/ Модель

Характеристики

Лицензия
MIT
Базовая модель
GLM-5.3-Flash-GGUF
Библиотека
mesh-llm
Опубликована
2 сен 2026

GLM-5.3-Flash-UD-Q4_K_XL-layers

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Пакет слоёв квантованной GLM-5.3-Flash для распределённого локального инференса и чата через Mesh LLM.

635скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 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-Flash-UD-Q4_K_XL-layers — пакет слоёв модели семейства GLM для распределённого инференса через Mesh LLM. Он получен из unsloth/GLM-5.3-Flash-GGUF: исходный GGUF разделён на артефакты по слоям, чтобы запускать модель на локальном кластере из нескольких машин, когда одного узла недостаточно. Поддерживается локальный чат и работа через совместимый с OpenAI API интерфейс Mesh LLM.

Пакет предназначен для приватного локального использования, распределённой подачи запросов и подключения к рабочим процессам чата и генерации текста. Репозиторий указывает вариант UD-Q4_K_XL и лицензию MIT. Архитектурные характеристики и подробности о контексте, языках и качестве следует сверять с карточкой исходной модели.

Сценарии применения

  • локальный приватный чат с языковой моделью
  • распределённый инференс на нескольких машинах
  • генерация текста через локальный API, совместимый с OpenAI
  • запуск модели, не помещающейся на одном компьютере

Ограничения

Для запуска нужен Mesh LLM и кластер машин, если модель распределяется между узлами. Сведения о контексте, поддерживаемых языках и качестве зависят от исходной модели и в предоставленных материалах не приведены.

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

This package is derived from unsloth/GLM-5.3-Flash-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-Flash-GGUF
Model idunsloth/GLM-5.3-Flash-GGUF:UD-Q4_K_XL
FamilyGLM
Parameter scalenot recorded
QuantizationUD-Q4_K_XL
Layer count46
Activation width4096
Package size188.5 GB
Source fileUD-Q4_K_XL/GLM-5.3-Flash-UD-Q4_K_XL-00001-of-00006.gguf
Package repomeshllm/GLM-5.3-Flash-UD-Q4_K_XL-layers
Licensemit from unsloth/GLM-5.3-Flash-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-Flash-GGUF.

Quickstart

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

Package Variant

PropertyValue
Formatlayer-package
Canonical source refunsloth/GLM-5.3-Flash-GGUF@ac47690c15c8703615ab7d9c1ef2293d45372757/UD-Q4_K_XL/GLM-5.3-Flash-UD-Q4_K_XL-00001-of-00006.gguf
Source revisionac47690c15c8703615ab7d9c1ef2293d45372757
Source SHA-25600dceaf3ed08781b1e44513a44ebb19e96248d01ba2a80b17f675a2b6fa9a1ee
Skippy ABI0.1.41
Package manifest SHA-256cebbc901c8daff5c0d0441a8c7f55edeb7a89dcb7d376df11f027b8f348689da

What Is Included

ArtifactPathContentsSHA-256
Manifestmodel-package.jsonPackage schema, source identity, checksumscebbc901c8daff5c0d0441a8c7f55edeb7a89dcb7d376df11f027b8f348689da
Metadatashared/metadata.gguf0 tensors, 9.0 MB2d018f5aa91734df4e3e9b7ddaf0449647e60db9c56c621dc7e625f837ca12e1
Embeddingsshared/embeddings.gguf1 tensors, 651.8 MB7d77ffbcd93b2f2ca6647ef2fafdd9ca981b447684dd95db73d0722c339022b0
Output headshared/output.gguf2 tensors, 651.8 MB21567a02805f462921bf76c47af2f3a3838cf7cedda16ab5449d077de421f57a
Transformer layerslayers/layer-*.gguf46 layer artifacts, 1409 tensors, 185.1 GBsee model-package.json
Projectorprojectors/mmproj-BF16.ggufmmproj projector, 1.1 GB513c9bfc55898998186543caefc01626fb28e378b92f391018e1c3dd6655b113
Projectorprojectors/mmproj-F16.ggufmmproj projector, 1.1 GB96ccc182997646ad4405385a1987b1ac1e6adccd2669de43c3ea39692699ed27

Validation

Generated by the Mesh LLM HF Jobs splitter from mesh-llm ref main. 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 "/source/UD-Q4_K_XL/GLM-5.3-Flash-UD-Q4_K_XL-00001-of-00006.gguf" --out-dir "/tmp/meshllm-layer-job-meshllm_GLM-5.3-Flash-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
dae7911

0 моделей