/ Модель

Характеристики

Базовая модель
GLM-4.7-GGUF
Библиотека
mesh-llm
Опубликована
11 мая 2026

GLM-4.7-UD-Q4_K_XL-layers

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Слоевой GGUF-пакет GLM-4.7 для локального чат-инференса, в том числе распределённого между несколькими машинами через Mesh LLM.

4 007скачиваний 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

Пакет meshllm/GLM-4.7-UD-Q4_K_XL-layers содержит слоевые артефакты GGUF модели GLM-4.7 и предназначен для запуска через Mesh LLM. Он получен из unsloth/GLM-4.7-GGUF: вариант UD-Q4_K_XL разделён на отдельные файлы слоёв для распределённого инференса на локальном кластере; пакет включает метаданные и эмбеддинги.

Модель рассчитана на локальный приватный чат и генерацию текста, в том числе на нескольких машинах, когда полный файл GGUF не помещается на одном узле. Mesh LLM позволяет обслуживать запросы через совместимый с OpenAI интерфейс чата. В метаданных указаны формат GGUF, библиотека mesh-llm и поддержка чата. Лицензионные условия следует сверять с карточкой исходной модели unsloth/GLM-4.7-GGUF; доступные сведения их не приводят.

Сценарии применения

  • локальный приватный чат с языковой моделью
  • генерация текста через совместимый с OpenAI API
  • распределённый запуск модели на нескольких компьютерах
  • инференс GGUF-модели, не помещающейся на одной машине

Ограничения

Для запуска требуется Mesh LLM и несколько узлов для распределённого режима. Лицензионные условия и подробные характеристики следует проверять в карточке исходной модели.

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-4.7-UD-Q4_K_XL across a local Mesh LLM cluster.

This package is derived from unsloth/GLM-4.7-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-4.7-GGUF
Model idunsloth/GLM-4.7-GGUF:UD-Q4_K_XL
FamilyGLM
Parameter scalenot recorded
QuantizationUD-Q4_K_XL
Layer count93
Activation width5120
Package size191.3 GB
Source fileUD-Q4_K_XL/GLM-4.7-UD-Q4_K_XL-00001-of-00005.gguf
Package repomeshllm/GLM-4.7-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/GLM-4.7-GGUF.

Quickstart

# Run this on each machine that should contribute memory/compute.
mesh-llm serve --model "meshllm/GLM-4.7-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-4.7-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-4.7-GGUF@main/UD-Q4_K_XL/GLM-4.7-UD-Q4_K_XL-00001-of-00005.gguf
Source revisionmain
Source SHA-25666b3fad46b1357bd5ccda99718df47abb96598052d62c987e1e25a53072014bd
Skippy ABI0.1.22
Package manifest SHA-25643e119f7c115a9c66bb6d8e6206f61ebffce5ff5a8ab074f4ab47fefeeacbec2

What Is Included

ArtifactPathContentsSHA-256
Manifestmodel-package.jsonPackage schema, source identity, checksums43e119f7c115a9c66bb6d8e6206f61ebffce5ff5a8ab074f4ab47fefeeacbec2
Metadatashared/metadata.gguf0 tensors, 8.9 MB8269cdab786f2ffaf777f29b50356beb8f19a3125c73409c9880fbf52f36550e
Embeddingsshared/embeddings.gguf1 tensors, 425.1 MBda1081466632d7cd83f150208ff277911745c5faf74f29050e7f68f788520263
Output headshared/output.gguf2 tensors, 615.9 MB1655a3554679ae4d48952b5ec35d6ddc20a20a199193a780a417d0e9bb1374be
Transformer layerslayers/layer-*.gguf93 layer artifacts, 1758 tensors, 190.3 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/UD-Q4_K_XL/GLM-4.7-UD-Q4_K_XL-00001-of-00005.gguf" --out-dir "/tmp/meshllm-layer-job-meshllm_GLM-4.7-UD-Q4_K_XL-layers-190/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
da7308e

0 моделей