gpt-oss-120b-w-mxfp4-a-fp8
amd का gpt-oss-120b-w-mxfp4-a-fp8 120 अरब parameters समेटे हुए एक चैट model। gpt-oss-120b-w-mxfp4-a-fp8 is an open-weights chat model with roughly 120 billion parameters.
by amd · 120B parameters
किसके लिए सर्वोत्तम
- जटिल multi-step reasoning
- tool use के साथ agent orchestration
- लंबे documents का विश्लेषण और सारांश
osFoundry में gpt-oss-120b-w-mxfp4-a-fp8 का उपयोग करने के तरीके
अपनी key से जोड़ें (BYOK)
key dialog खोलें और अपनी amd API key पेस्ट करें। osFoundry gpt-oss-120b-w-mxfp4-a-fp8 को स्वचालित रूप से खोज लेता है — इसे Pipeline tab में किसी Maestro role (router, direct, orchestrator, या fallback) को असाइन करें और यह हर चैट में live हो जाता है। आपकी key, आपका provider account — कोई token markup नहीं।
एक dedicated endpoint deploy करें
gpt-oss-120b-w-mxfp4-a-fp8 open-weights है — इसे locally मुफ्त में चलाएँ, या rate limits के बिना reserved capacity के लिए अपने workspace में एक dedicated GPU endpoint deploy करें।
Room App में उपयोग करें
Room Apps अपने manifest में AI features घोषित करते हैं, फिर उन्हें invokeAI के साथ कॉल करते हैं:
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
अपने ऐप्स से इसे कॉल करें
एक बार जब model आपके workspace में wired हो जाता है, तो आप इसे API के रूप में host कर सकते हैं और इसे अपनी services, scripts, या CI से — osFoundry के बाहर — एक्सेस कर सकते हैं।
gpt-oss-120b-w-mxfp4-a-fp8 कौनसा hardware चला सकता है
gpt-oss-120b-w-mxfp4-a-fp8 Q4 quantisation पर एक A100 80GB या H100 80GB पर चलता है (~72 GB VRAM, KV-cache headroom के साथ)। पूर्ण-precision inference FP16 पर कई H100/H200 GPUs की आवश्यकता (~288 GB)।
gpt-oss-120b-w-mxfp4-a-fp8 बनाम समान models
लाइसेंस
अनिर्दिष्ट — लाइसेंस की शर्तें निर्दिष्ट नहीं — commercial उपयोग से पहले upstream model card सत्यापित करें।
Upstream documentation देखें।
gpt-oss-120b-w-mxfp4-a-fp8 के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
क्या gpt-oss-120b-w-mxfp4-a-fp8 उपयोग करने के लिए मुफ्त है?
gpt-oss-120b-w-mxfp4-a-fp8 आपके अपने hardware पर locally चलाने के लिए मुफ्त है। osFoundry के माध्यम से hosted access metered है (input Free (local), output Free (local))। आप किसी भी समय local और hosted के बीच switch कर सकते हैं।
क्या मैं gpt-oss-120b-w-mxfp4-a-fp8 का commercial उपयोग कर सकता हूँ?
Commercial उपयोग शर्तों के साथ अनुमत है। लाइसेंस की शर्तें निर्दिष्ट नहीं — commercial उपयोग से पहले upstream model card सत्यापित करें। Upstream documentation देखें।
gpt-oss-120b-w-mxfp4-a-fp8 को कितनी VRAM चाहिए?
Q4 quantisation पर लगभग 72 GB, या पूर्ण FP16 precision पर 288 GB। एक A100/H100 80GB पर fit होता है।
क्या मैं gpt-oss-120b-w-mxfp4-a-fp8 को locally चला सकता हूँ?
हाँ। gpt-oss-120b-w-mxfp4-a-fp8 open-weights है और workstation GPU पर locally चलता है। osFoundry का local runtime model loading, quantisation, और routing संभालता है।
gpt-oss-120b-w-mxfp4-a-fp8 किसमें सर्वश्रेष्ठ है?
gpt-oss-120b-w-mxfp4-a-fp8 जटिल multi-step reasoning, tool use के साथ agent orchestration, लंबे documents का विश्लेषण और सारांश के लिए उपयुक्त है।
मैं osFoundry में gpt-oss-120b-w-mxfp4-a-fp8 का उपयोग कैसे करूँ?
key dialog में अपनी amd API key पेस्ट करें (या self-hostable models के लिए open weights deploy करें), Pipeline tab में gpt-oss-120b-w-mxfp4-a-fp8 को एक Maestro role को असाइन करें, फिर इसे चैट में, invokeAI के माध्यम से Room Apps में, या अपने ऐप्स में उपयोग करें।
amd द्वारा प्रकाशित 16 सितंबर 2025 को। स्रोत: https://huggingface.co/amd/gpt-oss-120b-w-mxfp4-a-fp8