/ Модель

Характеристики

Базовая модель
Qwen3.5-122B-A10B-MTP-GGUF
Библиотека
mesh-llm
Опубликована
27 мая 2026

Qwen3.5-122B-A10B-UD-Q4_K_XL-layers

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

Пакет квантованных GGUF-слоёв Qwen3.5 для распределённого локального чат-инференса на нескольких компьютерах.

1 128скачиваний 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 GGUF-слоёв для модели Qwen3.5-122B-A10B-UD-Q4_K_XL, подготовленный Mesh LLM на основе unsloth/Qwen3.5-122B-A10B-MTP-GGUF. Он предназначен для распределённого запуска модели на нескольких компьютерах через Mesh LLM, а также для локального приватного инференса и чат-запросов через совместимый с OpenAI API.

Пакет сохраняет исходное распределение GGUF в виде отдельных артефактов по слоям; указан вариант UD-Q4_K_XL. Он поддерживает генерацию текста и диалоговый режим. Сведения об архитектуре, языках, длине контекста и лицензии предлагается смотреть в карточке исходной модели, поэтому здесь они не уточняются.

Сценарии применения

  • запуск Qwen3.5 на нескольких компьютерах через Mesh LLM
  • локальный приватный чат-инференс
  • обслуживание запросов через совместимый с OpenAI API
  • генерация текста на локальном кластере

Ограничения

Для запуска требуется Mesh LLM; пакет рассчитан на распределённый инференс по слоям. Сведения о лицензии, языках и контексте следует проверять в карточке исходной модели.

Для каких профессий подходит10

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 Qwen3.5-122B-A10B-UD-Q4_K_XL across a local Mesh LLM cluster.

This package is derived from unsloth/Qwen3.5-122B-A10B-MTP-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/Qwen3.5-122B-A10B-MTP-GGUF
Model idunsloth/Qwen3.5-122B-A10B-MTP-GGUF:UD-Q4_K_XL
FamilyQwen3
Parameter scale122B-A10B
QuantizationUD-Q4_K_XL
Layer count49
Activation width3072
Package size73.8 GB
Source fileUD-Q4_K_XL/Qwen3.5-122B-A10B-UD-Q4_K_XL-00001-of-00003.gguf
Package repomeshllm/Qwen3.5-122B-A10B-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/Qwen3.5-122B-A10B-MTP-GGUF.

Quickstart

# Run this on each machine that should contribute memory/compute.
mesh-llm serve --model "meshllm/Qwen3.5-122B-A10B-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/Qwen3.5-122B-A10B-MTP-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/Qwen3.5-122B-A10B-MTP-GGUF@main/UD-Q4_K_XL/Qwen3.5-122B-A10B-UD-Q4_K_XL-00001-of-00003.gguf
Source revisionmain
Source SHA-2562faef922e80dcb9558c5a358510244a7c0bb96868b974a359dac87ce52a84316
Skippy ABI0.1.24
Package manifest SHA-256d96c30d06784203128c39eee536b0449f55e917d83a75af2f8a8d85b79aef2cd

What Is Included

ArtifactPathContentsSHA-256
Manifestmodel-package.jsonPackage schema, source identity, checksumsd96c30d06784203128c39eee536b0449f55e917d83a75af2f8a8d85b79aef2cd
Metadatashared/metadata.gguf0 tensors, 10.4 MB4b876cd113c8417c2128493316720803a3cc105ed17e4077bb879f45c0282379
Embeddingsshared/embeddings.gguf1 tensors, 783.4 MB2ab4d5ac83067e0b1a34281f03f67244504e7f3980f425c83089562a93d281f7
Output headshared/output.gguf2 tensors, 783.4 MB1f91437dc0dc5e023e6b6f406b428e95e6c5975c0e94352c8b268c17b2910093
Transformer layerslayers/layer-*.gguf49 layer artifacts, 896 tensors, 72.2 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/UD-Q4_K_XL/Qwen3.5-122B-A10B-UD-Q4_K_XL-00001-of-00003.gguf" --out-dir "/tmp/meshllm-layer-job-meshllm_Qwen3.5-122B-A10B-UD-Q4_K_XL-layers-193/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
f9696f0

0 моделей