/ Модель

Характеристики

Базовая модель
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-GGUF
Библиотека
mesh-llm
Опубликована
2 июн 2026

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-Q4_K_M-layers

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

Распределённый пакет квантованной языковой модели DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B для локального чат-инференса через Mesh LLM.

5 031скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены1 июл 2026

Бенчмарки

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

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

Это пакет GGUF для распределённого запуска DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B в Mesh LLM. Разработчик Mesh LLM разделил вариант Q4_K_M на артефакты по слоям, чтобы модель можно было запускать на нескольких машинах локального кластера и предоставлять через локальный API, совместимый с OpenAI.

Сценарии применения

  • локальный запуск чат-модели на собственном оборудовании
  • распределение инференса между несколькими машинами
  • обслуживание запросов через совместимый с OpenAI API
  • приватная генерация ответов и рассуждений

Ограничения

Пакет предназначен для запуска в Mesh LLM и распределённого инференса; для работы требуется подходящая среда. Подробные ограничения, лицензия, языковая поддержка и контекст зависят от исходной модели и в предоставленных материалах не раскрыты.

Для каких профессий подходит10

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 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-Q4_K_M across a local Mesh LLM cluster.

This package is derived from unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-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 locallyQ4_K_M layer package

Model Overview

PropertyValue
Source modelunsloth/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-GGUF
Model idunsloth/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-GGUF:Q4_K_M
FamilyDeepSeek
Parameter scale14B
QuantizationQ4_K_M
Layer count48
Activation width5120
Package size8.6 GB
Source fileDeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-Q4_K_M.gguf
Package repomeshllm/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-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/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-GGUF.

Quickstart

# Run this on each machine that should contribute memory/compute.
mesh-llm serve --model "meshllm/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-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/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-GGUF: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/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-GGUF@main/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-Q4_K_M.gguf
Source revisionmain
Source SHA-25667a7933cf2ad596a393c8e13b30bc4da2d50b283e250b78554aed18817eca31c
Skippy ABI0.1.25
Package manifest SHA-256ed42abf28ffba246e1395db3ea7680508ba5bafe0d3458c743474043f52fcaf7

What Is Included

ArtifactPathContentsSHA-256
Manifestmodel-package.jsonPackage schema, source identity, checksumsed42abf28ffba246e1395db3ea7680508ba5bafe0d3458c743474043f52fcaf7
Metadatashared/metadata.gguf0 tensors, 5.7 MBa3d0588bcd39abad3a371f7a0be026cd0d3c85204a0d2d924887a85a3c724104
Embeddingsshared/embeddings.gguf1 tensors, 423.3 MB75439acb3fb299b37dc2cef8f579ceacc24d2b503b6f6cd2ea77ec829181392e
Output headshared/output.gguf2 tensors, 614.8 MBaafaa3e7bb15175b51254de0a38bc2554f78a85100260d70f26678b5be2126c3
Transformer layerslayers/layer-*.gguf48 layer artifacts, 576 tensors, 7.6 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/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-Q4_K_M.gguf" --out-dir "/tmp/meshllm-layer-job-meshllm_DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-Q4_K_M-layers-193/package"

Links

Как запустить

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

GPU в ailist

llama.cpp

Нельзя запустить

Репозиторий недоступен на Hugging Face.

Ревизия весов
e6c4c2d

0 моделей