/ Модель

Характеристики

Лицензия
Своя лицензия
Библиотека
mesh-llm
Опубликована
29 авг 2026

NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-UD-Q4_K_XL-MTPv2-layers

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Пакет GGUF-слоёв NVIDIA Nemotron 3 Super для распределённого локального чат-инференса на кластере Mesh LLM.

4 243скачиваний 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 модели NVIDIA Nemotron 3 Super 120B A12B UD Q4_K_XL MTPv2, подготовленный Mesh LLM. Он сохраняет исходное распределение GGUF по слоям и предназначен для распределённого инференса на локальном кластере Mesh LLM.

Пакет подходит для приватного запуска на собственном оборудовании, объединения нескольких машин, когда полный файл модели слишком велик для одного узла, и чат-сценариев через локальный API, совместимый с OpenAI. Размер исходной модели — 120B параметров согласно идентификатору; используется вариант квантования UD-Q4_K_XL. Репозиторий указывает библиотеку mesh-llm и формат GGUF.

Карточка не приводит перечень поддерживаемых языков, длину контекста, подробности архитектуры и условия лицензии; для этих сведений она отсылает к карточке исходной модели. Метаданные обозначают лицензию как other.

Сценарии применения

  • локальный приватный запуск чат-модели
  • распределение инференса между несколькими компьютерами
  • обслуживание запросов через API, совместимый с OpenAI

Ограничения

Для запуска требуется Mesh LLM и доступные вычислительные ресурсы нескольких машин для распределённого сценария; карточка не сообщает длину контекста и поддерживаемые языки. Лицензия указана только как other, поэтому условия использования следует уточнить 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 NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-UD-Q4_K_XL-MTPv2 across a local Mesh LLM cluster.

This package is derived from meshllm/NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-UD-Q4_K_XL-MTPv2-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 modelmeshllm/NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-UD-Q4_K_XL-MTPv2-GGUF
Model idmeshllm/NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-UD-Q4_K_XL-MTPv2-GGUF:UD-Q4_K_XL-MTPv2
FamilyNVIDIA
Parameter scale120B-A12B
QuantizationUD-Q4_K_XL
Layer count89
Activation widthnot recorded
Package size0 B
Source fileNVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-UD-Q4_K_XL-MTPv2-00001-of-00003.gguf
Package repomeshllm/NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-UD-Q4_K_XL-MTPv2-layers
Licenseother from meshllm/NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-UD-Q4_K_XL-MTPv2-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: meshllm/NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-UD-Q4_K_XL-MTPv2-GGUF.

Quickstart

# Run this on each machine that should contribute memory/compute.
mesh-llm serve --model "meshllm/NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-UD-Q4_K_XL-MTPv2-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": "meshllm/NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-UD-Q4_K_XL-MTPv2-GGUF:UD-Q4_K_XL-MTPv2",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a tiny hello-world function in Rust."}],
    "max_tokens": 128
  }'

Package Variant

PropertyValue
Formatgguf
Canonical source refmeshllm/NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-UD-Q4_K_XL-MTPv2-GGUF@360a2016f3b898925d7dc460d717852ba942948e/NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-UD-Q4_K_XL-MTPv2-00001-of-00003.gguf
Source revision360a2016f3b898925d7dc460d717852ba942948e
Source SHA-256e0868d034ab4d3b56a74cfa9786894719c147f851149fe256b79113fe4245bc2
Skippy ABInot recorded
Package manifest SHA-25629c3756b4cc31800322a45dcf691303ec37096930ee69a1f395616b56b2cd69d

What Is Included

ArtifactPathContentsSHA-256
Manifestmodel-package.jsonPackage schema, source identity, checksums29c3756b4cc31800322a45dcf691303ec37096930ee69a1f395616b56b2cd69d

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-Super-120B-A12B-UD-Q4_K_XL-MTPv2-00001-of-00003.gguf" --out-dir "/tmp/meshllm-layer-job-meshllm_NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-UD-Q4_K_XL-MTPv2-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
8746825

0 моделей