/ Модель

Характеристики

Базовая модель
Qwen3-VL-32B-Instruct-GGUF
Библиотека
mesh-llm
Опубликована
2 июн 2026

Qwen3-VL-32B-Instruct-UD-Q4_K_XL-layers

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Квантованный пакет Qwen3-VL-32B-Instruct в формате GGUF для распределённого локального чат-инференса через Mesh LLM.

1 624скачиваний 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 Mesh LLM с разделёнными по слоям GGUF-артефактами модели Qwen3-VL-32B-Instruct в варианте UD-Q4_K_XL. Он подготовлен для распределённого инференса на локальном кластере из нескольких машин и основан на unsloth/Qwen3-VL-32B-Instruct-GGUF.

Пакет предназначен для локального приватного запуска чата и API-совместимых сценариев с endpoint `/v1/chat/completions`, в том числе когда полная модель слишком велика для одного узла. Метаданные указывают задачу text-generation и возможность чата; семейство Qwen3-VL предполагает мультимодальную основу, однако этот README описывает именно способ упаковки и запуска, а не входы изображений или характеристики исходной модели.

Модель распространяется в формате GGUF с квантованием Q4_K_XL, упакованном по слоям. Лицензионные условия, размер модели и длина контекста в предоставленных материалах не приведены; README отсылает за ними к карточке исходной модели.

Сценарии применения

  • локальный запуск чат-модели на нескольких машинах
  • приватные ответы на запросы через локальный API
  • обслуживание модели, слишком крупной для одного компьютера
  • подключение чат-комплешенов через совместимый с OpenAI endpoint

Ограничения

README не описывает мультимодальные входы и выходы, а также не содержит сведений о языках, лицензии, размере модели и длине контекста; эти детали отнесены к карточке исходной модели. Для запуска требуется Mesh LLM и распределённый кластер, если используется разделение вычислений между узлами.

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-VL-32B-Instruct-UD-Q4_K_XL across a local Mesh LLM cluster.

This package is derived from unsloth/Qwen3-VL-32B-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-VL-32B-Instruct-GGUF
Model idunsloth/Qwen3-VL-32B-Instruct-GGUF:UD-Q4_K_XL
FamilyQwen3
Parameter scale32B
QuantizationUD-Q4_K_XL
Layer count64
Activation width5120
Package size19.0 GB
Source fileQwen3-VL-32B-Instruct-UD-Q4_K_XL.gguf
Package repomeshllm/Qwen3-VL-32B-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-VL-32B-Instruct-GGUF.

Quickstart

# Run this on each machine that should contribute memory/compute.
mesh-llm serve --model "meshllm/Qwen3-VL-32B-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-VL-32B-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-VL-32B-Instruct-GGUF@main/Qwen3-VL-32B-Instruct-UD-Q4_K_XL.gguf
Source revisionmain
Source SHA-25671d9a5f8d43a22c39f0730a8072cec6605a5c8b0468144c115c814efb92f10d4
Skippy ABI0.1.25
Package manifest SHA-256d3ba188d7ab68938e800bb2ed9d5b99f71057c74a44ed70b54cab75c2f1c352e

What Is Included

ArtifactPathContentsSHA-256
Manifestmodel-package.jsonPackage schema, source identity, checksumsd3ba188d7ab68938e800bb2ed9d5b99f71057c74a44ed70b54cab75c2f1c352e
Metadatashared/metadata.gguf0 tensors, 5.7 MBf2b788f294bb260c7d1ec55f6240f05701be1250d16b939f7bbeed0d61c4c7e0
Embeddingsshared/embeddings.gguf1 tensors, 423.0 MB7df9f4661aabad260331de7c797ba9517c9ff03ad10a5ad7487d843e55d38bd0
Output headshared/output.gguf2 tensors, 614.2 MB25df6fc56c1d5b367308a50f1a064e8677f5a5147f33215e149ec54d407587e5
Transformer layerslayers/layer-*.gguf64 layer artifacts, 704 tensors, 18.0 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-VL-32B-Instruct-UD-Q4_K_XL.gguf" --out-dir "/tmp/meshllm-layer-job-meshllm_Qwen3-VL-32B-Instruct-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
4bb6dd7

0 моделей