/ Модель

Характеристики

Лицензия
Llama 3.2
Базовая модель
Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF
Библиотека
mesh-llm
Опубликована
9 сен 2026

Llama-3.2-1B-Instruct-Q4_K_M-layers

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Квантованный пакет Llama 3.2 1B Instruct в GGUF, разделённый на слои для локального распределённого чат-инференса через Mesh LLM.

2 526скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены25 сен 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

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 квантованной модели Llama 3.2 1B Instruct от Mesh LLM: веса в формате GGUF Q4_K_M разделены на артефакты по слоям для распределённого инференса на кластере Mesh LLM. Исходная модель — unsloth/Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF; модель предназначена для диалоговой генерации текста и запуска локальных чат-сервисов с OpenAI-совместимым API.

Пакет подходит для приватного инференса на собственном оборудовании и для объединения памяти и вычислительных ресурсов нескольких машин, когда полная модель не помещается на одном узле. Он поддерживает чат-сценарии; размер контекста и список языков в предоставленных сведениях не приведены. Репозиторий содержит лицензию llama3.2; условия лицензии следует сверять с исходной карточкой Llama 3.2.

Сценарии применения

  • локальный приватный чат-инференс на собственном оборудовании
  • обслуживание чат-запросов на нескольких машинах Mesh LLM
  • запуск локального сервиса генерации текста через OpenAI-совместимый API

Ограничения

Для запуска пакет рассчитан на Mesh LLM и распределённый инференс; это квантованный вариант Q4_K_M, поэтому он отличается от исходных неквантованных весов. Данные о контекстном окне и поддерживаемых языках в предоставленных сведениях отсутствуют.

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 Llama-3.2-1B-Instruct-Q4_K_M across a local Mesh LLM cluster.

This package is derived from unsloth/Llama-3.2-1B-Instruct-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 locallyQ4_K_M layer package

Model Overview

PropertyValue
Source modelunsloth/Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF
Model idunsloth/Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF:Q4_K_M
FamilyLlama
Parameter scale1B
QuantizationQ4_K_M
Layer count16
Activation widthnot recorded
Package size0 B
Source fileLlama-3.2-1B-Instruct-Q4_K_M.gguf
Package repomeshllm/Llama-3.2-1B-Instruct-Q4_K_M-layers
Licensellama3.2 from unsloth/Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF

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/Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF.

Quickstart

# Run this on each machine that should contribute memory/compute.
mesh-llm serve --model "meshllm/Llama-3.2-1B-Instruct-Q4_K_M-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/Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF:Q4_K_M",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a tiny hello-world function in Rust."}],
    "max_tokens": 128
  }'

Package Variant

PropertyValue
Formatgguf
Canonical source refunsloth/Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF@b69aef112e9f895e6f98d7ae0949f72ff09aa401/Llama-3.2-1B-Instruct-Q4_K_M.gguf
Source revisionb69aef112e9f895e6f98d7ae0949f72ff09aa401
Source SHA-2563f5a22426976ab26cfe84dba63c1d08391717abb1af893e10f1b2968d862dcc1
Skippy ABInot recorded
Package manifest SHA-256109a56e5a4b47c9e8d8cf3374655ae32e6f6ef56062c9db74ec937faedb0f3e0

What Is Included

ArtifactPathContentsSHA-256
Manifestmodel-package.jsonPackage schema, source identity, checksums109a56e5a4b47c9e8d8cf3374655ae32e6f6ef56062c9db74ec937faedb0f3e0

Validation

Generated by the Mesh LLM HF Jobs splitter from mesh-llm ref 293d61d8fb8be914e5244f754ceb1d67f59f177b. 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 "/hf-cache/Llama-3.2-1B-Instruct-Q4_K_M.gguf" --out-dir "/tmp/meshllm-layer-job-meshllm_Llama-3.2-1B-Instruct-Q4_K_M-layers-12/package"

Links

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

llama.cpp

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов
0d6f658

0 моделей