Lilith_AI_8B
Desarrollado por CMM7590, Lilith_AI_8B es un modelo de 8 mil millones de parámetros chat. Lilith_AI_8B is an open-weights chat model with roughly 8 billion parameters.
by CMM7590 · 8 mil millones de parámetros
Ideal para
- chat y enrutamiento de baja latencia
- enrutamiento y triaje de solicitudes
- clasificación de texto
Formas de utilizar Lilith_AI_8B en osFoundry
Conecten con su propia clave (BYOK)
Abran el diálogo de claves y peguen su clave de API de CMM7590. osFoundry detecta Lilith_AI_8B 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
Lilith_AI_8B 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 Lilith_AI_8B
Lilith_AI_8B se ejecuta en una sola GPU de consumo de 16GB (~5 GB de VRAM con margen para la caché KV). La inferencia a precisión completa cabe en una sola H100 80GB con precisión FP16 (~20 GB).
Lilith_AI_8B 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 Lilith_AI_8B
¿Es gratuito el uso de Lilith_AI_8B?
Lilith_AI_8B 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 Lilith_AI_8B 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 Lilith_AI_8B?
Aproximadamente 5 GB con cuantización Q4, o 20 GB con precisión FP16 completa. Cabe en una sola GPU de consumo de 24GB.
¿Puedo ejecutar Lilith_AI_8B localmente?
Sí. Lilith_AI_8B 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 Lilith_AI_8B?
Lilith_AI_8B es muy adecuado para chat y enrutamiento de baja latencia, enrutamiento y triaje de solicitudes, clasificación de texto.
¿Cómo se utiliza Lilith_AI_8B en osFoundry?
Peguen su clave de API de CMM7590 en el diálogo de claves (o desplieguen los pesos abiertos para modelos autoalojables), asignen Lilith_AI_8B 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 CMM7590 el 27 de diciembre de 2025. Fuente: https://huggingface.co/CMM7590/Lilith_AI_8B