qwen2.5-70b-mlx-mxfp4
Desarrollado por LibraxisAI, qwen2.5-70b-mlx-mxfp4 es un modelo de 70 mil millones de parámetros chat. qwen2.5-70b-mlx-mxfp4 is an open-weights chat model with roughly 70 billion parameters.
by LibraxisAI · 70 mil millones de parámetros
Ideal para
Formas de utilizar qwen2.5-70b-mlx-mxfp4 en osFoundry
Conecten con su propia clave (BYOK)
Abran el diálogo de claves y peguen su clave de API de LibraxisAI. osFoundry detecta qwen2.5-70b-mlx-mxfp4 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
qwen2.5-70b-mlx-mxfp4 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 qwen2.5-70b-mlx-mxfp4
qwen2.5-70b-mlx-mxfp4 se ejecuta en una sola A100 80GB o H100 80GB con cuantización Q4 (~42 GB de VRAM con margen para la caché KV). La inferencia a precisión completa requiere varias GPU H100/H200 en FP16 (~168 GB).
qwen2.5-70b-mlx-mxfp4 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 qwen2.5-70b-mlx-mxfp4
¿Es gratuito el uso de qwen2.5-70b-mlx-mxfp4?
qwen2.5-70b-mlx-mxfp4 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 qwen2.5-70b-mlx-mxfp4 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 qwen2.5-70b-mlx-mxfp4?
Aproximadamente 42 GB con cuantización Q4, o 168 GB con precisión FP16 completa. Cabe en una sola A100/H100 80GB.
¿Puedo ejecutar qwen2.5-70b-mlx-mxfp4 localmente?
Sí. qwen2.5-70b-mlx-mxfp4 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 qwen2.5-70b-mlx-mxfp4?
qwen2.5-70b-mlx-mxfp4 es muy adecuado para text generation.
¿Cómo se utiliza qwen2.5-70b-mlx-mxfp4 en osFoundry?
Peguen su clave de API de LibraxisAI en el diálogo de claves (o desplieguen los pesos abiertos para modelos autoalojables), asignen qwen2.5-70b-mlx-mxfp4 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 LibraxisAI el 14 de enero de 2026. Fuente: https://huggingface.co/LibraxisAI/qwen2.5-70b-mlx-mxfp4