llavaqwen2.5-0.5b-finetune-moe-4e-2k_20260331_194516
El llavaqwen2.5-0.5b-finetune-moe-4e-2k_20260331_194516 de KKHYA concentra 1 mil millones de parámetros en un modelo de chat. llavaqwen2.5-0.5b-finetune-moe-4e-2k_20260331_194516 is an open-weights chat model with roughly 1 billion parameters.
by KKHYA · 1 mil millones de parámetros
Ideal para
Formas de utilizar llavaqwen2.5-0.5b-finetune-moe-4e-2k_20260331_194516 en osFoundry
Conecten con su propia clave (BYOK)
Abran el diálogo de claves y peguen su clave de API de KKHYA. osFoundry detecta llavaqwen2.5-0.5b-finetune-moe-4e-2k_20260331_194516 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
llavaqwen2.5-0.5b-finetune-moe-4e-2k_20260331_194516 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 llavaqwen2.5-0.5b-finetune-moe-4e-2k_20260331_194516
llavaqwen2.5-0.5b-finetune-moe-4e-2k_20260331_194516 se ejecuta en una sola GPU de consumo de 16GB (~1 GB de VRAM con margen para la caché KV). La inferencia a precisión completa cabe en una sola H100 80GB con precisión FP16 (~3 GB).
llavaqwen2.5-0.5b-finetune-moe-4e-2k_20260331_194516 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 llavaqwen2.5-0.5b-finetune-moe-4e-2k_20260331_194516
¿Es gratuito el uso de llavaqwen2.5-0.5b-finetune-moe-4e-2k_20260331_194516?
llavaqwen2.5-0.5b-finetune-moe-4e-2k_20260331_194516 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 llavaqwen2.5-0.5b-finetune-moe-4e-2k_20260331_194516 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 llavaqwen2.5-0.5b-finetune-moe-4e-2k_20260331_194516?
Aproximadamente 1 GB con cuantización Q4, o 3 GB con precisión FP16 completa. Cabe en una sola GPU de consumo de 24GB.
¿Puedo ejecutar llavaqwen2.5-0.5b-finetune-moe-4e-2k_20260331_194516 localmente?
Sí. llavaqwen2.5-0.5b-finetune-moe-4e-2k_20260331_194516 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 llavaqwen2.5-0.5b-finetune-moe-4e-2k_20260331_194516?
llavaqwen2.5-0.5b-finetune-moe-4e-2k_20260331_194516 es muy adecuado para text generation.
¿Cómo se utiliza llavaqwen2.5-0.5b-finetune-moe-4e-2k_20260331_194516 en osFoundry?
Peguen su clave de API de KKHYA en el diálogo de claves (o desplieguen los pesos abiertos para modelos autoalojables), asignen llavaqwen2.5-0.5b-finetune-moe-4e-2k_20260331_194516 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 KKHYA el 31 de marzo de 2026. Fuente: https://huggingface.co/KKHYA/llavaqwen2.5-0.5b-finetune-moe-4e-2k_20260331_194516