/ Модель

Характеристики

Лицензия
Своя лицензия
Базовая модель
Qwen3.8-2.4T-A95B-GGUF
Библиотека
mesh-llm
Опубликована
12 сен 2026

Qwen3.8-2.4T-A95B-UD-IQ4_XS-layers

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Пакет слоёв GGUF в формате IQ4_XS для распределённого запуска чат-модели семейства Qwen3 через Mesh LLM.

8 870скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены25 сен 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

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 для распределённого запуска модели семейства Qwen3 через Mesh LLM. Он создан на основе unsloth/Qwen3.8-2.4T-A95B-GGUF: исходное распределение весов разделено на артефакты по слоям, чтобы выполнять инференс на локальном кластере из нескольких машин. Вариант UD-IQ4_XS использует квантизованный формат GGUF IQ4_XS.

Модель предназначена для локального приватного чат-инференса, в том числе на нескольких машинах, когда полный файл модели сложно разместить на одном узле. Mesh LLM предоставляет совместимый с OpenAI интерфейс чата и генерации продолжений. Пакет не меняет назначение исходной модели, а упрощает её распределённое размещение и запуск.

Репозиторий указывает лицензию «other»; конкретные условия следует сверять с карточкой исходной модели. Пакет рассчитан на запуск через Mesh LLM, а его пригодность зависит от доступных ресурсов кластера и особенностей квантизации.

Сценарии применения

  • локальный приватный запуск чат-модели
  • распределённый инференс на нескольких машинах
  • обслуживание чата через OpenAI-совместимый локальный API
  • генерация текста на кластере, когда модель не помещается на одном узле

Ограничения

Пакет требует Mesh LLM и кластерных ресурсов, достаточных для распределённого выполнения; квантизация IQ4_XS может влиять на качество относительно исходных весов. Конкретные языки, длина контекста и условия лицензии исходной модели в предоставленных данных не раскрыты.

Для каких профессий подходит5

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 Qwen3.8-2.4T-A95B-UD-IQ4_XS across a local Mesh LLM cluster.

This package is derived from unsloth/Qwen3.8-2.4T-A95B-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 locallyQ4_XS layer package

Model Overview

PropertyValue
Source modelunsloth/Qwen3.8-2.4T-A95B-GGUF
Model idunsloth/Qwen3.8-2.4T-A95B-GGUF:UD-IQ4_XS
FamilyQwen3
Parameter scale95B
QuantizationQ4_XS
Layer count93
Activation widthnot recorded
Package size0 B
Source fileUD-IQ4_XS/Qwen3.8-2.4T-A95B-UD-IQ4_XS-00001-of-00029.gguf
Package repomeshllm/Qwen3.8-2.4T-A95B-UD-IQ4_XS-layers
Licenseother from unsloth/Qwen3.8-2.4T-A95B-GGUF

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/Qwen3.8-2.4T-A95B-GGUF.

Quickstart

# Run this on each machine that should contribute memory/compute.
mesh-llm serve --model "meshllm/Qwen3.8-2.4T-A95B-UD-IQ4_XS-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/Qwen3.8-2.4T-A95B-GGUF:UD-IQ4_XS",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a tiny hello-world function in Rust."}],
    "max_tokens": 128
  }'

Package Variant

PropertyValue
Formatgguf
Canonical source refunsloth/Qwen3.8-2.4T-A95B-GGUF@567d3e6ac26c5474b18311e619c04350fb9a5556/UD-IQ4_XS/Qwen3.8-2.4T-A95B-UD-IQ4_XS-00001-of-00029.gguf
Source revision567d3e6ac26c5474b18311e619c04350fb9a5556
Source SHA-2564b43a08dc65b82dcc5a0e79cd6ea90d6efbb48a467075b847d5f8e7ea4b92fce
Skippy ABInot recorded
Package manifest SHA-256cad2c71715d2963e266eb5b4fd56b7f3b26eb77fcdc732248c347e3bfab443d8

What Is Included

ArtifactPathContentsSHA-256
Manifestmodel-package.jsonPackage schema, source identity, checksumscad2c71715d2963e266eb5b4fd56b7f3b26eb77fcdc732248c347e3bfab443d8

Validation

Generated by the Mesh LLM HF Jobs splitter from mesh-llm ref f932c4d1dc12b3e3a670d5f470cedd5cdcc5db39. 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 "/hf-cache/UD-IQ4_XS/Qwen3.8-2.4T-A95B-UD-IQ4_XS-00001-of-00029.gguf" --out-dir "/tmp/meshllm-layer-job-meshllm_Qwen3.8-2.4T-A95B-UD-IQ4_XS-layers-1/package"

Links

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

llama.cpp

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов
a65671f

0 моделей