/ Модель

Характеристики

Базовая модель
Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct-GGUF
Библиотека
mesh-llm
Опубликована
27 мая 2026

Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct-UD-Q4_K_XL-layers

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Квантизированный пакет GGUF-слоёв Llama 4 Scout для локальной генерации текста и распределённого чата через Mesh LLM.

820скачиваний 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 GGUF-слоёв модели Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct-UD-Q4_K_XL, подготовленный Mesh LLM для распределённого инференса. Пакет создан на основе unsloth/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct-GGUF и сохраняет веса в виде отдельных артефактов по слоям; формат исходных весов — GGUF с вариантом квантизации UD-Q4_K_XL.

Модель предназначена для локального приватного чата и генерации текста через Mesh LLM, в том числе с распределением вычислений и памяти между несколькими компьютерами, когда полного GGUF не помещается на одном узле. Mesh LLM предоставляет локальный API, совместимый с OpenAI Chat Completions. В карточке нет сведений о языках и длине контекста; за подробностями об архитектуре, шаблоне чата и лицензии README отсылает к карточке исходной модели.

Сценарии применения

  • локальный приватный чат на собственном оборудовании
  • генерация текста с распределением вычислений между несколькими компьютерами
  • запуск Llama 4 Scout, когда полная модель не помещается на одном узле
  • подключение модели к клиенту через локальный API, совместимый с OpenAI Chat Completions

Ограничения

Работа пакета рассчитана на Mesh LLM и распределённую инфраструктуру; карточка этого репозитория не сообщает языки, длину контекста и условия лицензии и отсылает за этими сведениями к 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-Scout-17B-16E-Instruct-UD-Q4_K_XL across a local Mesh LLM cluster.

This package is derived from unsloth/Llama-4-Scout-17B-16E-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-Scout-17B-16E-Instruct-GGUF
Model idunsloth/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct-GGUF:UD-Q4_K_XL
FamilyLlama
Parameter scale17B
QuantizationUD-Q4_K_XL
Layer count48
Activation width5120
Package size58.3 GB
Source fileUD-Q4_K_XL/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct-UD-Q4_K_XL-00001-of-00002.gguf
Package repomeshllm/Llama-4-Scout-17B-16E-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-Scout-17B-16E-Instruct-GGUF.

Quickstart

# Run this on each machine that should contribute memory/compute.
mesh-llm serve --model "meshllm/Llama-4-Scout-17B-16E-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-Scout-17B-16E-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-Scout-17B-16E-Instruct-GGUF@main/UD-Q4_K_XL/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct-UD-Q4_K_XL-00001-of-00002.gguf
Source revisionmain
Source SHA-256bc2e19afa97799f31a9e99818f235bb3a16fa12b695cf49d3ab7c93eca1d4d45
Skippy ABI0.1.24
Package manifest SHA-256b26056cb7558565a16ce21ea4155a9d893779340ca2bcd9be2c9342f34b5dc4e

What Is Included

ArtifactPathContentsSHA-256
Manifestmodel-package.jsonPackage schema, source identity, checksumsb26056cb7558565a16ce21ea4155a9d893779340ca2bcd9be2c9342f34b5dc4e
Metadatashared/metadata.gguf1 tensors, 12.5 MBac53081e0403a186f0b763a3997c65fb5b851aa1f4f300808a61f4c8ab63d56c
Embeddingsshared/embeddings.gguf2 tensors, 567.4 MB8b97e7c7373b64dc41db22d34b1db1f750b90e55ac78b09af3f72d64938c8851
Output headshared/output.gguf3 tensors, 821.8 MBf3e37c93e4cfacfb719eb0af4c73aa9823dda79a9bd1cc05520a3af717cf807c
Transformer layerslayers/layer-*.gguf48 layer artifacts, 672 tensors, 57.0 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/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct-UD-Q4_K_XL-00001-of-00002.gguf" --out-dir "/tmp/meshllm-layer-job-meshllm_Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct-UD-Q4_K_XL-layers-200/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
176fb11

0 моделей