science_1bmix_m32-e52b113b-not_easy_1e-4_1500
El science_1bmix_m32-e52b113b-not_easy_1e-4_1500 de graf concentra 113 mil millones de parámetros en un modelo de chat. science_1bmix_m32-e52b113b-not_easy_1e-4_1500 is an open-weights chat model with roughly 113 billion parameters.
by graf · 113 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 science_1bmix_m32-e52b113b-not_easy_1e-4_1500 en osFoundry
Conecten con su propia clave (BYOK)
Abran el diálogo de claves y peguen su clave de API de graf. osFoundry detecta science_1bmix_m32-e52b113b-not_easy_1e-4_1500 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
science_1bmix_m32-e52b113b-not_easy_1e-4_1500 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 science_1bmix_m32-e52b113b-not_easy_1e-4_1500
science_1bmix_m32-e52b113b-not_easy_1e-4_1500 se ejecuta en una sola A100 80GB o H100 80GB con cuantización Q4 (~68 GB de VRAM con margen para la caché KV). La inferencia a precisión completa requiere varias GPU H100/H200 en FP16 (~272 GB).
science_1bmix_m32-e52b113b-not_easy_1e-4_1500 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 science_1bmix_m32-e52b113b-not_easy_1e-4_1500
¿Es gratuito el uso de science_1bmix_m32-e52b113b-not_easy_1e-4_1500?
science_1bmix_m32-e52b113b-not_easy_1e-4_1500 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 science_1bmix_m32-e52b113b-not_easy_1e-4_1500 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 science_1bmix_m32-e52b113b-not_easy_1e-4_1500?
Aproximadamente 68 GB con cuantización Q4, o 272 GB con precisión FP16 completa. Cabe en una sola A100/H100 80GB.
¿Puedo ejecutar science_1bmix_m32-e52b113b-not_easy_1e-4_1500 localmente?
Sí. science_1bmix_m32-e52b113b-not_easy_1e-4_1500 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 science_1bmix_m32-e52b113b-not_easy_1e-4_1500?
science_1bmix_m32-e52b113b-not_easy_1e-4_1500 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 science_1bmix_m32-e52b113b-not_easy_1e-4_1500 en osFoundry?
Peguen su clave de API de graf en el diálogo de claves (o desplieguen los pesos abiertos para modelos autoalojables), asignen science_1bmix_m32-e52b113b-not_easy_1e-4_1500 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 graf el 25 de abril de 2026. Fuente: https://huggingface.co/graf/science_1bmix_m32-e52b113b-not_easy_1e-4_1500