/ Модель

Характеристики

Базовая модель
DeepSeek-R1-GGUF
Библиотека
mesh-llm
Опубликована
8 мая 2026

DeepSeek-R1-Q4_K_M-layers

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Квантованный вариант DeepSeek-R1 в виде разделённого по слоям GGUF-пакета для локального и распределённого чат-инференса через Mesh LLM.

4 201скачиваний за 30 дней0лайковвеса 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

DeepSeek-R1-Q4_K_M-layers — пакет для распределённого запуска квантованной модели DeepSeek-R1 в формате GGUF, подготовленный Mesh LLM на основе unsloth/DeepSeek-R1-GGUF. Веса разделены на артефакты по слоям, чтобы объединять память и вычислительные ресурсы нескольких машин в локальном кластере Mesh LLM.

Модель предназначена для локального приватного чат-инференса и сценариев, где полный файл модели не помещается на одном компьютере. Её можно подключать через совместимый с OpenAI API Mesh LLM, включая интерфейс `/v1/chat/completions`. Задача из метаданных — генерация текста; семейство — DeepSeek, вариант квантования — Q4_K_M.

Пакет рассчитан на распределённый запуск и не является самостоятельной архитектурой модели. README отсылает к карточке исходной модели за сведениями об архитектуре, шаблоне чата, рекомендациях по генерации и лицензии; условия использования в доступных данных не приведены.

Сценарии применения

  • локальный запуск чат-модели на собственном оборудовании
  • распределённый инференс DeepSeek-R1 на нескольких машинах
  • генерация ответов через OpenAI-совместимый API Mesh LLM

Ограничения

Для запуска требуется Mesh LLM; пакет разделяет модель для распределённого инференса. Лицензия и подробные характеристики исходной архитектуры в предоставленных данных не указаны.

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 DeepSeek-R1-Q4_K_M across a local Mesh LLM cluster.

This package is derived from unsloth/DeepSeek-R1-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-GGUF
Model idunsloth/DeepSeek-R1-GGUF:DeepSeek-R1-Q4_K_M
FamilyDeepSeek
Parameter scalenot recorded
QuantizationQ4_K_M
Layer count61
Activation width7168
Package size377.0 GB
Source fileDeepSeek-R1-Q4_K_M/DeepSeek-R1-Q4_K_M-00001-of-00009.gguf
Package repomeshllm/DeepSeek-R1-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-GGUF.

Quickstart

# Run this on each machine that should contribute memory/compute.
mesh-llm serve --model "meshllm/DeepSeek-R1-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-GGUF:DeepSeek-R1-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-GGUF@main/DeepSeek-R1-Q4_K_M/DeepSeek-R1-Q4_K_M-00001-of-00009.gguf
Source revisionmain
Source SHA-256d111d9e28b4035e6781906b6451b7866737b4a4ee734baa1575c55d8aa1b4200
Skippy ABI0.1.22
Package manifest SHA-256f5a62c4f2f5427ac6e083d7666313832cb61a2fc5d8dacfc317b540d8ac82e9d

What Is Included

ArtifactPathContentsSHA-256
Manifestmodel-package.jsonPackage schema, source identity, checksumsf5a62c4f2f5427ac6e083d7666313832cb61a2fc5d8dacfc317b540d8ac82e9d
Metadatashared/metadata.gguf0 tensors, 5.0 MB0e1bf01f20ef69f691126b69c633fd63977cd190bea4182a1c9f41d1537b0ad6
Embeddingsshared/embeddings.gguf1 tensors, 502.1 MB951352774cabdce1e5fe940b30ca85ac8440de68afb6c6eceb451524109991f1
Output headshared/output.gguf2 tensors, 730.0 MB131fcb580fd1ba667733e39ffc806f819f54928621f40cd47405399a8b9abecb
Transformer layerslayers/layer-*.gguf61 layer artifacts, 1022 tensors, 375.8 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-Q4_K_M/DeepSeek-R1-Q4_K_M-00001-of-00009.gguf" --out-dir "/tmp/meshllm-layer-job-meshllm_DeepSeek-R1-Q4_K_M-layers-137/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
c0d4b10

0 моделей