687b8c72-c89b-4cb7-b7c8-947509adff3c
Entwickelt von hongngo, ist 687b8c72-c89b-4cb7-b7c8-947509adff3c ein 89 Milliarden Parameter umfassendes Chat-Modell. 687b8c72-c89b-4cb7-b7c8-947509adff3c is an open-weights chat model with roughly 89 billion parameters.
by hongngo · 89 Mrd. Parameter
Am besten geeignet für
- komplexes mehrstufiges Reasoning
- Agent-Orchestrierung mit Tool-Nutzung
- Analyse und Zusammenfassung langer Dokumente
Möglichkeiten, 687b8c72-c89b-4cb7-b7c8-947509adff3c in osFoundry zu nutzen
Mit eigenem Schlüssel verbinden (BYOK)
Öffnen Sie den Schlüssel-Dialog und fügen Sie Ihren hongngo-API-Key ein. osFoundry erkennt 687b8c72-c89b-4cb7-b7c8-947509adff3c 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
687b8c72-c89b-4cb7-b7c8-947509adff3c 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 687b8c72-c89b-4cb7-b7c8-947509adff3c ausführen
687b8c72-c89b-4cb7-b7c8-947509adff3c läuft auf eine einzelne A100 80GB oder H100 80GB mit Q4-Quantization (~54 GB VRAM mit Reserve für den KV-Cache). Inferenz in voller Präzision erfordert mehrere H100/H200-GPUs bei FP16 (~214 GB).
687b8c72-c89b-4cb7-b7c8-947509adff3c 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 687b8c72-c89b-4cb7-b7c8-947509adff3c
Ist 687b8c72-c89b-4cb7-b7c8-947509adff3c kostenlos nutzbar?
687b8c72-c89b-4cb7-b7c8-947509adff3c 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 687b8c72-c89b-4cb7-b7c8-947509adff3c 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 687b8c72-c89b-4cb7-b7c8-947509adff3c?
Etwa 54 GB bei Q4-Quantization oder 214 GB bei voller FP16-Präzision. Passt auf eine einzelne A100/H100 80GB.
Kann ich 687b8c72-c89b-4cb7-b7c8-947509adff3c lokal betreiben?
Ja. 687b8c72-c89b-4cb7-b7c8-947509adff3c ist Open-Weights und läuft lokal auf einer Workstation-GPU. Die lokale Runtime von osFoundry übernimmt Modellladen, Quantization und Routing.
Worin ist 687b8c72-c89b-4cb7-b7c8-947509adff3c besonders gut?
687b8c72-c89b-4cb7-b7c8-947509adff3c eignet sich besonders für komplexes mehrstufiges Reasoning, Agent-Orchestrierung mit Tool-Nutzung, Analyse und Zusammenfassung langer Dokumente.
Wie verwende ich 687b8c72-c89b-4cb7-b7c8-947509adff3c in osFoundry?
Fügen Sie Ihren hongngo-API-Key im Schlüssel-Dialog ein (oder stellen Sie bei selbst hostbaren Modellen die Open Weights bereit), weisen Sie 687b8c72-c89b-4cb7-b7c8-947509adff3c 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 hongngo am 13. Januar 2025. Quelle: https://huggingface.co/hongngo/687b8c72-c89b-4cb7-b7c8-947509adff3c