/ Модель

Характеристики

Базовая модель
Kimi-K2.7-Code-GGUF
Библиотека
mesh-llm
Опубликована
11 авг 2026

Kimi-K2.7-Code-UD-Q4_K_XL-layers

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Пакет квантованных слоёв Kimi-K2.7-Code для распределённого локального запуска и генерации ответов в чат-интерфейсе Mesh LLM.

1 274скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены11 авг 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

Kimi-K2.7-Code-UD-Q4_K_XL-layers — пакет слоёв GGUF для распределённого запуска модели Kimi-K2.7-Code на нескольких машинах. Пакет подготовлен для Mesh LLM и получен из unsloth/Kimi-K2.7-Code-GGUF: исходное распределение весов разбито на отдельные артефакты слоёв; вариант квантования — UD-Q4_K_XL.

Модель предназначена для локального приватного вывода, запуска на кластере из нескольких узлов, когда полный набор весов трудно разместить на одном компьютере, и для чат-запросов через локальный API, совместимый с OpenAI. Метаданные указывают задачу text-generation и библиотеку mesh-llm; карточка описывает диалоговое применение. Подробности об архитектуре, размере, контексте, языках и условиях лицензии отсылают к карточке исходной модели и здесь не приведены.

Сценарии применения

  • локальный приватный запуск модели для генерации текста
  • распределённый вывод на нескольких компьютерах
  • чат-запросы через локальный API, совместимый с OpenAI

Ограничения

Для запуска предназначен Mesh LLM; пакет распределён на артефакты слоёв и рассчитан на кластерный сценарий. Языки и условия лицензии в этой карточке не приведены; она отсылает за ними к карточке исходной модели.

Для каких профессий подходит7

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 Kimi-K2.7-Code-UD-Q4_K_XL across a local Mesh LLM cluster.

This package is derived from unsloth/Kimi-K2.7-Code-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/Kimi-K2.7-Code-GGUF
Model idunsloth/Kimi-K2.7-Code-GGUF:UD-Q4_K_XL
FamilyKimi
Parameter scalenot recorded
QuantizationUD-Q4_K_XL
Layer count61
Activation width7168
Package size544.0 GB
Source fileUD-Q4_K_XL/Kimi-K2.7-Code-UD-Q4_K_XL-00001-of-00014.gguf
Package repomeshllm/Kimi-K2.7-Code-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/Kimi-K2.7-Code-GGUF.

Quickstart

# Run this on each machine that should contribute memory/compute.
mesh-llm serve --model "meshllm/Kimi-K2.7-Code-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/Kimi-K2.7-Code-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/Kimi-K2.7-Code-GGUF@main/UD-Q4_K_XL/Kimi-K2.7-Code-UD-Q4_K_XL-00001-of-00014.gguf
Source revisionmain
Source SHA-25665f0aca336f876902323a90e2aff32cac76d071b2cdd818c6a8d78be8fc2c680
Skippy ABI0.1.26
Package manifest SHA-256f091c5b171e113fbaf54c7a77264b62e2940887c9ce436b0c3f72c9d981cf39f

What Is Included

ArtifactPathContentsSHA-256
Manifestmodel-package.jsonPackage schema, source identity, checksumsf091c5b171e113fbaf54c7a77264b62e2940887c9ce436b0c3f72c9d981cf39f
Metadatashared/metadata.gguf0 tensors, 6.6 MB18cf1a16577311975d58524344203f54b2edb61e086581699f0c2a2c658147e0
Embeddingsshared/embeddings.gguf1 tensors, 1.2 GB66368df5cf3f85a7a14fddafe1817a4c0bae08b204f9e7ee4171c6379a9272fb
Output headshared/output.gguf2 tensors, 1.2 GB88119cba4f946a2ad3cc15e62a2bc304cd1a302b53f1ebf15561eaa92fb8fc55
Transformer layerslayers/layer-*.gguf61 layer artifacts, 1093 tensors, 541.7 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/UD-Q4_K_XL/Kimi-K2.7-Code-UD-Q4_K_XL-00001-of-00014.gguf" --out-dir "/tmp/meshllm-layer-job-meshllm_Kimi-K2.7-Code-UD-Q4_K_XL-layers-192/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
b645ebb

0 моделей