glm-muse-v7b
Veröffentlicht von MCult01 im Jahr 2026, ist glm-muse-v7b ein 7 Milliarden Parameter umfassendes Chat-Modell. glm-muse-v7b is an open-weights chat model with roughly 7 billion parameters.
by MCult01 · 7 Mrd. Parameter
Am besten geeignet für
Möglichkeiten, glm-muse-v7b in osFoundry zu nutzen
Mit eigenem Schlüssel verbinden (BYOK)
Öffnen Sie den Schlüssel-Dialog und fügen Sie Ihren MCult01-API-Key ein. osFoundry erkennt glm-muse-v7b 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
glm-muse-v7b 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 glm-muse-v7b ausführen
glm-muse-v7b 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).
glm-muse-v7b 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 glm-muse-v7b
Ist glm-muse-v7b kostenlos nutzbar?
glm-muse-v7b 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 glm-muse-v7b 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 glm-muse-v7b?
Etwa 5 GB bei Q4-Quantization oder 17 GB bei voller FP16-Präzision. Passt auf eine einzelne 24GB-Consumer-GPU.
Kann ich glm-muse-v7b lokal betreiben?
Ja. glm-muse-v7b ist Open-Weights und läuft lokal auf einer Workstation-GPU. Die lokale Runtime von osFoundry übernimmt Modellladen, Quantization und Routing.
Worin ist glm-muse-v7b besonders gut?
glm-muse-v7b eignet sich besonders für text generation.
Wie verwende ich glm-muse-v7b in osFoundry?
Fügen Sie Ihren MCult01-API-Key im Schlüssel-Dialog ein (oder stellen Sie bei selbst hostbaren Modellen die Open Weights bereit), weisen Sie glm-muse-v7b 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 MCult01 am 1. Mai 2026. Quelle: https://huggingface.co/MCult01/glm-muse-v7b