/ Модель

Характеристики

Базовая модель
GLM-5.2-Q2_K-MTP-Q8-GGUF
Библиотека
mesh-llm
Опубликована
21 июн 2026

GLM-5.2-Q2_K-MTP-Q8-layers

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Пакет слоёв GGUF модели GLM-5.2-Q2_K-MTP-Q8 для распределённой генерации текста и локального чат-сервинга на Mesh LLM.

1 857скачиваний 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 слоёв GGUF для модели GLM-5.2-Q2_K-MTP-Q8, подготовленный Mesh LLM для распределённого инференса на локальном кластере. Он основан на meshllm/GLM-5.2-Q2_K-MTP-Q8-GGUF и разделяет исходную модель на артефакты по слоям для запуска на нескольких машинах.

Пакет предназначен для локального приватного чата и генерации текста, когда полная модель не помещается на одном компьютере, а также для обслуживания запросов через локальный API, совместимый с OpenAI Chat Completions. Для запуска требуется Mesh LLM; README приводит команду запуска распределённого сервера. Формат пакета — layer-package с весами GGUF; метаданные классифицируют задачу как text-generation и возможность как chat. Архитектурные детали исходной модели, её размер, контекст, языки и условия лицензии в предоставленных материалах не раскрыты; README отсылает к карточке исходной модели за этими сведениями.

Сценарии применения

  • Локальный приватный чат с языковой моделью
  • Распределённый запуск модели на нескольких компьютерах
  • Генерация текста через локальный сервер Mesh LLM
  • Обслуживание запросов через API, совместимый с OpenAI Chat Completions

Ограничения

Для запуска требуется Mesh LLM и доступ к артефактам пакета на машинах кластера. Лицензия, языковая поддержка и характеристики контекста зависят от исходной модели, но в предоставленных материалах не приведены.

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

Нельзя запустить

Репозиторий недоступен на Hugging Face.

Ревизия весов
68e817d

0 моделей