/ Модель

Характеристики

Базовая модель
GLM-5.2-GGUF
Библиотека
mesh-llm
Опубликована
18 июн 2026

GLM-5.2-UD-Q4_K_XL-layers

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Пакет слоёв квантованной GLM-5.2 для распределённого локального запуска и чат-инференса через Mesh LLM.

1 654скачиваний за 30 дней5лайковвеса 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 распределённого запуска модели GLM-5.2 в формате GGUF, подготовленный Mesh LLM. Он разбивает вариант UD-Q4_K_XL на артефакты по слоям, чтобы распределять вычисления между компьютерами в локальном кластере Mesh LLM.

Пакет предназначен для локального и приватного инференса, обслуживания чатов через совместимый с OpenAI API и запуска на нескольких машинах, когда модель не помещается на одном узле. Он основан на unsloth/GLM-5.2-GGUF и использует квантованный вариант UD-Q4_K_XL; библиотека запуска — Mesh LLM.

README не приводит число параметров, длину контекста, поддерживаемые языки или условия лицензии. За сведениями об архитектуре, шаблоне чата, настройках генерации и лицензии README отсылает к карточке исходной модели.

Сценарии применения

  • локальный приватный запуск чат-модели
  • распределение инференса GLM-5.2 между несколькими компьютерами
  • обслуживание чатов через локальный OpenAI-совместимый API

Ограничения

Для запуска требуется Mesh LLM и кластер машин, если инференс распределяется между узлами. В этой карточке не приведены контекстное окно, языки, параметры генерации и условия лицензии; README отсылает за этими сведениями к карточке исходной модели.

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-UD-Q4_K_XL across a local Mesh LLM cluster.

This package is derived from unsloth/GLM-5.2-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/GLM-5.2-GGUF
Model idunsloth/GLM-5.2-GGUF:UD-Q4_K_XL
FamilyGLM
Parameter scalenot recorded
QuantizationUD-Q4_K_XL
Layer count79
Activation width6144
Package size435.9 GB
Source fileUD-Q4_K_XL/GLM-5.2-UD-Q4_K_XL-00001-of-00011.gguf
Package repomeshllm/GLM-5.2-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/GLM-5.2-GGUF.

Quickstart

# Run this on each machine that should contribute memory/compute.
mesh-llm serve --model "meshllm/GLM-5.2-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/GLM-5.2-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/GLM-5.2-GGUF@main/UD-Q4_K_XL/GLM-5.2-UD-Q4_K_XL-00001-of-00011.gguf
Source revisionmain
Source SHA-2563256ac8c290273f0965ff39e93a8bcd07dc99bcd23e923bd4b7306ef39061038
Skippy ABI0.1.27
Package manifest SHA-25602e3510e6674aad532aa21824abf2d2eace783c416cd07d648ab74c517f5e729

What Is Included

ArtifactPathContentsSHA-256
Manifestmodel-package.jsonPackage schema, source identity, checksums02e3510e6674aad532aa21824abf2d2eace783c416cd07d648ab74c517f5e729
Metadatashared/metadata.gguf0 tensors, 9.0 MB34bb694f1752b0c272e3b4f7a2c656e17803cf3593f9cee3426a2718895d9235
Embeddingsshared/embeddings.gguf1 tensors, 973.2 MB9e5a5f164e0510439ce02ca3523886156e7c14ed3be580656851f9a9d4b79aad
Output headshared/output.gguf2 tensors, 973.2 MB3f6ecf9daa9157864dc85d9d3ebdeef5bb9a68c75d689f02020aede13c536b83
Transformer layerslayers/layer-*.gguf79 layer artifacts, 1806 tensors, 434.0 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-5.2-UD-Q4_K_XL-00001-of-00011.gguf" --out-dir "/tmp/meshllm-layer-job-meshllm_GLM-5.2-UD-Q4_K_XL-layers-201/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
69bf978

0 моделей