/ Модель

Характеристики

Базовая модель
Kimi-K2.7-Code-GGUF
Библиотека
mesh-llm
Опубликована
14 июн 2026

Kimi-K2.7-Code-UD-Q4_K_XL-layers

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Распределённый GGUF-пакет Kimi-K2.7-Code для локального запуска чат-модели на кластере Mesh LLM.

1 046скачиваний 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 Mesh LLM с весами Kimi-K2.7-Code в формате GGUF, подготовленный для распределённого инференса. Он разбивает исходный GGUF на артефакты по слоям, чтобы запускать модель на локальном кластере из нескольких машин; пакет рассчитан на локальную приватную работу и совместим с чат-интерфейсом Mesh LLM и API формата OpenAI.

Модель принимает текстовые запросы и выдаёт текстовые ответы в режиме чата. Репозиторий указывает исходную модель unsloth/Kimi-K2.7-Code-GGUF и вариант квантования UD-Q4_K_XL; архитектурные подробности, размеры, языки и длина контекста в предоставленных данных не описаны. Для лицензии и рекомендаций по использованию README отсылает к карточке исходной модели, поэтому условия лицензии этого пакета по имеющимся сведениям определить нельзя.

Сценарии применения

  • локальный запуск чат-модели на нескольких машинах
  • распределённый инференс, когда GGUF не помещается на одном узле
  • приватные ответы на текстовые запросы на собственном оборудовании
  • подключение чат-модели через локальный API, совместимый с OpenAI

Ограничения

Для работы требуется Mesh LLM и распределённый кластер; характеристики исходной модели, включая контекст и поддерживаемые языки, не приведены. Условия лицензии следует проверять в карточке исходной модели.

Для каких профессий подходит9

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 Kimi-K2.7-Code-UD-Q4_K_XL across a local Mesh LLM cluster.

This package is derived from unsloth/Kimi-K2.7-Code-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/Kimi-K2.7-Code-GGUF
Model idunsloth/Kimi-K2.7-Code-GGUF:UD-Q4_K_XL
FamilyKimi
Parameter scalenot recorded
QuantizationUD-Q4_K_XL
Layer count61
Activation width7168
Package size544.0 GB
Source fileUD-Q4_K_XL/Kimi-K2.7-Code-UD-Q4_K_XL-00001-of-00014.gguf
Package repomeshllm/Kimi-K2.7-Code-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/Kimi-K2.7-Code-GGUF.

Quickstart

# Run this on each machine that should contribute memory/compute.
mesh-llm serve --model "meshllm/Kimi-K2.7-Code-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/Kimi-K2.7-Code-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/Kimi-K2.7-Code-GGUF@main/UD-Q4_K_XL/Kimi-K2.7-Code-UD-Q4_K_XL-00001-of-00014.gguf
Source revisionmain
Source SHA-25665f0aca336f876902323a90e2aff32cac76d071b2cdd818c6a8d78be8fc2c680
Skippy ABI0.1.26
Package manifest SHA-256f091c5b171e113fbaf54c7a77264b62e2940887c9ce436b0c3f72c9d981cf39f

What Is Included

ArtifactPathContentsSHA-256
Manifestmodel-package.jsonPackage schema, source identity, checksumsf091c5b171e113fbaf54c7a77264b62e2940887c9ce436b0c3f72c9d981cf39f
Metadatashared/metadata.gguf0 tensors, 6.6 MB18cf1a16577311975d58524344203f54b2edb61e086581699f0c2a2c658147e0
Embeddingsshared/embeddings.gguf1 tensors, 1.2 GB66368df5cf3f85a7a14fddafe1817a4c0bae08b204f9e7ee4171c6379a9272fb
Output headshared/output.gguf2 tensors, 1.2 GB88119cba4f946a2ad3cc15e62a2bc304cd1a302b53f1ebf15561eaa92fb8fc55
Transformer layerslayers/layer-*.gguf61 layer artifacts, 1093 tensors, 541.7 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/Kimi-K2.7-Code-UD-Q4_K_XL-00001-of-00014.gguf" --out-dir "/tmp/meshllm-layer-job-meshllm_Kimi-K2.7-Code-UD-Q4_K_XL-layers-192/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
f4cfa63

0 моделей