/ Модель

Характеристики

Базовая модель
Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-GGUF
Библиотека
mesh-llm
Опубликована
11 мая 2026

Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-UD-Q4_K_XL-layers

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Квантизированный пакет слоёв Llama 4 Maverick для локальной и распределённой генерации текста и чата через Mesh LLM.

680скачиваний 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

Это пакет слоёв GGUF для запуска чат-модели Llama 4 Maverick 17B 128E Instruct в распределённой среде Mesh LLM. Пакет подготовлен Mesh LLM на основе unsloth/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-GGUF и содержит разделённые по слоям артефакты варианта UD-Q4_K_XL для распределённого инференса на нескольких машинах.

Модель предназначена для локального приватного чата и генерации текста, в том числе для сценариев, когда полный GGUF не помещается на одном узле. Mesh LLM позволяет обслуживать запросы через локальный API, совместимый с OpenAI Chat Completions. Указаны семейство Llama и формат GGUF; сведения о языках и длине контекста в предоставленных данных отсутствуют.

Для работы нужен Mesh LLM и доступные узлы кластера, если модель распределяется между несколькими машинами. Это квантизированный вариант Q4_K_XL, поэтому качество и скорость могут отличаться от исходной модели. Лицензионные условия следует сверять с карточкой исходной модели; в предоставленном README они не приведены.

Сценарии применения

  • локальный приватный чат с языковой моделью
  • генерация ответов через совместимый с OpenAI API
  • распределённый инференс на нескольких машинах
  • запуск крупной GGUF-модели, не помещающейся на одном узле

Ограничения

Для распределённого запуска требуется Mesh LLM; скорость зависит от доступных узлов и их соединения. Языки и контекстное окно в предоставленных данных не описаны, а лицензионные условия нужно проверять в 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 Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-UD-Q4_K_XL across a local Mesh LLM cluster.

This package is derived from unsloth/Llama-4-Maverick-17B-128E-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 locallyUD-Q4_K_XL layer package

Model Overview

PropertyValue
Source modelunsloth/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-GGUF
Model idunsloth/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-GGUF:UD-Q4_K_XL
FamilyLlama
Parameter scale17B
QuantizationUD-Q4_K_XL
Layer count48
Activation width5120
Package size216.8 GB
Source fileUD-Q4_K_XL/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-UD-Q4_K_XL-00001-of-00005.gguf
Package repomeshllm/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-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/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-GGUF.

Quickstart

# Run this on each machine that should contribute memory/compute.
mesh-llm serve --model "meshllm/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-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/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-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/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-GGUF@main/UD-Q4_K_XL/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-UD-Q4_K_XL-00001-of-00005.gguf
Source revisionmain
Source SHA-2566e2b84934ae72ce77611e0612f7b3cccaf75b363c630f45a8faafccea999562a
Skippy ABI0.1.22
Package manifest SHA-2567c0ec9105128333080fe49f311bf7d3241980cebeb153325542995f3cd9da1c3

What Is Included

ArtifactPathContentsSHA-256
Manifestmodel-package.jsonPackage schema, source identity, checksums7c0ec9105128333080fe49f311bf7d3241980cebeb153325542995f3cd9da1c3
Metadatashared/metadata.gguf0 tensors, 12.5 MB1d1e5d468374d6160a206615f2bd8897cf259d8dca4d64d853dc8a87d5335f29
Embeddingsshared/embeddings.gguf1 tensors, 567.4 MBf523c23ee00cc784fb2e2365eacdd2d26a6b536f024dafeaa40a2f683424bc15
Output headshared/output.gguf2 tensors, 821.8 MBf2f8d438306fb8272a7a2d80ca20b12dde9d164a4fe82ef7fd604b5cba139d4f
Transformer layerslayers/layer-*.gguf48 layer artifacts, 528 tensors, 215.4 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/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-UD-Q4_K_XL-00001-of-00005.gguf" --out-dir "/tmp/meshllm-layer-job-meshllm_Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-UD-Q4_K_XL-layers-199/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
081c6f9

0 моделей