLM-5.3-UD-Q4_K_XL-00001-of-00011.gguf" --out-dir "/tmp/meshllm-layer-job-meshllm_GLM-5.3-UD-Q4_K_XL-layers-1/package"

Links

Как запустить

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

GPU в ailist

llama.cpp

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов
8e19a70

0 моделей