/ Модель

Характеристики

Базовая модель
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-GGUF
Библиотека
mesh-llm
Опубликована
4 мая 2026

Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-UD-Q4_K_XL-layers

Генерация текстаТекст → текст11 профессий

Пакет квантованных слоёв GGUF модели Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct для распределённого локального чата и задач программирования через Mesh LLM.

202скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 мая 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 модели Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct, подготовленный Mesh LLM для распределённого инференса на локальном кластере из нескольких машин. Пакет основан на unsloth/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-GGUF и сохраняет исходные веса в варианте UD-Q4_K_XL, разделёнными на артефакты по слоям. Для запуска используется библиотека mesh-llm; модель поддерживает чат и совместимый с OpenAI API сценарий /v1/chat/completions.

Модель предназначена для локального приватного инференса, в том числе когда полный GGUF слишком велик для одного компьютера. Семейство Qwen3-Coder ориентировано на задачи программирования и генерации текста. Пакет позволяет объединять вычислительные ресурсы нескольких машин, но требует подходящего кластера и Mesh LLM. Сведения о лицензии, контекстном окне и языковой поддержке следует уточнять в карточке исходной модели unsloth/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-GGUF.

Сценарии применения

  • локальный приватный чат с языковой моделью
  • генерация и объяснение программного кода
  • распределённый инференс на нескольких машинах
  • подключение модели через совместимый с OpenAI API интерфейс

Ограничения

Для запуска требуется Mesh LLM и несколько машин, если модель нужно распределить по узлам. В предоставленной карточке нет сведений о лицензии, контекстном окне и языках; эти параметры зависят от исходной модели.

Для каких профессий подходит11

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-Coder-480B-A35B-Instruct-UD-Q4_K_XL across a local Mesh LLM cluster.

This package is derived from unsloth/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-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-Coder-480B-A35B-Instruct-GGUF
Model idunsloth/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-GGUF:UD-Q4_K_XL
FamilyQwen3
Parameter scale480B-A35B
QuantizationUD-Q4_K_XL
Layer count62
Activation width6144
Package size257.0 GB
Source fileUD-Q4_K_XL/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-UD-Q4_K_XL-00001-of-00006.gguf
Package repomeshllm/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-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/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-GGUF.

Quickstart

# Run this on each machine that should contribute memory/compute.
mesh-llm serve --model "meshllm/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-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-Coder-480B-A35B-Instruct-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/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-GGUF@main/UD-Q4_K_XL/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-UD-Q4_K_XL-00001-of-00006.gguf
Source revisionmain
Source SHA-256ae0d41c4baa6871a3702e389be00dac564fd28ad407504ec8e2f46b7c4ee0a47
Skippy ABI0.1.14
Package manifest SHA-256f34673d0db728c489cc99ec81b730045ff0b7954b5d04af17d8528898f337402

What Is Included

ArtifactPathContentsSHA-256
Manifestmodel-package.jsonPackage schema, source identity, checksumsf34673d0db728c489cc99ec81b730045ff0b7954b5d04af17d8528898f337402
Metadatashared/metadata.gguf0 tensors, 5.7 MBe563297f5c4c1015779071aed73292c7452efd382fdff3b44a19f7c731058745
Embeddingsshared/embeddings.gguf1 tensors, 506.4 MBa263cf9d3cab00b3ac9e0f62294b0c1c7e0cb614d0e7054aadaa6329b6141d92
Output headshared/output.gguf2 tensors, 736.0 MB91b0cfb3bd12021bdba24efa5a3c3702374d4fccef1e9caf3753874cc3c9311b
Transformer layerslayers/layer-*.gguf62 layer artifacts, 744 tensors, 255.8 GBsee model-package.json

Validation

Generated by the Mesh LLM HF Jobs splitter from mesh-llm ref main and validated before upload:

skippy-model-package validate-package "/source/UD-Q4_K_XL/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-UD-Q4_K_XL-00001-of-00006.gguf" "$PACKAGE_DIR"

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
d00f2f4

0 моделей