/ Модель

Характеристики

Базовая модель
DeepSeek-V3.2-GGUF
Библиотека
mesh-llm
Опубликована
4 мая 2026

DeepSeek-V3.2-UD-Q4_K_XL-layers

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

Пакет квантованной DeepSeek-V3.2 в формате GGUF для распределённого локального чат-инференса через Mesh LLM.

667скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 мая 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 слоёв GGUF-модели DeepSeek-V3.2-UD-Q4_K_XL, подготовленный Mesh LLM для распределённого запуска. Он основан на unsloth/DeepSeek-V3.2-GGUF и сохраняет её веса в отдельных артефактах по слоям; вариант квантования — UD-Q4_K_XL.

Пакет предназначен для локального и приватного чат-инференса, в том числе на нескольких машинах, когда полная модель не помещается на одном узле. Через Mesh LLM он поддерживает подачу запросов на генерацию текста и совместимый с OpenAI интерфейс chat completions. В метаданных указана библиотека mesh-llm; исходная карточка модели содержит дополнительные сведения об архитектуре и условиях лицензии, которых в предоставленных данных нет.

Сценарии применения

  • локальный приватный чат-инференс
  • распределённый запуск модели на нескольких машинах
  • генерация ответов через API, совместимый с OpenAI
  • запуск GGUF-модели, слишком большой для одного узла

Ограничения

Для запуска требуется Mesh LLM и доступ к узлам кластера; пакет рассчитан на распределённый инференс. Языки, контекстное окно, точный размер модели и лицензия в предоставленных данных не описаны.

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-V3.2-UD-Q4_K_XL across a local Mesh LLM cluster.

This package is derived from unsloth/DeepSeek-V3.2-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/DeepSeek-V3.2-GGUF
Model idunsloth/DeepSeek-V3.2-GGUF:UD-Q4_K_XL
FamilyDeepSeek
Parameter scalenot recorded
QuantizationUD-Q4_K_XL
Layer count61
Activation width7168
Package size380.1 GB
Source fileUD-Q4_K_XL/DeepSeek-V3.2-UD-Q4_K_XL-00001-of-00009.gguf
Package repomeshllm/DeepSeek-V3.2-UD-Q4_K_XL-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-V3.2-GGUF.

Quickstart

# Run this on each machine that should contribute memory/compute.
mesh-llm serve --model "meshllm/DeepSeek-V3.2-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/DeepSeek-V3.2-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/DeepSeek-V3.2-GGUF@main/UD-Q4_K_XL/DeepSeek-V3.2-UD-Q4_K_XL-00001-of-00009.gguf
Source revisionmain
Source SHA-25644c643a4d2531b66645d46c897aef48c757191411f0dcbe64a69a057d57bb857
Skippy ABI0.1.14
Package manifest SHA-2566def4ab3842d547905e658bb478a633c2c5f6cfa9fc82fcc6f02b6129ed85330

What Is Included

ArtifactPathContentsSHA-256
Manifestmodel-package.jsonPackage schema, source identity, checksums6def4ab3842d547905e658bb478a633c2c5f6cfa9fc82fcc6f02b6129ed85330
Metadatashared/metadata.gguf0 tensors, 5.0 MBa7464c3ca495bea827bac05331c70e8bfecf940cb7d38bf195352d7a8a8d7eaf
Embeddingsshared/embeddings.gguf1 tensors, 502.1 MB6f24f2a3dfcc07e0c5a72293f9583638a4d2896f967c7833bd1cafdfa58f4c78
Output headshared/output.gguf2 tensors, 730.0 MB604a649254113fbed225a2b6691a3e7031fba51e8025bb3509296055f59d573c
Transformer layerslayers/layer-*.gguf61 layer artifacts, 1083 tensors, 378.9 GBsee model-package.json

Validation

Generated by the Mesh LLM HF Jobs splitter from mesh-llm ref main and validated before upload:

skippy-model-package validate-package "/source/UD-Q4_K_XL/DeepSeek-V3.2-UD-Q4_K_XL-00001-of-00009.gguf" "$PACKAGE_DIR"

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
c1d87eb

0 моделей