QWiki-1.7B-base-LR1e5-b32g2gc8-order-batch-5ep
QWiki-1.7B-base-LR1e5-b32g2gc8-order-batch-5ep ist ein 2 Milliarden Parameter umfassendes Chat-Modell von g4me, veröffentlicht am 20. April 2026. QWiki-1.7B-base-LR1e5-b32g2gc8-order-batch-5ep is an open-weights chat model with roughly 2 billion parameters.
by g4me · 2 Mrd. Parameter
Am besten geeignet für
Möglichkeiten, QWiki-1.7B-base-LR1e5-b32g2gc8-order-batch-5ep in osFoundry zu nutzen
Mit eigenem Schlüssel verbinden (BYOK)
Öffnen Sie den Schlüssel-Dialog und fügen Sie Ihren g4me-API-Key ein. osFoundry erkennt QWiki-1.7B-base-LR1e5-b32g2gc8-order-batch-5ep 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
QWiki-1.7B-base-LR1e5-b32g2gc8-order-batch-5ep 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 QWiki-1.7B-base-LR1e5-b32g2gc8-order-batch-5ep ausführen
QWiki-1.7B-base-LR1e5-b32g2gc8-order-batch-5ep läuft auf eine einzelne 16GB-Consumer-GPU (~2 GB VRAM mit Reserve für den KV-Cache). Inferenz in voller Präzision passt auf eine einzelne H100 80GB bei FP16-Präzision (~5 GB).
QWiki-1.7B-base-LR1e5-b32g2gc8-order-batch-5ep 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 QWiki-1.7B-base-LR1e5-b32g2gc8-order-batch-5ep
Ist QWiki-1.7B-base-LR1e5-b32g2gc8-order-batch-5ep kostenlos nutzbar?
QWiki-1.7B-base-LR1e5-b32g2gc8-order-batch-5ep 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 QWiki-1.7B-base-LR1e5-b32g2gc8-order-batch-5ep 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 QWiki-1.7B-base-LR1e5-b32g2gc8-order-batch-5ep?
Etwa 2 GB bei Q4-Quantization oder 5 GB bei voller FP16-Präzision. Passt auf eine einzelne 24GB-Consumer-GPU.
Kann ich QWiki-1.7B-base-LR1e5-b32g2gc8-order-batch-5ep lokal betreiben?
Ja. QWiki-1.7B-base-LR1e5-b32g2gc8-order-batch-5ep ist Open-Weights und läuft lokal auf einer Workstation-GPU. Die lokale Runtime von osFoundry übernimmt Modellladen, Quantization und Routing.
Worin ist QWiki-1.7B-base-LR1e5-b32g2gc8-order-batch-5ep besonders gut?
QWiki-1.7B-base-LR1e5-b32g2gc8-order-batch-5ep eignet sich besonders für text generation.
Wie verwende ich QWiki-1.7B-base-LR1e5-b32g2gc8-order-batch-5ep in osFoundry?
Fügen Sie Ihren g4me-API-Key im Schlüssel-Dialog ein (oder stellen Sie bei selbst hostbaren Modellen die Open Weights bereit), weisen Sie QWiki-1.7B-base-LR1e5-b32g2gc8-order-batch-5ep 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 g4me am 20. April 2026. Quelle: https://huggingface.co/g4me/QWiki-1.7B-base-LR1e5-b32g2gc8-order-batch-5ep