/ Модель

Характеристики

Лицензия
Своя лицензия
Библиотека
mesh-llm
Опубликована
28 мая 2026

NVIDIA-Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-UD-Q4_K_XL-layers

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Пакет GGUF по слоям для распределённого локального запуска и чат-генерации текста с NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni через Mesh LLM.

3 686скачиваний 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 слоёв GGUF для распределённого запуска NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning в кластере Mesh LLM. Пакет подготовлен Mesh LLM на основе unsloth/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-GGUF и сохраняет исходное разделение GGUF на артефакты по слоям. Вариант UD-Q4_K_XL предназначен для распределённого инференса на нескольких локальных машинах, когда целая модель не помещается на одном узле.

Модель поддерживает генерацию текста и диалоговый сценарий; Mesh LLM может предоставлять локальный API, совместимый с OpenAI Chat Completions. README не содержит сведений об архитектуре, числе параметров, контекстном окне или поддерживаемых языках, поэтому характеристики исходной модели здесь не уточняются. Репозиторий указывает лицензию «other»; конкретные условия следует проверять в карточке исходной модели NVIDIA Nemotron.

Сценарии применения

  • локальный приватный запуск чат-модели
  • распределение инференса между несколькими компьютерами
  • генерация ответов через локальный API Chat Completions
  • запуск квантованной GGUF-модели в кластере Mesh LLM

Ограничения

Пакет требует среды Mesh LLM и нескольких узлов для распределённого запуска; качество и возможности зависят от исходной модели. Указана лицензия «other», поэтому условия использования следует сверить с лицензией исходного репозитория.

Для каких профессий подходит6

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 NVIDIA-Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-UD-Q4_K_XL across a local Mesh LLM cluster.

This package is derived from unsloth/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-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/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-GGUF
Model idunsloth/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-GGUF:UD-Q4_K_XL
FamilyNVIDIA
Parameter scale30B-A3B
QuantizationUD-Q4_K_XL
Layer count52
Activation widthnot recorded
Package size0 B
Source fileNVIDIA-Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-UD-Q4_K_XL.gguf
Package repomeshllm/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-UD-Q4_K_XL-layers
Licenseother from unsloth/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-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/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-GGUF.

Quickstart

# Run this on each machine that should contribute memory/compute.
mesh-llm serve --model "meshllm/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-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/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-GGUF:UD-Q4_K_XL",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a tiny hello-world function in Rust."}],
    "max_tokens": 128
  }'

Package Variant

PropertyValue
Formatgguf
Canonical source refunsloth/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-GGUF@571758804835f56154718683f5c0e388b7d0fef9/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-UD-Q4_K_XL.gguf
Source revision571758804835f56154718683f5c0e388b7d0fef9
Source SHA-25682eb2c0a47383fc0d59d06faf0b60ad0ff0d566b8d403047525e751824e077ea
Skippy ABInot recorded
Package manifest SHA-2567afdc927ad098495bd4da4d917f42eeff7209e581e01b43453e08c026fab5da5

What Is Included

ArtifactPathContentsSHA-256
Manifestmodel-package.jsonPackage schema, source identity, checksums7afdc927ad098495bd4da4d917f42eeff7209e581e01b43453e08c026fab5da5

Validation

Generated by the Mesh LLM HF Jobs splitter from mesh-llm ref f932c4d1dc12b3e3a670d5f470cedd5cdcc5db39. 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/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-UD-Q4_K_XL.gguf" --out-dir "/tmp/meshllm-layer-job-meshllm_NVIDIA-Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-UD-Q4_K_XL-layers-1/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
b413894

0 моделей