/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
gemma-4-26B-A4B-it-qat-GGUF
Библиотека
mesh-llm
Опубликована
6 июн 2026

gemma-4-26B-A4B-it-qat-UD-Q4_K_XL-layers

Изображение и текст → текст5 профессий

Пакет квантизированной Gemma 4 26B A4B Instruct, разделённый на слои для распределённого локального чата и обработки изображений через Mesh LLM.

4 575скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены25 сен 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 с разбиением по слоям для запуска Gemma 4 26B A4B Instruct в распределённой среде Mesh LLM. Пакет подготовлен Mesh LLM на основе unsloth/gemma-4-26B-A4B-it-qat-GGUF и сохраняет исходную квантизацию UD-Q4_K_XL, разделяя модель на артефакты слоёв для распределённого инференса.

Модель предназначена для локального диалогового инференса, в том числе с обработкой изображений, на кластере из нескольких машин, когда ресурсов одного узла недостаточно. Mesh LLM предоставляет OpenAI-совместимый интерфейс чата и дополнений; библиотека пакета — mesh-llm. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Пакет удобен для приватного локального запуска и распределения вычислений между узлами. Он не содержит самостоятельной модели с отдельным обучением: это упаковка производной GGUF-модели. Карточка пакета не приводит сведения о размере контекста, поддерживаемых языках и собственных оценках качества; подробности архитектуры и рекомендации по использованию отсылают к карточке исходной модели.

Сценарии применения

  • локальный приватный чат с языковой моделью
  • распределённый запуск Gemma на нескольких компьютерах
  • ответы на вопросы по изображениям
  • обслуживание запросов через OpenAI-совместимый API

Ограничения

Для распределённого запуска требуется среда Mesh LLM и доступные вычислительные узлы; размер контекста и перечень поддерживаемых языков в предоставленной карточке не приведены. Пакет является разбиением исходной GGUF-модели, поэтому сведения о её архитектуре и рекомендациях следует сверять с карточкой базовой модели.

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 gemma-4-26B-A4B-it-qat-UD-Q4_K_XL across a local Mesh LLM cluster.

This package is derived from unsloth/gemma-4-26B-A4B-it-qat-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/gemma-4-26B-A4B-it-qat-GGUF
Model idunsloth/gemma-4-26B-A4B-it-qat-GGUF:UD-Q4_K_XL
FamilyGemma
Parameter scale26B-A4B
QuantizationUD-Q4_K_XL
Layer count30
Activation widthnot recorded
Package size0 B
Source filegemma-4-26B-A4B-it-qat-UD-Q4_K_XL.gguf
Package repomeshllm/gemma-4-26B-A4B-it-qat-UD-Q4_K_XL-layers
Licenseapache-2.0 from unsloth/gemma-4-26B-A4B-it-qat-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/gemma-4-26B-A4B-it-qat-GGUF.

Quickstart

# Run this on each machine that should contribute memory/compute.
mesh-llm serve --model "meshllm/gemma-4-26B-A4B-it-qat-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/gemma-4-26B-A4B-it-qat-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/gemma-4-26B-A4B-it-qat-GGUF@7b92b5b28818151e8669af2e45e88d6086f490dd/gemma-4-26B-A4B-it-qat-UD-Q4_K_XL.gguf
Source revision7b92b5b28818151e8669af2e45e88d6086f490dd
Source SHA-256a7c5bc715f5ff8e99a3e8901ce7d2b42b402c669bf24f7c5250747633d0f5891
Skippy ABInot recorded
Package manifest SHA-256a6a10ae900f883a3e2b7a7ccaeebf6a142984c8f18404583599f22dd96dcc78a

What Is Included

ArtifactPathContentsSHA-256
Manifestmodel-package.jsonPackage schema, source identity, checksumsa6a10ae900f883a3e2b7a7ccaeebf6a142984c8f18404583599f22dd96dcc78a

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/gemma-4-26B-A4B-it-qat-UD-Q4_K_XL.gguf" --out-dir "/tmp/meshllm-layer-job-meshllm_gemma-4-26B-A4B-it-qat-UD-Q4_K_XL-layers-1/package"

Links

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · mesh-llm

Нельзя запустить

GGUF-веса поддерживаются только для текстовых LLM (llama.cpp).

Ревизия весов
8ccdb9b

0 моделей