ZAYA1-74B-preview
Zyphra द्वारा निर्मित, ZAYA1-74B-preview एक 74 अरब parameter वाला चैट model है। ZAYA1-74B-preview is an open-weights chat model with roughly 74 billion parameters.
by Zyphra · 74B parameters
किसके लिए सर्वोत्तम
- जटिल multi-step reasoning
- tool use के साथ agent orchestration
- लंबे documents का विश्लेषण और सारांश
osFoundry में ZAYA1-74B-preview का उपयोग करने के तरीके
अपनी key से जोड़ें (BYOK)
key dialog खोलें और अपनी Zyphra API key पेस्ट करें। osFoundry ZAYA1-74B-preview 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
ZAYA1-74B-preview 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।
ZAYA1-74B-preview कौनसा hardware चला सकता है
ZAYA1-74B-preview Q4 quantisation पर एक A100 80GB या H100 80GB पर चलता है (~45 GB VRAM, KV-cache headroom के साथ)। पूर्ण-precision inference FP16 पर कई H100/H200 GPUs की आवश्यकता (~178 GB)।
ZAYA1-74B-preview बनाम समान models
लाइसेंस
अनिर्दिष्ट — लाइसेंस की शर्तें निर्दिष्ट नहीं — commercial उपयोग से पहले upstream model card सत्यापित करें।
Upstream documentation देखें।
ZAYA1-74B-preview के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
क्या ZAYA1-74B-preview उपयोग करने के लिए मुफ्त है?
ZAYA1-74B-preview 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 ZAYA1-74B-preview 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।
ZAYA1-74B-preview को कितनी VRAM चाहिए?
Q4 quantisation पर लगभग 45 GB, या पूर्ण FP16 precision पर 178 GB। एक A100/H100 80GB पर fit होता है।
क्या मैं ZAYA1-74B-preview को locally चला सकता हूँ?
हाँ। ZAYA1-74B-preview open-weights है और workstation GPU पर locally चलता है। osFoundry का local runtime model loading, quantisation, और routing संभालता है।
ZAYA1-74B-preview किसमें सर्वश्रेष्ठ है?
ZAYA1-74B-preview जटिल multi-step reasoning, tool use के साथ agent orchestration, लंबे documents का विश्लेषण और सारांश के लिए उपयुक्त है।
मैं osFoundry में ZAYA1-74B-preview का उपयोग कैसे करूँ?
key dialog में अपनी Zyphra API key पेस्ट करें (या self-hostable models के लिए open weights deploy करें), Pipeline tab में ZAYA1-74B-preview को एक Maestro role को असाइन करें, फिर इसे चैट में, invokeAI के माध्यम से Room Apps में, या अपने ऐप्स में उपयोग करें।
Zyphra द्वारा प्रकाशित 5 मई 2026 को। स्रोत: https://huggingface.co/Zyphra/ZAYA1-74B-preview