/ Модель

Характеристики

Базовая модель
Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking-GGUF
Библиотека
mesh-llm
Опубликована
30 мая 2026

Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking-UD-Q4_K_XL-layers

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Квантованная GGUF-модель Qwen3-Next в виде пакета слоёв для локальной распределённой генерации текста и чата через Mesh LLM.

832скачиваний 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-модели Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking-UD-Q4_K_XL, подготовленный Mesh LLM для распределённого инференса. Пакет основан на unsloth/Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking-GGUF и сохраняет её веса, разбитые на артефакты по слоям для запуска на кластере из нескольких локальных машин. Указанный вариант квантования — UD-Q4_K_XL.

Модель предназначена для локального приватного чата и генерации текста, в том числе через совместимый с OpenAI интерфейс Mesh LLM. Распределение слоёв позволяет объединять память и вычисления нескольких машин, когда полной модели не помещается на одном узле. Пакет требует Mesh LLM; описание архитектуры, языков, контекста и лицензии отсылает к карточке исходной модели и не приводит эти сведения для данного пакета.

Сценарии применения

  • локальный приватный чат с языковой моделью
  • генерация текста на кластере из нескольких машин
  • обслуживание модели через API, совместимый с OpenAI
  • запуск квантованной модели, не помещающейся на одном компьютере

Ограничения

Для запуска требуется Mesh LLM и доступные машины кластера; это пакет слоёв для распределённого инференса, а не самостоятельный обычный файл модели. Сведения о языках, длине контекста и лицензии следует сверить с карточкой исходной модели.

Для каких профессий подходит8

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-Next-80B-A3B-Thinking-UD-Q4_K_XL across a local Mesh LLM cluster.

This package is derived from unsloth/Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking-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-Next-80B-A3B-Thinking-GGUF
Model idunsloth/Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking-GGUF:UD-Q4_K_XL
FamilyQwen3
Parameter scale80B-A3B
QuantizationUD-Q4_K_XL
Layer count48
Activation width2048
Package size43.1 GB
Source fileQwen3-Next-80B-A3B-Thinking-UD-Q4_K_XL.gguf
Package repomeshllm/Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking-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-Next-80B-A3B-Thinking-GGUF.

Quickstart

# Run this on each machine that should contribute memory/compute.
mesh-llm serve --model "meshllm/Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking-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-Next-80B-A3B-Thinking-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-Next-80B-A3B-Thinking-GGUF@main/Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking-UD-Q4_K_XL.gguf
Source revisionmain
Source SHA-25669c4573d2c30bbe5f6631ac2dff3fc482a012c1f9a2e157412b841bd052ee4f0
Skippy ABI0.1.24
Package manifest SHA-25624c4725c2260659fc02f2dc96fa56ddecaf62f5c32daadccb96d3c1e30f40d08

What Is Included

ArtifactPathContentsSHA-256
Manifestmodel-package.jsonPackage schema, source identity, checksums24c4725c2260659fc02f2dc96fa56ddecaf62f5c32daadccb96d3c1e30f40d08
Metadatashared/metadata.gguf0 tensors, 5.7 MBb1f67408d9ec554e64b9302b403d49d976ac03e6a2cd263fe9d76e26a2dc2fe2
Embeddingsshared/embeddings.gguf1 tensors, 172.6 MB289bc9dffaf254ab3fb5e47032eed0aa9253428b82e4d57980b7c14f863f4a4c
Output headshared/output.gguf2 tensors, 249.1 MB453ec6934e7e95866aa256ad96040d059a26fcf5782a2396714f4a6fc55b4985
Transformer layerslayers/layer-*.gguf48 layer artifacts, 840 tensors, 42.6 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-Next-80B-A3B-Thinking-UD-Q4_K_XL.gguf" --out-dir "/tmp/meshllm-layer-job-meshllm_Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking-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
57dc582

0 моделей