GLM-4.7-REAP-268B-A32B-MXFP4_MOE_GGUF
GLM-4.7-REAP-268B-A32B-MXFP4_MOE_GGUF (andyjack, 2026) es un modelo de 268 mil millones de parámetros chat. GLM-4.7-REAP-268B-A32B-MXFP4_MOE_GGUF is an open-weights chat model with roughly 268 billion parameters.
by andyjack · 268 mil millones de parámetros
Ideal para
- razonamiento complejo de varios pasos
- orquestación de agentes con uso de herramientas
- análisis y resumen de documentos extensos
Formas de utilizar GLM-4.7-REAP-268B-A32B-MXFP4_MOE_GGUF en osFoundry
Conecten con su propia clave (BYOK)
Abran el diálogo de claves y peguen su clave de API de andyjack. osFoundry detecta GLM-4.7-REAP-268B-A32B-MXFP4_MOE_GGUF automáticamente: asígnenlo a un rol de Maestro (router, direct, orchestrator o fallback) en la pestaña Pipeline y quedará activo en cada chat. Su clave, su cuenta de proveedor: sin recargo por tokens.
Desplieguen un endpoint dedicado
GLM-4.7-REAP-268B-A32B-MXFP4_MOE_GGUF es de pesos abiertos: ejecútenlo localmente de forma gratuita o desplieguen un endpoint GPU dedicado en su workspace para disponer de capacidad reservada sin límites de tasa.
Úsenlo en una Room App
Las Room Apps declaran funciones de IA en su manifiesto y luego las invocan con invokeAI:
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
Invóquenlo desde sus propias aplicaciones
Una vez que un modelo está integrado en su workspace, pueden alojarlo como API y consumirlo desde sus propios servicios, scripts o CI, fuera de osFoundry.
Qué hardware puede ejecutar GLM-4.7-REAP-268B-A32B-MXFP4_MOE_GGUF
GLM-4.7-REAP-268B-A32B-MXFP4_MOE_GGUF se ejecuta en una configuración multi-GPU o H200 141GB en Q4 (~161 GB de VRAM con margen para la caché KV). La inferencia a precisión completa requiere varias GPU H100/H200 en FP16 (~644 GB).
GLM-4.7-REAP-268B-A32B-MXFP4_MOE_GGUF frente a modelos similares
Licencia
Sin especificar — Términos de licencia no especificados: verifiquen la ficha del modelo original antes de su uso comercial.
Consulten la documentación original.
Preguntas frecuentes sobre GLM-4.7-REAP-268B-A32B-MXFP4_MOE_GGUF
¿Es gratuito el uso de GLM-4.7-REAP-268B-A32B-MXFP4_MOE_GGUF?
GLM-4.7-REAP-268B-A32B-MXFP4_MOE_GGUF se puede ejecutar gratis localmente en su propio hardware. El acceso alojado a través de osFoundry se mide (entrada Free (local), salida Free (local)). Pueden alternar entre local y alojado en cualquier momento.
¿Puedo utilizar GLM-4.7-REAP-268B-A32B-MXFP4_MOE_GGUF comercialmente?
El uso comercial está permitido con condiciones. Términos de licencia no especificados: verifiquen la ficha del modelo original antes de su uso comercial. Consulten la documentación original.
¿Cuánta VRAM necesita GLM-4.7-REAP-268B-A32B-MXFP4_MOE_GGUF?
Aproximadamente 161 GB con cuantización Q4, o 644 GB con precisión FP16 completa. Requiere multi-GPU con cuantización superior.
¿Puedo ejecutar GLM-4.7-REAP-268B-A32B-MXFP4_MOE_GGUF localmente?
Sí. GLM-4.7-REAP-268B-A32B-MXFP4_MOE_GGUF es de pesos abiertos y se ejecuta localmente en una GPU de estación de trabajo. El runtime local de osFoundry gestiona la carga del modelo, la cuantización y el enrutamiento.
¿En qué destaca GLM-4.7-REAP-268B-A32B-MXFP4_MOE_GGUF?
GLM-4.7-REAP-268B-A32B-MXFP4_MOE_GGUF es muy adecuado para razonamiento complejo de varios pasos, orquestación de agentes con uso de herramientas, análisis y resumen de documentos extensos.
¿Cómo se utiliza GLM-4.7-REAP-268B-A32B-MXFP4_MOE_GGUF en osFoundry?
Peguen su clave de API de andyjack en el diálogo de claves (o desplieguen los pesos abiertos para modelos autoalojables), asignen GLM-4.7-REAP-268B-A32B-MXFP4_MOE_GGUF a un rol de Maestro en la pestaña Pipeline y úsenlo en chat, en Room Apps mediante invokeAI o en sus propias aplicaciones.
Publicado por andyjack el 11 de marzo de 2026. Fuente: https://huggingface.co/andyjack/GLM-4.7-REAP-268B-A32B-MXFP4_MOE_GGUF