gemma-4-31B-RotorQuant-GGUF-Q8_0
gemma-4-31B-RotorQuant-GGUF-Q8_0 ist ein 31 Milliarden Parameter umfassendes Bildgenerierung-Modell von majentik, veröffentlicht am 13. April 2026. gemma-4-31B-RotorQuant-GGUF-Q8_0 is an open-weights image model with roughly 31 billion parameters.
by majentik · 31 Mrd. Parameter
Am besten geeignet für
Möglichkeiten, gemma-4-31B-RotorQuant-GGUF-Q8_0 in osFoundry zu nutzen
Mit eigenem Schlüssel verbinden (BYOK)
Öffnen Sie den Schlüssel-Dialog und fügen Sie Ihren majentik-API-Key ein. osFoundry erkennt gemma-4-31B-RotorQuant-GGUF-Q8_0 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
gemma-4-31B-RotorQuant-GGUF-Q8_0 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 gemma-4-31B-RotorQuant-GGUF-Q8_0 ausführen
gemma-4-31B-RotorQuant-GGUF-Q8_0 läuft auf eine 24GB-Consumer- oder Workstation-GPU (~19 GB VRAM mit Reserve für den KV-Cache). Inferenz in voller Präzision passt auf eine einzelne H100 80GB bei FP16-Präzision (~75 GB).
gemma-4-31B-RotorQuant-GGUF-Q8_0 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 gemma-4-31B-RotorQuant-GGUF-Q8_0
Ist gemma-4-31B-RotorQuant-GGUF-Q8_0 kostenlos nutzbar?
gemma-4-31B-RotorQuant-GGUF-Q8_0 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 gemma-4-31B-RotorQuant-GGUF-Q8_0 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 gemma-4-31B-RotorQuant-GGUF-Q8_0?
Etwa 19 GB bei Q4-Quantization oder 75 GB bei voller FP16-Präzision. Passt auf eine einzelne 24GB-Consumer-GPU.
Kann ich gemma-4-31B-RotorQuant-GGUF-Q8_0 lokal betreiben?
Ja. gemma-4-31B-RotorQuant-GGUF-Q8_0 ist Open-Weights und läuft lokal auf einer Workstation-GPU. Die lokale Runtime von osFoundry übernimmt Modellladen, Quantization und Routing.
Worin ist gemma-4-31B-RotorQuant-GGUF-Q8_0 besonders gut?
gemma-4-31B-RotorQuant-GGUF-Q8_0 eignet sich besonders für image text to text.
Wie verwende ich gemma-4-31B-RotorQuant-GGUF-Q8_0 in osFoundry?
Fügen Sie Ihren majentik-API-Key im Schlüssel-Dialog ein (oder stellen Sie bei selbst hostbaren Modellen die Open Weights bereit), weisen Sie gemma-4-31B-RotorQuant-GGUF-Q8_0 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 majentik am 13. April 2026. Quelle: https://huggingface.co/majentik/gemma-4-31B-RotorQuant-GGUF-Q8_0