/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
Qwen3.8-27B-GGUF
Библиотека
mesh-llm
Опубликована
9 сен 2026

Qwen3.8-27B-UD-Q4_K_XL-layers

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

Квантованная GGUF-модель Qwen3.8-27B в пакете слоёв Mesh LLM для локального и распределённого чата и генерации текста.

17 141скачиваний за 30 дней1лайквеса 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 слоёв GGUF-модели Qwen3.8-27B-UD-Q4_K_XL, подготовленный Mesh LLM для распределённого инференса на локальном кластере. Он создан на основе unsloth/Qwen3.8-27B-GGUF и сохраняет исходную GGUF-модель, разделённую на артефакты по слоям. Вариант квантования — Q4_K_XL.

Пакет предназначен для локального приватного чата и генерации текста, в том числе на нескольких машинах, когда целиком разместить модель на одном хосте затруднительно. Через Mesh LLM модель можно предоставлять по локальному API, совместимому с OpenAI Chat Completions. Репозиторий использует библиотеку mesh-llm и формат GGUF; лицензия — Apache-2.0.

В README не приведены размер контекста, точное число параметров, перечень поддерживаемых языков и подробные результаты оценки качества. Возможности и качество диалога зависят от исходной модели и конфигурации Mesh LLM.

Сценарии применения

  • локальный приватный чат с языковой моделью
  • генерация текста на собственном оборудовании
  • запуск модели на нескольких машинах через Mesh LLM
  • обслуживание запросов через API, совместимый с OpenAI Chat Completions

Ограничения

Для запуска требуется Mesh LLM и совместимая конфигурация распределённого инференса. README не содержит сведений о контекстном окне и качестве модели; подробности отсылают к 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 Qwen3.8-27B-UD-Q4_K_XL across a local Mesh LLM cluster.

This package is derived from unsloth/Qwen3.8-27B-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/Qwen3.8-27B-GGUF
Model idunsloth/Qwen3.8-27B-GGUF:UD-Q4_K_XL
FamilyQwen3
Parameter scale27B
QuantizationUD-Q4_K_XL
Layer count65
Activation widthnot recorded
Package size0 B
Source fileQwen3.8-27B-UD-Q4_K_XL.gguf
Package repomeshllm/Qwen3.8-27B-UD-Q4_K_XL-layers
Licenseapache-2.0 from unsloth/Qwen3.8-27B-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/Qwen3.8-27B-GGUF.

Quickstart

# Run this on each machine that should contribute memory/compute.
mesh-llm serve --model "meshllm/Qwen3.8-27B-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/Qwen3.8-27B-GGUF:UD-Q4_K_XL",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a tiny hello-world function in Rust."}],
    "max_tokens": 128
  }'

Package Variant

PropertyValue
Formatgguf
Canonical source refunsloth/Qwen3.8-27B-GGUF@4ca720788d1e01f1bff70c033e0d0028fd02e502/Qwen3.8-27B-UD-Q4_K_XL.gguf
Source revision4ca720788d1e01f1bff70c033e0d0028fd02e502
Source SHA-2563f227079003add2511437e5b1e94812e363385225bf6a9b47b0054a72bc8b01e
Skippy ABInot recorded
Package manifest SHA-2563bcd12893e7b5ec3eb1c87571e261875c9e334036d72fc53815106379f250ec1

What Is Included

ArtifactPathContentsSHA-256
Manifestmodel-package.jsonPackage schema, source identity, checksums3bcd12893e7b5ec3eb1c87571e261875c9e334036d72fc53815106379f250ec1

Validation

Generated by the Mesh LLM HF Jobs splitter from mesh-llm ref 29bdf713d769a45cd299f4a4f7cea5333d700efd. 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/Qwen3.8-27B-UD-Q4_K_XL.gguf" --out-dir "/tmp/meshllm-layer-job-meshllm_Qwen3.8-27B-UD-Q4_K_XL-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
4f0de89

0 моделей