F2LLM-v2-160M
F2LLM-v2-160M ist ein Embedding-Modell von codefuse-ai, veröffentlicht am 9. März 2026. F2LLM-v2-160M is an open-weights embed model.
by codefuse-ai
Am besten geeignet für
Möglichkeiten, F2LLM-v2-160M in osFoundry zu nutzen
Mit eigenem Schlüssel verbinden (BYOK)
Öffnen Sie den Schlüssel-Dialog und fügen Sie Ihren codefuse-ai-API-Key ein. osFoundry erkennt F2LLM-v2-160M 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
F2LLM-v2-160M 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.
F2LLM-v2-160M im Vergleich zu ähnlichen Modellen
| Modell | Organisation | Parameter | Kontext | Input-Preis | Selbst hosten |
|---|
| F2LLM-v2-160M | codefuse-ai | — | — | Free (local) | Ja |
| USER2-small | deepvk | — | — | Free (local) | Ja |
| LateOn | lightonai | — | — | Free (local) | Ja |
| embeddinggemma-300m | unsloth | — | — | Free (local) | Ja |
Lizenz
Nicht angegeben — Lizenzbedingungen nicht angegeben — prüfen Sie die Upstream-Model-Card vor kommerzieller Nutzung.
Konsultieren Sie die Upstream-Dokumentation.
Häufige Fragen zu F2LLM-v2-160M
Ist F2LLM-v2-160M kostenlos nutzbar?
F2LLM-v2-160M 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 F2LLM-v2-160M 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.
Kann ich F2LLM-v2-160M lokal betreiben?
Ja. F2LLM-v2-160M ist Open-Weights und läuft lokal auf einer Workstation-GPU. Die lokale Runtime von osFoundry übernimmt Modellladen, Quantization und Routing.
Worin ist F2LLM-v2-160M besonders gut?
F2LLM-v2-160M eignet sich besonders für feature extraction.
Wie verwende ich F2LLM-v2-160M in osFoundry?
Fügen Sie Ihren codefuse-ai-API-Key im Schlüssel-Dialog ein (oder stellen Sie bei selbst hostbaren Modellen die Open Weights bereit), weisen Sie F2LLM-v2-160M 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 codefuse-ai am 9. März 2026. Quelle: https://huggingface.co/codefuse-ai/F2LLM-v2-160M