2b1522e6-bef2-7cc4-831b-3794a31bcfdb
Lanzado por phungkhaccuong en 2025, 2b1522e6-bef2-7cc4-831b-3794a31bcfdb es un modelo de 831 mil millones de parámetros chat. 2b1522e6-bef2-7cc4-831b-3794a31bcfdb is an open-weights chat model with roughly 831 billion parameters.
by phungkhaccuong · 831 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 2b1522e6-bef2-7cc4-831b-3794a31bcfdb en osFoundry
Conecten con su propia clave (BYOK)
Abran el diálogo de claves y peguen su clave de API de phungkhaccuong. osFoundry detecta 2b1522e6-bef2-7cc4-831b-3794a31bcfdb 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
2b1522e6-bef2-7cc4-831b-3794a31bcfdb 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 2b1522e6-bef2-7cc4-831b-3794a31bcfdb
2b1522e6-bef2-7cc4-831b-3794a31bcfdb se ejecuta en una configuración multi-GPU o H200 141GB en Q4 (~499 GB de VRAM con margen para la caché KV). La inferencia a precisión completa requiere varias GPU H100/H200 en FP16 (~1995 GB).
2b1522e6-bef2-7cc4-831b-3794a31bcfdb 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 2b1522e6-bef2-7cc4-831b-3794a31bcfdb
¿Es gratuito el uso de 2b1522e6-bef2-7cc4-831b-3794a31bcfdb?
2b1522e6-bef2-7cc4-831b-3794a31bcfdb 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 2b1522e6-bef2-7cc4-831b-3794a31bcfdb 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 2b1522e6-bef2-7cc4-831b-3794a31bcfdb?
Aproximadamente 499 GB con cuantización Q4, o 1995 GB con precisión FP16 completa. Requiere multi-GPU con cuantización superior.
¿Puedo ejecutar 2b1522e6-bef2-7cc4-831b-3794a31bcfdb localmente?
Sí. 2b1522e6-bef2-7cc4-831b-3794a31bcfdb 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 2b1522e6-bef2-7cc4-831b-3794a31bcfdb?
2b1522e6-bef2-7cc4-831b-3794a31bcfdb 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 2b1522e6-bef2-7cc4-831b-3794a31bcfdb en osFoundry?
Peguen su clave de API de phungkhaccuong en el diálogo de claves (o desplieguen los pesos abiertos para modelos autoalojables), asignen 2b1522e6-bef2-7cc4-831b-3794a31bcfdb 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 phungkhaccuong el 9 de enero de 2025. Fuente: https://huggingface.co/phungkhaccuong/2b1522e6-bef2-7cc4-831b-3794a31bcfdb