/ Модель

Характеристики

Базовая модель
Mistral-Large-3-675B-Instruct-2512-GGUF
Библиотека
mesh-llm
Опубликована
9 мая 2026

Mistral-Large-3-675B-Instruct-2512-UD-Q4_K_XL-layers

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Квантованный пакет слоёв Mistral Large 3 для распределённой генерации текста и чата на локальном кластере Mesh LLM.

1 678скачиваний 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 распределённого запуска Mistral-Large-3-675B-Instruct-2512-UD-Q4_K_XL с помощью Mesh LLM. Его подготовила Mesh LLM на основе unsloth/Mistral-Large-3-675B-Instruct-2512-GGUF: исходная модель разделена на артефакты по слоям для выполнения на нескольких машинах в локальном кластере.

Модель предназначена для генерации текста и диалогов, в том числе через локальный API, совместимый с OpenAI Chat Completions. Разделение слоёв позволяет объединить память и вычислительные ресурсы нескольких узлов, когда целый пакет GGUF трудно разместить на одном компьютере. Вариант UD-Q4_K_XL использует квантованный формат GGUF; дополнительные сведения об архитектуре, языках и контекстном окне приведены в карточке исходной модели, а не в этой карточке пакета.

Пакет рассчитан на запуск через Mesh LLM и требует инфраструктуры для распределённого инференса. Лицензия в доступной карточке пакета не приведена; условия использования следует проверять у исходной модели Mistral-Large-3-675B-Instruct-2512-GGUF.

Сценарии применения

  • Локальный приватный запуск чат-модели
  • Распределённая генерация текста на нескольких машинах
  • Обслуживание запросов через совместимый с OpenAI API
  • Запуск крупной GGUF-модели, не помещающейся на одном узле

Ограничения

Для запуска требуется Mesh LLM и несколько машин, если используется распределённое выполнение. Лицензия и подробные характеристики модели в карточке пакета не указаны; их следует сверить с карточкой 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 Mistral-Large-3-675B-Instruct-2512-UD-Q4_K_XL across a local Mesh LLM cluster.

This package is derived from unsloth/Mistral-Large-3-675B-Instruct-2512-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/Mistral-Large-3-675B-Instruct-2512-GGUF
Model idunsloth/Mistral-Large-3-675B-Instruct-2512-GGUF:UD-Q4_K_XL
FamilyMistral
Parameter scale675B
QuantizationUD-Q4_K_XL
Layer count61
Activation width7168
Package size361.7 GB
Source fileUD-Q4_K_XL/Mistral-Large-3-675B-Instruct-2512-UD-Q4_K_XL-00001-of-00008.gguf
Package repomeshllm/Mistral-Large-3-675B-Instruct-2512-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/Mistral-Large-3-675B-Instruct-2512-GGUF.

Quickstart

# Run this on each machine that should contribute memory/compute.
mesh-llm serve --model "meshllm/Mistral-Large-3-675B-Instruct-2512-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/Mistral-Large-3-675B-Instruct-2512-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/Mistral-Large-3-675B-Instruct-2512-GGUF@f1c24a5a3bda6e04ee5439aa8293613fb3179b92/UD-Q4_K_XL/Mistral-Large-3-675B-Instruct-2512-UD-Q4_K_XL-00001-of-00008.gguf
Source revisionf1c24a5a3bda6e04ee5439aa8293613fb3179b92
Source SHA-256e1bc3401ed9afdeca80301e7cac31951bfae99b70b1e49773af11951ebaca63c
Skippy ABI0.1.22
Package manifest SHA-256ba8f08a4e91aeb9873b051fc03c9bd73186634614955c68a19c7bf615cc7397b

What Is Included

ArtifactPathContentsSHA-256
Manifestmodel-package.jsonPackage schema, source identity, checksumsba8f08a4e91aeb9873b051fc03c9bd73186634614955c68a19c7bf615cc7397b
Metadatashared/metadata.gguf0 tensors, 8.0 MBe4529ab9f36b29b49052790d557c0f2457e1b9585296178ac38ad3829552efd2
Embeddingsshared/embeddings.gguf1 tensors, 512.0 MB71351a7ece52ca01dd0443ac3e9572f72cc092668d3564f629ba1e4b855f7058
Output headshared/output.gguf2 tensors, 743.0 MB10c5f843054d9885f082ba1b2d44b389274c3bd39ffd20aa141e9740a0e7ddb1
Transformer layerslayers/layer-*.gguf61 layer artifacts, 1025 tensors, 360.5 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/Mistral-Large-3-675B-Instruct-2512-UD-Q4_K_XL-00001-of-00008.gguf" --out-dir "/tmp/meshllm-layer-job-meshllm_Mistral-Large-3-675B-Instruct-2512-UD-Q4_K_XL-layers-198/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
cbc7938

0 моделей