/ Модель

Характеристики

Базовая модель
GLM-5.2-Q2_K-MTP-Q8-GGUF
Библиотека
mesh-llm
Опубликована
9 авг 2026

GLM-5.2-Q2_K-MTP-Q8-layers

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Пакет слоёв GGUF GLM-5.2-Q2_K-MTP-Q8 для распределённого локального чат-инференса через Mesh LLM.

3 975скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 авг 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

lyssquant/GLM-5.2-Q2_K-MTP-Q8-layers — пакет слоёв GGUF для распределённого запуска GLM-5.2-Q2_K-MTP-Q8 в локальном кластере Mesh LLM. Репозиторий производен от meshllm/GLM-5.2-Q2_K-MTP-Q8-GGUF и разделяет исходную модель на отдельные артефакты по слоям. Указанный вариант использует Q2_K с MTP-Q8.

Пакет предназначен для приватного локального вывода, распределения вычислений и памяти между несколькими машинами, а также обслуживания чата через совместимый с OpenAI локальный API. Для работы требуется Mesh LLM; карточка отсылает к исходной модели за сведениями об архитектуре, шаблоне чата и лицензии, поэтому условия использования здесь не уточняются.

Сценарии применения

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

Ограничения

Для запуска требуется Mesh LLM и поддерживающая распределённое выполнение инфраструктура. Лицензия, языковая поддержка и подробности архитектуры указаны в карточке исходной модели, на которую ссылается README.

Для каких профессий подходит7

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-5.2-Q2_K-MTP-Q8 across a local Mesh LLM cluster.

This package is derived from meshllm/GLM-5.2-Q2_K-MTP-Q8-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 locallyQ2_K layer package

Model Overview

PropertyValue
Source modelmeshllm/GLM-5.2-Q2_K-MTP-Q8-GGUF
Model idmeshllm/GLM-5.2-Q2_K-MTP-Q8-GGUF:Q2_K-MTP-Q8
FamilyGLM
Parameter scalenot recorded
QuantizationQ2_K
Layer count79
Activation width6144
Package size260.3 GB
Source fileQ2_K-MTP-Q8/GLM-5.2-Q2_K-MTP-Q8-00001-of-00306.gguf
Package repomeshllm/GLM-5.2-Q2_K-MTP-Q8-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: meshllm/GLM-5.2-Q2_K-MTP-Q8-GGUF.

Quickstart

# Run this on each machine that should contribute memory/compute.
mesh-llm serve --model "meshllm/GLM-5.2-Q2_K-MTP-Q8-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": "meshllm/GLM-5.2-Q2_K-MTP-Q8-GGUF:Q2_K-MTP-Q8",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a tiny hello-world function in Rust."}],
    "max_tokens": 128
  }'

Package Variant

PropertyValue
Formatlayer-package
Canonical source refmeshllm/GLM-5.2-Q2_K-MTP-Q8-GGUF@main/Q2_K-MTP-Q8/GLM-5.2-Q2_K-MTP-Q8-00001-of-00306.gguf
Source revisionmain
Source SHA-2566e1841a844cae68f434d7f699e1e974232a687e700ad7b26631d6880eb541b9a
Skippy ABI0.1.27
Package manifest SHA-2560df2893e5d1e553b9901c944d0ceae959ee69a949d8a2e69c645f8cae3d91257

What Is Included

ArtifactPathContentsSHA-256
Manifestmodel-package.jsonPackage schema, source identity, checksums0df2893e5d1e553b9901c944d0ceae959ee69a949d8a2e69c645f8cae3d91257
Metadatashared/metadata.gguf0 tensors, 9.0 MBd239e9f5bb3151e29fa2f1f55c53eff16af5737e06afe541c6f24016d74bc8d6
Embeddingsshared/embeddings.gguf1 tensors, 973.2 MBf5694c010726da17a33d68e0bf91566b91f9ccc9bfc08da393faf4c6cfa545b2
Output headshared/output.gguf2 tensors, 1.8 GBb2e3fb2597217dd42464a10c02ec9a866571b37ea61c59d59a9ac84e29db6e50
Transformer layerslayers/layer-*.gguf79 layer artifacts, 1521 tensors, 257.6 GBsee model-package.json

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/Q2_K-MTP-Q8/GLM-5.2-Q2_K-MTP-Q8-00001-of-00306.gguf" --out-dir "/tmp/meshllm-layer-job-meshllm_GLM-5.2-Q2_K-MTP-Q8-layers-193/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
2cf2e5d

0 моделей