/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
Qwen3-235B-A22B-GGUF
Библиотека
mesh-llm
Опубликована
30 апр 2026

Qwen3-235B-A22B-UD-Q4_K_XL-layers

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Пакет слоёв GGUF модели Qwen3 для распределённого локального чата и генерации текста на кластере Mesh LLM.

3 463скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены24 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 Qwen3-235B-A22B-UD-Q4_K_XL, подготовленный Mesh LLM для распределённого запуска на локальном кластере. Он получен из unsloth/Qwen3-235B-A22B-GGUF и сохраняет исходное распределение весов, разбитое на артефакты по слоям. Вариант UD-Q4_K_XL использует квантизованный формат GGUF; исходная модель относится к семейству Qwen3 и содержит 235 млрд параметров общей ёмкости с архитектурой MoE на 22 млрд активных параметров.

Пакет предназначен для локального приватного чата и генерации текста, когда веса нужно распределить между несколькими машинами. Mesh LLM предоставляет OpenAI-совместимый интерфейс для запросов chat/completions. В метаданных указана библиотека mesh-llm и лицензия Apache-2.0. Языки и длина контекста в предоставленных данных не установлены; подробности архитектуры и поведения следует сверять с карточкой исходной модели.

Сценарии применения

  • локальный приватный чат на собственном оборудовании
  • распределённый запуск модели на нескольких машинах
  • генерация текста через локальный OpenAI-совместимый API

Ограничения

Для работы требуется Mesh LLM и несколько машин, если модель не помещается на одном хосте. Предоставленные данные не содержат сведений о поддерживаемых языках и длине контекста; за подробностями о поведении и шаблоне чата следует обратиться к карточке исходной модели.

Для каких профессий подходит9

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 Qwen3-235B-A22B-UD-Q4_K_XL across a local Mesh LLM cluster.

This package is derived from unsloth/Qwen3-235B-A22B-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/Qwen3-235B-A22B-GGUF
Model idunsloth/Qwen3-235B-A22B-GGUF:UD-Q4_K_XL
FamilyQwen3
Parameter scale235B-A22B
QuantizationUD-Q4_K_XL
Layer count94
Activation widthnot recorded
Package size0 B
Source fileUD-Q4_K_XL/Qwen3-235B-A22B-UD-Q4_K_XL-00001-of-00003.gguf
Package repomeshllm/Qwen3-235B-A22B-UD-Q4_K_XL-layers
Licenseapache-2.0 from unsloth/Qwen3-235B-A22B-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/Qwen3-235B-A22B-GGUF.

Quickstart

# Run this on each machine that should contribute memory/compute.
mesh-llm serve --model "meshllm/Qwen3-235B-A22B-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/Qwen3-235B-A22B-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/Qwen3-235B-A22B-GGUF@09e11417ffdc30c1c63d0296a40fd8fde0abb180/UD-Q4_K_XL/Qwen3-235B-A22B-UD-Q4_K_XL-00001-of-00003.gguf
Source revision09e11417ffdc30c1c63d0296a40fd8fde0abb180
Source SHA-2562f2717c62998244f2564a8dd5e7beb637671bbd3ccfafcac0658fd437c382737
Skippy ABInot recorded
Package manifest SHA-256cc48542fbd1245dbcde9bf41ace48533b93bf476e302ce491b9390debb7e61c5

What Is Included

ArtifactPathContentsSHA-256
Manifestmodel-package.jsonPackage schema, source identity, checksumscc48542fbd1245dbcde9bf41ace48533b93bf476e302ce491b9390debb7e61c5

Validation

Generated by the Mesh LLM HF Jobs splitter from mesh-llm ref a463cc11d3fbb721dfaf4962d2c86de9bc69dee3. 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/UD-Q4_K_XL/Qwen3-235B-A22B-UD-Q4_K_XL-00001-of-00003.gguf" --out-dir "/tmp/meshllm-layer-job-meshllm_Qwen3-235B-A22B-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
f34df70

0 моделей