/ Модель

Характеристики

Базовая модель
Qwen3-Coder-Next-GGUF
Библиотека
mesh-llm
Опубликована
28 мая 2026

Qwen3-Coder-Next-UD-Q4_K_XL-layers

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Пакет квантованной модели Qwen3-Coder-Next в формате GGUF для распределённого локального инференса через Mesh LLM.

1 009скачиваний 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 модели Qwen3-Coder-Next-UD-Q4_K_XL, подготовленный Mesh LLM на основе unsloth/Qwen3-Coder-Next-GGUF. Он распределяет исходную модель по отдельным артефактам слоёв для инференса на локальном кластере Mesh LLM; в метаданных указан формат GGUF и библиотека mesh-llm.

Пакет предназначен для локального приватного запуска, распределения вычислений между несколькими машинами, когда модель не помещается на одном хосте, и обслуживания чатов через локальный API, совместимый с OpenAI. Это вариант квантования UD-Q4_K_XL; подробности об архитектуре, размере, контексте, языках и лицензии следует смотреть в карточке исходной модели.

Сценарии применения

  • локальный приватный запуск чат-модели на собственном оборудовании
  • распределение инференса между несколькими компьютерами
  • обслуживание чатов через совместимый с OpenAI локальный API

Ограничения

Для запуска требуется Mesh LLM и настройка локального кластера; пакет распределён по слоям и предназначен для инференса в этой среде. Подробности о лицензии, языках и характеристиках исходной модели приведены в её отдельной карточке.

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-Coder-Next-UD-Q4_K_XL across a local Mesh LLM cluster.

This package is derived from unsloth/Qwen3-Coder-Next-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-Next-GGUF
Model idunsloth/Qwen3-Coder-Next-GGUF:UD-Q4_K_XL
FamilyQwen3
Parameter scalenot recorded
QuantizationUD-Q4_K_XL
Layer count48
Activation width2048
Package size46.5 GB
Source fileQwen3-Coder-Next-UD-Q4_K_XL.gguf
Package repomeshllm/Qwen3-Coder-Next-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-Next-GGUF.

Quickstart

# Run this on each machine that should contribute memory/compute.
mesh-llm serve --model "meshllm/Qwen3-Coder-Next-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-Next-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-Next-GGUF@main/Qwen3-Coder-Next-UD-Q4_K_XL.gguf
Source revisionmain
Source SHA-2564bb93f0a0221ef4ff963ca9094df629c8dfdfabc3b4fdd85c1a2e4c0624fce36
Skippy ABI0.1.24
Package manifest SHA-256a990f4f7f68be29c5b5cd12870a289960bd56f684044807d610da9581dc97fb2

What Is Included

ArtifactPathContentsSHA-256
Manifestmodel-package.jsonPackage schema, source identity, checksumsa990f4f7f68be29c5b5cd12870a289960bd56f684044807d610da9581dc97fb2
Metadatashared/metadata.gguf0 tensors, 5.7 MB308e25fcdd9d2af359f5490933d9c72020752342f8c78a871b25ecbf8126f47b
Embeddingsshared/embeddings.gguf1 tensors, 321.0 MB1dcaa8809bbcb939603de678fae436670f9c62f61ecdf25e0b77d12fc4de372a
Output headshared/output.gguf2 tensors, 321.0 MB159fc1f4a3c921ff5a03430aee5cdcded8878f7672b75c69d328d03d6fbf8173
Transformer layerslayers/layer-*.gguf48 layer artifacts, 840 tensors, 45.8 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/Qwen3-Coder-Next-UD-Q4_K_XL.gguf" --out-dir "/tmp/meshllm-layer-job-meshllm_Qwen3-Coder-Next-UD-Q4_K_XL-layers-199/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
7606b77

0 моделей