/ Модель

Характеристики

Базовая модель
Trinity-Large-Preview-GGUF
Библиотека
mesh-llm
Опубликована
11 мая 2026

Trinity-Large-Preview-UD-Q4_K_XL-layers

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Квантованная GGUF-версия Trinity, упакованная по слоям для локального и распределённого чат-инференса через Mesh LLM.

959скачиваний 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

Trinity-Large-Preview-UD-Q4_K_XL-layers — пакет GGUF-слоёв, подготовленный Mesh LLM для распределённого запуска языковой модели Trinity-Large-Preview-UD-Q4_K_XL. Пакет создан из unsloth/Trinity-Large-Preview-GGUF: исходное представление разделено на артефакты по слоям для распределённого инференса. Используются формат GGUF и вариант квантования UD-Q4_K_XL.

Модель предназначена для локального приватного общения с чат-моделью, в том числе на нескольких машинах, если целиком разместить GGUF на одном узле не получается. Mesh LLM предоставляет для неё локальный API, совместимый с OpenAI Chat Completions. В метаданных указаны задача генерации текста и возможность чата. README отсылает к карточке исходной модели за сведениями об архитектуре, контекстном окне, рекомендациях по генерации и лицензии, поэтому условия лицензирования и эти характеристики здесь не приводятся.

Сценарии применения

  • локальный приватный чат с языковой моделью
  • распределённый запуск модели на нескольких компьютерах
  • генерация ответов через совместимый с OpenAI API Chat Completions
  • запуск квантованной модели на узлах с ограниченной памятью

Ограничения

Для запуска требуется Mesh LLM и настройка распределённого инференса; пакет предназначен для инференса и сам по себе не раскрывает параметров исходной модели. README не приводит лицензию, контекстное окно и рекомендации по генерации, отсылая за ними к карточке исходной модели.

Для каких профессий подходит9

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 Trinity-Large-Preview-UD-Q4_K_XL across a local Mesh LLM cluster.

This package is derived from unsloth/Trinity-Large-Preview-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/Trinity-Large-Preview-GGUF
Model idunsloth/Trinity-Large-Preview-GGUF:UD-Q4_K_XL
FamilyTrinity
Parameter scalenot recorded
QuantizationUD-Q4_K_XL
Layer count60
Activation width3072
Package size230.8 GB
Source fileUD-Q4_K_XL/Trinity-Large-Preview-UD-Q4_K_XL-00001-of-00005.gguf
Package repomeshllm/Trinity-Large-Preview-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/Trinity-Large-Preview-GGUF.

Quickstart

# Run this on each machine that should contribute memory/compute.
mesh-llm serve --model "meshllm/Trinity-Large-Preview-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/Trinity-Large-Preview-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/Trinity-Large-Preview-GGUF@main/UD-Q4_K_XL/Trinity-Large-Preview-UD-Q4_K_XL-00001-of-00005.gguf
Source revisionmain
Source SHA-25613632564d2e8a57be6a4bcde297cbecb97f5e9a40ffc06b8057877f3301b694d
Skippy ABI0.1.22
Package manifest SHA-25647046ac1365fee8e7797e23fb9d72449edea78b39429fdd15645673e24cbdc5c

What Is Included

ArtifactPathContentsSHA-256
Manifestmodel-package.jsonPackage schema, source identity, checksums47046ac1365fee8e7797e23fb9d72449edea78b39429fdd15645673e24cbdc5c
Metadatashared/metadata.gguf0 tensors, 7.0 MB9ee98b39241a826751b809f398a339e1ce248c882be1aa69dd25987349a018da
Embeddingsshared/embeddings.gguf1 tensors, 336.9 MB0a090b2ce10bf3f42027d6cfe98fa725d2c275e518cc1de0464fe12c10709b68
Output headshared/output.gguf2 tensors, 488.1 MBd9789c03eab663ee059faf1dfd1a6f2b36476f8407be5e7beece8572d8d5efe3
Transformer layerslayers/layer-*.gguf60 layer artifacts, 1110 tensors, 230.0 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/UD-Q4_K_XL/Trinity-Large-Preview-UD-Q4_K_XL-00001-of-00005.gguf" --out-dir "/tmp/meshllm-layer-job-meshllm_Trinity-Large-Preview-UD-Q4_K_XL-layers-198/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
f7ba174

0 моделей