cs109b-project-final-hierarchical-finalmodel
cs109b-project-final-hierarchical-finalmodel (jgross4606, 2026) es un modelo de 109 mil millones de parámetros chat. cs109b-project-final-hierarchical-finalmodel is an open-weights chat model with roughly 109 billion parameters.
by jgross4606 · 109 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 cs109b-project-final-hierarchical-finalmodel en osFoundry
Conecten con su propia clave (BYOK)
Abran el diálogo de claves y peguen su clave de API de jgross4606. osFoundry detecta cs109b-project-final-hierarchical-finalmodel 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
cs109b-project-final-hierarchical-finalmodel 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 cs109b-project-final-hierarchical-finalmodel
cs109b-project-final-hierarchical-finalmodel se ejecuta en una sola A100 80GB o H100 80GB con cuantización Q4 (~66 GB de VRAM con margen para la caché KV). La inferencia a precisión completa requiere varias GPU H100/H200 en FP16 (~262 GB).
cs109b-project-final-hierarchical-finalmodel 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 cs109b-project-final-hierarchical-finalmodel
¿Es gratuito el uso de cs109b-project-final-hierarchical-finalmodel?
cs109b-project-final-hierarchical-finalmodel 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 cs109b-project-final-hierarchical-finalmodel 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 cs109b-project-final-hierarchical-finalmodel?
Aproximadamente 66 GB con cuantización Q4, o 262 GB con precisión FP16 completa. Cabe en una sola A100/H100 80GB.
¿Puedo ejecutar cs109b-project-final-hierarchical-finalmodel localmente?
Sí. cs109b-project-final-hierarchical-finalmodel 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 cs109b-project-final-hierarchical-finalmodel?
cs109b-project-final-hierarchical-finalmodel 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 cs109b-project-final-hierarchical-finalmodel en osFoundry?
Peguen su clave de API de jgross4606 en el diálogo de claves (o desplieguen los pesos abiertos para modelos autoalojables), asignen cs109b-project-final-hierarchical-finalmodel 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 jgross4606 el 7 de mayo de 2026. Fuente: https://huggingface.co/jgross4606/cs109b-project-final-hierarchical-finalmodel