ViSpec-Qwen2.5-VL-7B-Instruct
ViSpec-Qwen2.5-VL-7B-Instruct (JLKang, 2025) ist ein 7 Milliarden Parameter umfassendes Bildgenerierung-Modell. ViSpec-Qwen2.5-VL-7B-Instruct is an open-weights image model with roughly 7 billion parameters.
by JLKang · 7 Mrd. Parameter
Am besten geeignet für
Möglichkeiten, ViSpec-Qwen2.5-VL-7B-Instruct in osFoundry zu nutzen
Mit eigenem Schlüssel verbinden (BYOK)
Öffnen Sie den Schlüssel-Dialog und fügen Sie Ihren JLKang-API-Key ein. osFoundry erkennt ViSpec-Qwen2.5-VL-7B-Instruct 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
ViSpec-Qwen2.5-VL-7B-Instruct 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 ViSpec-Qwen2.5-VL-7B-Instruct ausführen
ViSpec-Qwen2.5-VL-7B-Instruct läuft auf eine einzelne 16GB-Consumer-GPU (~5 GB VRAM mit Reserve für den KV-Cache). Inferenz in voller Präzision passt auf eine einzelne H100 80GB bei FP16-Präzision (~17 GB).
ViSpec-Qwen2.5-VL-7B-Instruct im Vergleich zu ähnlichen Modellen
| Modell | Organisation | Parameter | Kontext | Input-Preis | Selbst hosten |
|---|
| ViSpec-Qwen2.5-VL-7B-Instruct | JLKang | 7B | — | Free (local) | Ja |
| MiMo-VL-7B-SFT | XiaomiMiMo | 7B | — | Free (local) | Ja |
| GUI-Drag-7B | osunlp | 7B | — | Free (local) | Ja |
| EraX-VL-7B-V1.0 | erax-ai | 7B | — | 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 ViSpec-Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Ist ViSpec-Qwen2.5-VL-7B-Instruct kostenlos nutzbar?
ViSpec-Qwen2.5-VL-7B-Instruct 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 ViSpec-Qwen2.5-VL-7B-Instruct 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 ViSpec-Qwen2.5-VL-7B-Instruct?
Etwa 5 GB bei Q4-Quantization oder 17 GB bei voller FP16-Präzision. Passt auf eine einzelne 24GB-Consumer-GPU.
Kann ich ViSpec-Qwen2.5-VL-7B-Instruct lokal betreiben?
Ja. ViSpec-Qwen2.5-VL-7B-Instruct ist Open-Weights und läuft lokal auf einer Workstation-GPU. Die lokale Runtime von osFoundry übernimmt Modellladen, Quantization und Routing.
Worin ist ViSpec-Qwen2.5-VL-7B-Instruct besonders gut?
ViSpec-Qwen2.5-VL-7B-Instruct eignet sich besonders für image text to text.
Wie verwende ich ViSpec-Qwen2.5-VL-7B-Instruct in osFoundry?
Fügen Sie Ihren JLKang-API-Key im Schlüssel-Dialog ein (oder stellen Sie bei selbst hostbaren Modellen die Open Weights bereit), weisen Sie ViSpec-Qwen2.5-VL-7B-Instruct 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 JLKang am 19. September 2025. Quelle: https://huggingface.co/JLKang/ViSpec-Qwen2.5-VL-7B-Instruct