K-EXAONE-236B-A23B-W4A16-G128
Entwickelt von Hyun9junn, ist K-EXAONE-236B-A23B-W4A16-G128 ein 236 Milliarden Parameter umfassendes Chat-Modell. K-EXAONE-236B-A23B-W4A16-G128 is an open-weights chat model with roughly 236 billion parameters.
by Hyun9junn · 236 Mrd. Parameter
Am besten geeignet für
Möglichkeiten, K-EXAONE-236B-A23B-W4A16-G128 in osFoundry zu nutzen
Mit eigenem Schlüssel verbinden (BYOK)
Öffnen Sie den Schlüssel-Dialog und fügen Sie Ihren Hyun9junn-API-Key ein. osFoundry erkennt K-EXAONE-236B-A23B-W4A16-G128 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
K-EXAONE-236B-A23B-W4A16-G128 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 K-EXAONE-236B-A23B-W4A16-G128 ausführen
K-EXAONE-236B-A23B-W4A16-G128 läuft auf ein Multi-GPU-Setup oder H200 141GB mit Q4 (~142 GB VRAM mit Reserve für den KV-Cache). Inferenz in voller Präzision erfordert mehrere H100/H200-GPUs bei FP16 (~567 GB).
K-EXAONE-236B-A23B-W4A16-G128 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 K-EXAONE-236B-A23B-W4A16-G128
Ist K-EXAONE-236B-A23B-W4A16-G128 kostenlos nutzbar?
K-EXAONE-236B-A23B-W4A16-G128 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 K-EXAONE-236B-A23B-W4A16-G128 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 K-EXAONE-236B-A23B-W4A16-G128?
Etwa 142 GB bei Q4-Quantization oder 567 GB bei voller FP16-Präzision. Erfordert Multi-GPU bei höherer Quantization.
Kann ich K-EXAONE-236B-A23B-W4A16-G128 lokal betreiben?
Ja. K-EXAONE-236B-A23B-W4A16-G128 ist Open-Weights und läuft lokal auf einer Workstation-GPU. Die lokale Runtime von osFoundry übernimmt Modellladen, Quantization und Routing.
Worin ist K-EXAONE-236B-A23B-W4A16-G128 besonders gut?
K-EXAONE-236B-A23B-W4A16-G128 eignet sich besonders für text generation.
Wie verwende ich K-EXAONE-236B-A23B-W4A16-G128 in osFoundry?
Fügen Sie Ihren Hyun9junn-API-Key im Schlüssel-Dialog ein (oder stellen Sie bei selbst hostbaren Modellen die Open Weights bereit), weisen Sie K-EXAONE-236B-A23B-W4A16-G128 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 Hyun9junn am 8. April 2026. Quelle: https://huggingface.co/Hyun9junn/K-EXAONE-236B-A23B-W4A16-G128