gemma-4-19B-A4B-it-INSTRUCT-Heretic-Uncensored-mlx_JANG_4M
gemma-4-19B-A4B-it-INSTRUCT-Heretic-Uncensored-mlx_JANG_4M WaveCut का एक 19 अरब parameter वाला image-generation model है, 20 अप्रैल 2026 को जारी। gemma-4-19B-A4B-it-INSTRUCT-Heretic-Uncensored-mlx_JANG_4M is an open-weights image model with roughly 19 billion parameters.
by WaveCut · 19B parameters
किसके लिए सर्वोत्तम
osFoundry में gemma-4-19B-A4B-it-INSTRUCT-Heretic-Uncensored-mlx_JANG_4M का उपयोग करने के तरीके
अपनी key से जोड़ें (BYOK)
key dialog खोलें और अपनी WaveCut API key पेस्ट करें। osFoundry gemma-4-19B-A4B-it-INSTRUCT-Heretic-Uncensored-mlx_JANG_4M 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
gemma-4-19B-A4B-it-INSTRUCT-Heretic-Uncensored-mlx_JANG_4M 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।
gemma-4-19B-A4B-it-INSTRUCT-Heretic-Uncensored-mlx_JANG_4M कौनसा hardware चला सकता है
gemma-4-19B-A4B-it-INSTRUCT-Heretic-Uncensored-mlx_JANG_4M एक 16GB consumer GPU पर चलता है (~12 GB VRAM, KV-cache headroom के साथ)। पूर्ण-precision inference FP16 precision पर एक H100 80GB पर fit होता है (~46 GB)।
gemma-4-19B-A4B-it-INSTRUCT-Heretic-Uncensored-mlx_JANG_4M बनाम समान models
लाइसेंस
अनिर्दिष्ट — लाइसेंस की शर्तें निर्दिष्ट नहीं — commercial उपयोग से पहले upstream model card सत्यापित करें।
Upstream documentation देखें।
gemma-4-19B-A4B-it-INSTRUCT-Heretic-Uncensored-mlx_JANG_4M के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
क्या gemma-4-19B-A4B-it-INSTRUCT-Heretic-Uncensored-mlx_JANG_4M उपयोग करने के लिए मुफ्त है?
gemma-4-19B-A4B-it-INSTRUCT-Heretic-Uncensored-mlx_JANG_4M 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 gemma-4-19B-A4B-it-INSTRUCT-Heretic-Uncensored-mlx_JANG_4M 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।
gemma-4-19B-A4B-it-INSTRUCT-Heretic-Uncensored-mlx_JANG_4M को कितनी VRAM चाहिए?
Q4 quantisation पर लगभग 12 GB, या पूर्ण FP16 precision पर 46 GB। एक 24GB consumer GPU पर fit होता है।
क्या मैं gemma-4-19B-A4B-it-INSTRUCT-Heretic-Uncensored-mlx_JANG_4M को locally चला सकता हूँ?
हाँ। gemma-4-19B-A4B-it-INSTRUCT-Heretic-Uncensored-mlx_JANG_4M open-weights है और workstation GPU पर locally चलता है। osFoundry का local runtime model loading, quantisation, और routing संभालता है।
gemma-4-19B-A4B-it-INSTRUCT-Heretic-Uncensored-mlx_JANG_4M किसमें सर्वश्रेष्ठ है?
gemma-4-19B-A4B-it-INSTRUCT-Heretic-Uncensored-mlx_JANG_4M image text to text के लिए उपयुक्त है।
मैं osFoundry में gemma-4-19B-A4B-it-INSTRUCT-Heretic-Uncensored-mlx_JANG_4M का उपयोग कैसे करूँ?
key dialog में अपनी WaveCut API key पेस्ट करें (या self-hostable models के लिए open weights deploy करें), Pipeline tab में gemma-4-19B-A4B-it-INSTRUCT-Heretic-Uncensored-mlx_JANG_4M को एक Maestro role को असाइन करें, फिर इसे चैट में, invokeAI के माध्यम से Room Apps में, या अपने ऐप्स में उपयोग करें।
WaveCut द्वारा प्रकाशित 20 अप्रैल 2026 को। स्रोत: https://huggingface.co/WaveCut/gemma-4-19B-A4B-it-INSTRUCT-Heretic-Uncensored-mlx_JANG_4M