TheDrummer_Behemoth-R1-123B-v2-MLX-MXFP4
TheDrummer_Behemoth-R1-123B-v2-MLX-MXFP4 (beezu, 2025) ist ein 123 Milliarden Parameter umfassendes Chat-Modell. TheDrummer_Behemoth-R1-123B-v2-MLX-MXFP4 is an open-weights chat model with roughly 123 billion parameters.
by beezu · 123 Mrd. Parameter
Am besten geeignet für
Möglichkeiten, TheDrummer_Behemoth-R1-123B-v2-MLX-MXFP4 in osFoundry zu nutzen
Mit eigenem Schlüssel verbinden (BYOK)
Öffnen Sie den Schlüssel-Dialog und fügen Sie Ihren beezu-API-Key ein. osFoundry erkennt TheDrummer_Behemoth-R1-123B-v2-MLX-MXFP4 automatisch — weisen Sie es im Pipeline-Tab einer Maestro-Rolle (Router, Direct, Orchestrator oder Fallback) zu, und es ist in jedem Chat verfügbar. Ihr Key, Ihr Provider-Konto — kein Token-Aufschlag.
Dedizierten Endpunkt bereitstellen
TheDrummer_Behemoth-R1-123B-v2-MLX-MXFP4 ist Open-Weights — betreiben Sie es lokal kostenlos oder stellen Sie in Ihrem Workspace einen dedizierten GPU-Endpunkt für reservierte Kapazität ohne Rate Limits bereit.
In einer Room App verwenden
Room Apps deklarieren KI-Funktionen in ihrem Manifest und rufen sie anschließend mit invokeAI auf:
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
Aus eigenen Anwendungen aufrufen
Sobald ein Modell in Ihrem Workspace eingerichtet ist, können Sie es als API hosten und aus Ihren eigenen Diensten, Skripten oder CI — außerhalb von osFoundry — erreichen.
Welche Hardware kann TheDrummer_Behemoth-R1-123B-v2-MLX-MXFP4 ausführen
TheDrummer_Behemoth-R1-123B-v2-MLX-MXFP4 läuft auf eine einzelne A100 80GB oder H100 80GB mit Q4-Quantization (~74 GB VRAM mit Reserve für den KV-Cache). Inferenz in voller Präzision erfordert mehrere H100/H200-GPUs bei FP16 (~296 GB).
TheDrummer_Behemoth-R1-123B-v2-MLX-MXFP4 im Vergleich zu ähnlichen Modellen
Lizenz
Nicht angegeben — Lizenzbedingungen nicht angegeben — prüfen Sie die Upstream-Model-Card vor kommerzieller Nutzung.
Konsultieren Sie die Upstream-Dokumentation.
Häufige Fragen zu TheDrummer_Behemoth-R1-123B-v2-MLX-MXFP4
Ist TheDrummer_Behemoth-R1-123B-v2-MLX-MXFP4 kostenlos nutzbar?
TheDrummer_Behemoth-R1-123B-v2-MLX-MXFP4 kann auf Ihrer eigenen Hardware kostenlos lokal betrieben werden. Der gehostete Zugriff über osFoundry wird abgerechnet (Input Free (local), Output Free (local)). Sie können jederzeit zwischen lokal und gehostet wechseln.
Kann ich TheDrummer_Behemoth-R1-123B-v2-MLX-MXFP4 kommerziell nutzen?
Kommerzielle Nutzung ist unter bestimmten Bedingungen erlaubt. Lizenzbedingungen nicht angegeben — prüfen Sie die Upstream-Model-Card vor kommerzieller Nutzung. Konsultieren Sie die Upstream-Dokumentation.
Wie viel VRAM benötigt TheDrummer_Behemoth-R1-123B-v2-MLX-MXFP4?
Etwa 74 GB bei Q4-Quantization oder 296 GB bei voller FP16-Präzision. Passt auf eine einzelne A100/H100 80GB.
Kann ich TheDrummer_Behemoth-R1-123B-v2-MLX-MXFP4 lokal betreiben?
Ja. TheDrummer_Behemoth-R1-123B-v2-MLX-MXFP4 ist Open-Weights und läuft lokal auf einer Workstation-GPU. Die lokale Runtime von osFoundry übernimmt Modellladen, Quantization und Routing.
Worin ist TheDrummer_Behemoth-R1-123B-v2-MLX-MXFP4 besonders gut?
TheDrummer_Behemoth-R1-123B-v2-MLX-MXFP4 eignet sich besonders für text generation.
Wie verwende ich TheDrummer_Behemoth-R1-123B-v2-MLX-MXFP4 in osFoundry?
Fügen Sie Ihren beezu-API-Key im Schlüssel-Dialog ein (oder stellen Sie bei selbst hostbaren Modellen die Open Weights bereit), weisen Sie TheDrummer_Behemoth-R1-123B-v2-MLX-MXFP4 im Pipeline-Tab einer Maestro-Rolle zu und nutzen Sie es anschließend im Chat, in Room Apps über invokeAI oder in Ihren eigenen Anwendungen.
Veröffentlicht von beezu am 26. Oktober 2025. Quelle: https://huggingface.co/beezu/TheDrummer_Behemoth-R1-123B-v2-MLX-MXFP4