gemma-4-31B-it-MLX-8bit
El gemma-4-31B-it-MLX-8bit de lmstudio-community concentra 31 mil millones de parámetros en un modelo de generación de imágenes. gemma-4-31B-it-MLX-8bit is an open-weights image model with roughly 31 billion parameters.
by lmstudio-community · 31 mil millones de parámetros
Ideal para
Formas de utilizar gemma-4-31B-it-MLX-8bit en osFoundry
Conecten con su propia clave (BYOK)
Abran el diálogo de claves y peguen su clave de API de lmstudio-community. osFoundry detecta gemma-4-31B-it-MLX-8bit 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
gemma-4-31B-it-MLX-8bit 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 gemma-4-31B-it-MLX-8bit
gemma-4-31B-it-MLX-8bit se ejecuta en una GPU de consumo o estación de trabajo de 24GB (~19 GB de VRAM con margen para la caché KV). La inferencia a precisión completa cabe en una sola H100 80GB con precisión FP16 (~75 GB).
gemma-4-31B-it-MLX-8bit 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 gemma-4-31B-it-MLX-8bit
¿Es gratuito el uso de gemma-4-31B-it-MLX-8bit?
gemma-4-31B-it-MLX-8bit 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 gemma-4-31B-it-MLX-8bit 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 gemma-4-31B-it-MLX-8bit?
Aproximadamente 19 GB con cuantización Q4, o 75 GB con precisión FP16 completa. Cabe en una sola GPU de consumo de 24GB.
¿Puedo ejecutar gemma-4-31B-it-MLX-8bit localmente?
Sí. gemma-4-31B-it-MLX-8bit 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 gemma-4-31B-it-MLX-8bit?
gemma-4-31B-it-MLX-8bit es muy adecuado para image text to text.
¿Cómo se utiliza gemma-4-31B-it-MLX-8bit en osFoundry?
Peguen su clave de API de lmstudio-community en el diálogo de claves (o desplieguen los pesos abiertos para modelos autoalojables), asignen gemma-4-31B-it-MLX-8bit 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 lmstudio-community el 3 de abril de 2026. Fuente: https://huggingface.co/lmstudio-community/gemma-4-31B-it-MLX-8bit