7aba420b-74ac-4209-b514-ce8bf69ca7a5
duyphu द्वारा 2025 में जारी, 7aba420b-74ac-4209-b514-ce8bf69ca7a5 एक 420 अरब parameter वाला चैट model है। 7aba420b-74ac-4209-b514-ce8bf69ca7a5 is an open-weights chat model with roughly 420 billion parameters.
by duyphu · 420B parameters
किसके लिए सर्वोत्तम
- जटिल multi-step reasoning
- tool use के साथ agent orchestration
- लंबे documents का विश्लेषण और सारांश
osFoundry में 7aba420b-74ac-4209-b514-ce8bf69ca7a5 का उपयोग करने के तरीके
अपनी key से जोड़ें (BYOK)
key dialog खोलें और अपनी duyphu API key पेस्ट करें। osFoundry 7aba420b-74ac-4209-b514-ce8bf69ca7a5 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
7aba420b-74ac-4209-b514-ce8bf69ca7a5 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।
7aba420b-74ac-4209-b514-ce8bf69ca7a5 कौनसा hardware चला सकता है
7aba420b-74ac-4209-b514-ce8bf69ca7a5 एक multi-GPU setup या Q4 पर H200 141GB पर चलता है (~252 GB VRAM, KV-cache headroom के साथ)। पूर्ण-precision inference FP16 पर कई H100/H200 GPUs की आवश्यकता (~1008 GB)।
7aba420b-74ac-4209-b514-ce8bf69ca7a5 बनाम समान models
लाइसेंस
अनिर्दिष्ट — लाइसेंस की शर्तें निर्दिष्ट नहीं — commercial उपयोग से पहले upstream model card सत्यापित करें।
Upstream documentation देखें।
7aba420b-74ac-4209-b514-ce8bf69ca7a5 के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
क्या 7aba420b-74ac-4209-b514-ce8bf69ca7a5 उपयोग करने के लिए मुफ्त है?
7aba420b-74ac-4209-b514-ce8bf69ca7a5 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 7aba420b-74ac-4209-b514-ce8bf69ca7a5 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।
7aba420b-74ac-4209-b514-ce8bf69ca7a5 को कितनी VRAM चाहिए?
Q4 quantisation पर लगभग 252 GB, या पूर्ण FP16 precision पर 1008 GB। उच्च quantisation पर multi-GPU की आवश्यकता।
क्या मैं 7aba420b-74ac-4209-b514-ce8bf69ca7a5 को locally चला सकता हूँ?
हाँ। 7aba420b-74ac-4209-b514-ce8bf69ca7a5 open-weights है और workstation GPU पर locally चलता है। osFoundry का local runtime model loading, quantisation, और routing संभालता है।
7aba420b-74ac-4209-b514-ce8bf69ca7a5 किसमें सर्वश्रेष्ठ है?
7aba420b-74ac-4209-b514-ce8bf69ca7a5 जटिल multi-step reasoning, tool use के साथ agent orchestration, लंबे documents का विश्लेषण और सारांश के लिए उपयुक्त है।
मैं osFoundry में 7aba420b-74ac-4209-b514-ce8bf69ca7a5 का उपयोग कैसे करूँ?
key dialog में अपनी duyphu API key पेस्ट करें (या self-hostable models के लिए open weights deploy करें), Pipeline tab में 7aba420b-74ac-4209-b514-ce8bf69ca7a5 को एक Maestro role को असाइन करें, फिर इसे चैट में, invokeAI के माध्यम से Room Apps में, या अपने ऐप्स में उपयोग करें।
duyphu द्वारा प्रकाशित 24 जनवरी 2025 को। स्रोत: https://huggingface.co/duyphu/7aba420b-74ac-4209-b514-ce8bf69ca7a5