Wan21-14B-SCAIL-preview_comfy-Q4_K_M
wanabmeya द्वारा 2026 में जारी, Wan21-14B-SCAIL-preview_comfy-Q4_K_M एक 14 अरब parameter वाला image-generation model है। Wan21-14B-SCAIL-preview_comfy-Q4_K_M is an open-weights image model with roughly 14 billion parameters.
by wanabmeya · 14B parameters
किसके लिए सर्वोत्तम
osFoundry में Wan21-14B-SCAIL-preview_comfy-Q4_K_M का उपयोग करने के तरीके
अपनी key से जोड़ें (BYOK)
key dialog खोलें और अपनी wanabmeya API key पेस्ट करें। osFoundry Wan21-14B-SCAIL-preview_comfy-Q4_K_M 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
Wan21-14B-SCAIL-preview_comfy-Q4_K_M 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।
Wan21-14B-SCAIL-preview_comfy-Q4_K_M कौनसा hardware चला सकता है
Wan21-14B-SCAIL-preview_comfy-Q4_K_M एक 16GB consumer GPU पर चलता है (~9 GB VRAM, KV-cache headroom के साथ)। पूर्ण-precision inference FP16 precision पर एक H100 80GB पर fit होता है (~34 GB)।
Wan21-14B-SCAIL-preview_comfy-Q4_K_M बनाम समान models
लाइसेंस
अनिर्दिष्ट — लाइसेंस की शर्तें निर्दिष्ट नहीं — commercial उपयोग से पहले upstream model card सत्यापित करें।
Upstream documentation देखें।
Wan21-14B-SCAIL-preview_comfy-Q4_K_M के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
क्या Wan21-14B-SCAIL-preview_comfy-Q4_K_M उपयोग करने के लिए मुफ्त है?
Wan21-14B-SCAIL-preview_comfy-Q4_K_M 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 Wan21-14B-SCAIL-preview_comfy-Q4_K_M 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।
Wan21-14B-SCAIL-preview_comfy-Q4_K_M को कितनी VRAM चाहिए?
Q4 quantisation पर लगभग 9 GB, या पूर्ण FP16 precision पर 34 GB। एक 24GB consumer GPU पर fit होता है।
क्या मैं Wan21-14B-SCAIL-preview_comfy-Q4_K_M को locally चला सकता हूँ?
हाँ। Wan21-14B-SCAIL-preview_comfy-Q4_K_M open-weights है और workstation GPU पर locally चलता है। osFoundry का local runtime model loading, quantisation, और routing संभालता है।
Wan21-14B-SCAIL-preview_comfy-Q4_K_M किसमें सर्वश्रेष्ठ है?
Wan21-14B-SCAIL-preview_comfy-Q4_K_M image to video के लिए उपयुक्त है।
मैं osFoundry में Wan21-14B-SCAIL-preview_comfy-Q4_K_M का उपयोग कैसे करूँ?
key dialog में अपनी wanabmeya API key पेस्ट करें (या self-hostable models के लिए open weights deploy करें), Pipeline tab में Wan21-14B-SCAIL-preview_comfy-Q4_K_M को एक Maestro role को असाइन करें, फिर इसे चैट में, invokeAI के माध्यम से Room Apps में, या अपने ऐप्स में उपयोग करें।
wanabmeya द्वारा प्रकाशित 7 अप्रैल 2026 को। स्रोत: https://huggingface.co/wanabmeya/Wan21-14B-SCAIL-preview_comfy-Q4_K_M