/ Модель

Характеристики

Базовая модель
MiMo-V2.5-Pro-GGUF
Библиотека
mesh-llm
Опубликована
24 мая 2026

MiMo-V2.5-Pro-UD-Q4_K_XL-layers

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Пакет GGUF-слоёв MiMo-V2.5-Pro для распределённого локального чат-инференса через Mesh LLM.

1 066скачиваний 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

MiMo-V2.5-Pro-UD-Q4_K_XL-layers — пакет GGUF-слоёв от Mesh LLM для распределённого запуска MiMo-V2.5-Pro-Pro на кластере Mesh LLM. Он создан на основе unsloth/MiMo-V2.5-Pro-GGUF: исходное представление UD-Q4_K_XL разбито на отдельные артефакты по слоям для распределения вычислений и памяти между несколькими машинами.

Пакет предназначен для локального приватного инференса и чат-сценариев через совместимый с OpenAI API Mesh LLM, включая запуск модели на нескольких компьютерах, когда целый файл GGUF не помещается на одном хосте. Метаданные указывают задачу генерации текста и библиотеку mesh-llm; карточка описывает вариант UD-Q4_K_XL в формате пакета слоёв. Архитектура, размер модели, контекст и поддерживаемые языки в предоставленных источниках не раскрыты.

Это упаковка квантованной исходной модели в распределённый пакет слоёв; README отсылает к карточке исходной модели за сведениями об архитектуре, рекомендациях и лицензии, но условия лицензии здесь не приведены. Для использования нужны Mesh LLM и кластер машин, а характеристики и ограничения исходной модели сохраняются.

Сценарии применения

  • локальный приватный чат-инференс
  • запуск модели на нескольких машинах Mesh LLM
  • обслуживание чат-запросов через совместимый с OpenAI API
  • распределение памяти и вычислений для запуска крупной GGUF-модели

Ограничения

Для запуска требуется Mesh LLM и распределённый кластер, если модель не помещается на одном узле. Сведения о лицензии, контексте и языковой поддержке нужно сверять с карточкой исходной модели.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

GGUF layer package for running MiMo-V2.5-Pro-UD-Q4_K_XL across a local Mesh LLM cluster.

This package is derived from unsloth/MiMo-V2.5-Pro-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/MiMo-V2.5-Pro-GGUF
Model idunsloth/MiMo-V2.5-Pro-GGUF:UD-Q4_K_XL
FamilyMiMo
Parameter scalenot recorded
QuantizationUD-Q4_K_XL
Layer count73
Activation width6144
Package size588.1 GB
Source fileUD-Q4_K_XL/MiMo-V2.5-Pro-UD-Q4_K_XL-00001-of-00015.gguf
Package repomeshllm/MiMo-V2.5-Pro-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/MiMo-V2.5-Pro-GGUF.

Quickstart

# Run this on each machine that should contribute memory/compute.
mesh-llm serve --model "meshllm/MiMo-V2.5-Pro-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/MiMo-V2.5-Pro-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/MiMo-V2.5-Pro-GGUF@main/UD-Q4_K_XL/MiMo-V2.5-Pro-UD-Q4_K_XL-00001-of-00015.gguf
Source revisionmain
Source SHA-25696477830ff58e3e64878f6e4030f71aa4d31ce92b9936d3bdead606fb0cc4fdd
Skippy ABI0.1.24
Package manifest SHA-2562ba6eea89f3cf26265535f97824a114590df186da14cd838906ce3ad2fec1c6c

What Is Included

ArtifactPathContentsSHA-256
Manifestmodel-package.jsonPackage schema, source identity, checksums2ba6eea89f3cf26265535f97824a114590df186da14cd838906ce3ad2fec1c6c
Metadatashared/metadata.gguf0 tensors, 5.7 MBe563f74f56f6fecbda245cf91597668e680fe65ba7df7f6b599842eb223ffa2b
Embeddingsshared/embeddings.gguf1 tensors, 955.6 MBc16c74e5671c7ea9e18c84cf10d676aba48b3f975fce75e1205302cd2f86f68b
Output headshared/output.gguf2 tensors, 955.6 MBb9153ab015ee808059cea973f2ae5e7f9f504dcae516241ad7b54af55766d7c2
Transformer layerslayers/layer-*.gguf73 layer artifacts, 724 tensors, 586.3 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/MiMo-V2.5-Pro-UD-Q4_K_XL-00001-of-00015.gguf" --out-dir "/tmp/meshllm-layer-job-meshllm_MiMo-V2.5-Pro-UD-Q4_K_XL-layers-193/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
d8a3ed1

0 моделей