gc-llm-apertus-70b-instruct-2509-4bit-mlx
El gc-llm-apertus-70b-instruct-2509-4bit-mlx de ssc-dsai concentra 70 mil millones de parámetros en un modelo de chat. gc-llm-apertus-70b-instruct-2509-4bit-mlx is an open-weights chat model with roughly 70 billion parameters.
by ssc-dsai · 70 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 gc-llm-apertus-70b-instruct-2509-4bit-mlx en osFoundry
Conecten con su propia clave (BYOK)
Abran el diálogo de claves y peguen su clave de API de ssc-dsai. osFoundry detecta gc-llm-apertus-70b-instruct-2509-4bit-mlx 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
gc-llm-apertus-70b-instruct-2509-4bit-mlx 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 gc-llm-apertus-70b-instruct-2509-4bit-mlx
gc-llm-apertus-70b-instruct-2509-4bit-mlx 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).
gc-llm-apertus-70b-instruct-2509-4bit-mlx 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 gc-llm-apertus-70b-instruct-2509-4bit-mlx
¿Es gratuito el uso de gc-llm-apertus-70b-instruct-2509-4bit-mlx?
gc-llm-apertus-70b-instruct-2509-4bit-mlx 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 gc-llm-apertus-70b-instruct-2509-4bit-mlx 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 gc-llm-apertus-70b-instruct-2509-4bit-mlx?
Aproximadamente 42 GB con cuantización Q4, o 168 GB con precisión FP16 completa. Cabe en una sola A100/H100 80GB.
¿Puedo ejecutar gc-llm-apertus-70b-instruct-2509-4bit-mlx localmente?
Sí. gc-llm-apertus-70b-instruct-2509-4bit-mlx 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 gc-llm-apertus-70b-instruct-2509-4bit-mlx?
gc-llm-apertus-70b-instruct-2509-4bit-mlx 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 gc-llm-apertus-70b-instruct-2509-4bit-mlx en osFoundry?
Peguen su clave de API de ssc-dsai en el diálogo de claves (o desplieguen los pesos abiertos para modelos autoalojables), asignen gc-llm-apertus-70b-instruct-2509-4bit-mlx 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 ssc-dsai el 10 de mayo de 2026. Fuente: https://huggingface.co/ssc-dsai/gc-llm-apertus-70b-instruct-2509-4bit-mlx