/ Модель

Характеристики

Базовая модель
Qwen3.5-27B-MTP-GGUF
Библиотека
mesh-llm
Опубликована
5 июн 2026

Qwen3.5-27B-UD-Q4_K_XL-layers

Генерация текстаТекст → текст11 профессий

Квантованная Qwen3.5-27B в формате GGUF, разбитая на слои для локального распределённого чат-инференса через Mesh LLM.

834скачиваний 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-весов Qwen3.5-27B-UD-Q4_K_XL, подготовленный Mesh LLM для распределённого запуска модели на локальном кластере. Пакет основан на unsloth/Qwen3.5-27B-MTP-GGUF и разбивает исходный GGUF на артефакты по слоям; библиотека запуска — Mesh LLM. Указанный вариант квантования — Q4_K_XL.

Модель предназначена для локального чат-инференса, в том числе на нескольких машинах, когда целиком разместить GGUF на одном узле затруднительно. Mesh LLM позволяет подключить её через локальный API, совместимый с OpenAI Chat Completions. Карточка отсылает к исходной модели за сведениями об архитектуре, шаблоне чата, параметрах генерации и лицензии; здесь эти условия не приведены.

Сценарии применения

  • Локальный чат-инференс на собственном оборудовании
  • Распределённый запуск Qwen3.5 на нескольких машинах
  • Обслуживание запросов через совместимый с OpenAI API Chat Completions

Ограничения

Для запуска требуется Mesh LLM и настройка распределённого кластера при использовании нескольких машин. В README не приведены сведения о лицензии, длине контекста, поддерживаемых языках и характеристиках исходной модели; за ними карточка отсылает к источнику unsloth/Qwen3.5-27B-MTP-GGUF.

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 Qwen3.5-27B-UD-Q4_K_XL across a local Mesh LLM cluster.

This package is derived from unsloth/Qwen3.5-27B-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/Qwen3.5-27B-MTP-GGUF
Model idunsloth/Qwen3.5-27B-MTP-GGUF:UD-Q4_K_XL
FamilyQwen3
Parameter scale27B
QuantizationUD-Q4_K_XL
Layer count65
Activation width5120
Package size17.4 GB
Source fileQwen3.5-27B-UD-Q4_K_XL.gguf
Package repomeshllm/Qwen3.5-27B-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/Qwen3.5-27B-MTP-GGUF.

Quickstart

# Run this on each machine that should contribute memory/compute.
mesh-llm serve --model "meshllm/Qwen3.5-27B-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/Qwen3.5-27B-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/Qwen3.5-27B-MTP-GGUF@main/Qwen3.5-27B-UD-Q4_K_XL.gguf
Source revisionmain
Source SHA-256ed2dba389c30736631ce0539e4e1a925b0b3349713872a77e6338097ac106eda
Skippy ABI0.1.25
Package manifest SHA-256b3ae713c1e72df1ae93927a546fe09ac309162027bac0c5e3f7e9378beb8a9d6

What Is Included

ArtifactPathContentsSHA-256
Manifestmodel-package.jsonPackage schema, source identity, checksumsb3ae713c1e72df1ae93927a546fe09ac309162027bac0c5e3f7e9378beb8a9d6
Metadatashared/metadata.gguf0 tensors, 10.4 MB0bca489bf0641fa35a4c8de4b8791e2c6dec58599c44cd797365be9dfbabdea6
Embeddingsshared/embeddings.gguf1 tensors, 692.5 MB18d5cb9c50ce072c6f53baeac7dd5fd52047ec20cf9133b0c8d0b9be2e2512cf
Output headshared/output.gguf2 tensors, 1005.1 MB802e0e8f3e546814af4bebb3a6ee0f9c2d8ae0f23974f99cccfc98e8eecb5e8b
Transformer layerslayers/layer-*.gguf65 layer artifacts, 863 tensors, 15.7 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/Qwen3.5-27B-UD-Q4_K_XL.gguf" --out-dir "/tmp/meshllm-layer-job-meshllm_Qwen3.5-27B-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
97f1314

0 моделей