0d8b128b-8753-46c3-b80f-32427bd53cae
0d8b128b-8753-46c3-b80f-32427bd53cae es un modelo de 128 mil millones de parámetros chat de nbninh, publicado el 14 de enero de 2025. 0d8b128b-8753-46c3-b80f-32427bd53cae is an open-weights chat model with roughly 128 billion parameters.
by nbninh · 128 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 0d8b128b-8753-46c3-b80f-32427bd53cae en osFoundry
Conecten con su propia clave (BYOK)
Abran el diálogo de claves y peguen su clave de API de nbninh. osFoundry detecta 0d8b128b-8753-46c3-b80f-32427bd53cae 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
0d8b128b-8753-46c3-b80f-32427bd53cae 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 0d8b128b-8753-46c3-b80f-32427bd53cae
0d8b128b-8753-46c3-b80f-32427bd53cae se ejecuta en una sola A100 80GB o H100 80GB con cuantización Q4 (~77 GB de VRAM con margen para la caché KV). La inferencia a precisión completa requiere varias GPU H100/H200 en FP16 (~308 GB).
0d8b128b-8753-46c3-b80f-32427bd53cae 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 0d8b128b-8753-46c3-b80f-32427bd53cae
¿Es gratuito el uso de 0d8b128b-8753-46c3-b80f-32427bd53cae?
0d8b128b-8753-46c3-b80f-32427bd53cae 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 0d8b128b-8753-46c3-b80f-32427bd53cae 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 0d8b128b-8753-46c3-b80f-32427bd53cae?
Aproximadamente 77 GB con cuantización Q4, o 308 GB con precisión FP16 completa. Cabe en una sola A100/H100 80GB.
¿Puedo ejecutar 0d8b128b-8753-46c3-b80f-32427bd53cae localmente?
Sí. 0d8b128b-8753-46c3-b80f-32427bd53cae 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 0d8b128b-8753-46c3-b80f-32427bd53cae?
0d8b128b-8753-46c3-b80f-32427bd53cae 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 0d8b128b-8753-46c3-b80f-32427bd53cae en osFoundry?
Peguen su clave de API de nbninh en el diálogo de claves (o desplieguen los pesos abiertos para modelos autoalojables), asignen 0d8b128b-8753-46c3-b80f-32427bd53cae 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 nbninh el 14 de enero de 2025. Fuente: https://huggingface.co/nbninh/0d8b128b-8753-46c3-b80f-32427bd53cae