InternVL2_5-8B-MPO-hf
Lanzado por OpenGVLab en 2025, InternVL2_5-8B-MPO-hf es un modelo de 8 mil millones de parámetros generación de imágenes. InternVL2_5-8B-MPO-hf is an open-weights image model with roughly 8 billion parameters.
by OpenGVLab · 8 mil millones de parámetros
Ideal para
Formas de utilizar InternVL2_5-8B-MPO-hf en osFoundry
Conecten con su propia clave (BYOK)
Abran el diálogo de claves y peguen su clave de API de OpenGVLab. osFoundry detecta InternVL2_5-8B-MPO-hf 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
InternVL2_5-8B-MPO-hf 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 InternVL2_5-8B-MPO-hf
InternVL2_5-8B-MPO-hf se ejecuta en una sola GPU de consumo de 16GB (~5 GB de VRAM con margen para la caché KV). La inferencia a precisión completa cabe en una sola H100 80GB con precisión FP16 (~20 GB).
InternVL2_5-8B-MPO-hf 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 InternVL2_5-8B-MPO-hf
¿Es gratuito el uso de InternVL2_5-8B-MPO-hf?
InternVL2_5-8B-MPO-hf 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 InternVL2_5-8B-MPO-hf 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 InternVL2_5-8B-MPO-hf?
Aproximadamente 5 GB con cuantización Q4, o 20 GB con precisión FP16 completa. Cabe en una sola GPU de consumo de 24GB.
¿Puedo ejecutar InternVL2_5-8B-MPO-hf localmente?
Sí. InternVL2_5-8B-MPO-hf 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 InternVL2_5-8B-MPO-hf?
InternVL2_5-8B-MPO-hf es muy adecuado para image text to text.
¿Cómo se utiliza InternVL2_5-8B-MPO-hf en osFoundry?
Peguen su clave de API de OpenGVLab en el diálogo de claves (o desplieguen los pesos abiertos para modelos autoalojables), asignen InternVL2_5-8B-MPO-hf 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 OpenGVLab el 18 de abril de 2025. Fuente: https://huggingface.co/OpenGVLab/InternVL2_5-8B-MPO-hf