mc-coa-qwen2vl-7b-2509
mc-coa-qwen2vl-7b-2509 adalah model pembuatan gambar 7 miliar parameter dari limuyu011, dirilis 30 September 2025. mc-coa-qwen2vl-7b-2509 is an open-weights image model with roughly 7 billion parameters.
by limuyu011 · 7B parameter
Paling cocok untuk
Cara menggunakan mc-coa-qwen2vl-7b-2509 di osFoundry
Hubungkan dengan key Anda sendiri (BYOK)
Buka dialog key dan tempelkan API key limuyu011 Anda. osFoundry menemukan mc-coa-qwen2vl-7b-2509 secara otomatis — tetapkan ke peran Maestro (router, direct, orchestrator, atau fallback) di tab Pipeline dan model ini langsung aktif di setiap chat. Key Anda, akun provider Anda — tanpa markup token.
Deploy endpoint khusus
mc-coa-qwen2vl-7b-2509 bersifat open-weights — jalankan secara lokal tanpa biaya, atau deploy endpoint GPU khusus di workspace Anda untuk kapasitas tercadangkan tanpa rate limit.
Gunakan di Room App
Room App mendeklarasikan fitur AI di manifest mereka, lalu memanggilnya dengan invokeAI:
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
Panggil dari aplikasi Anda sendiri
Setelah sebuah model terhubung ke workspace Anda, Anda dapat meng-host-nya sebagai API dan mengaksesnya dari layanan, skrip, atau CI Anda sendiri — di luar osFoundry.
Hardware apa yang dapat menjalankan mc-coa-qwen2vl-7b-2509
mc-coa-qwen2vl-7b-2509 berjalan di satu GPU konsumen 16GB (~5 GB VRAM dengan ruang KV-cache). Inferensi presisi penuh muat di satu H100 80GB pada presisi FP16 (~17 GB).
mc-coa-qwen2vl-7b-2509 vs model serupa
Lisensi
Tidak ditentukan — Ketentuan lisensi tidak ditentukan — verifikasi model card upstream sebelum penggunaan komersial.
Periksa dokumentasi upstream.
Pertanyaan umum tentang mc-coa-qwen2vl-7b-2509
Apakah mc-coa-qwen2vl-7b-2509 gratis untuk digunakan?
mc-coa-qwen2vl-7b-2509 gratis untuk dijalankan secara lokal pada hardware Anda sendiri. Akses ter-host melalui osFoundry dikenakan biaya (input Free (local), output Free (local)). Anda dapat beralih antara lokal dan ter-host kapan saja.
Bisakah saya menggunakan mc-coa-qwen2vl-7b-2509 secara komersial?
Penggunaan komersial diizinkan dengan syarat. Ketentuan lisensi tidak ditentukan — verifikasi model card upstream sebelum penggunaan komersial. Periksa dokumentasi upstream.
Berapa VRAM yang dibutuhkan mc-coa-qwen2vl-7b-2509?
Sekitar 5 GB pada kuantisasi Q4, atau 17 GB pada presisi FP16 penuh. Muat di satu GPU konsumen 24GB.
Bisakah saya menjalankan mc-coa-qwen2vl-7b-2509 secara lokal?
Ya. mc-coa-qwen2vl-7b-2509 bersifat open-weights dan berjalan secara lokal di GPU workstation. Runtime lokal osFoundry menangani pemuatan model, kuantisasi, dan routing.
Apa keunggulan utama mc-coa-qwen2vl-7b-2509?
mc-coa-qwen2vl-7b-2509 sangat cocok untuk image text to text.
Bagaimana cara menggunakan mc-coa-qwen2vl-7b-2509 di osFoundry?
Tempelkan API key limuyu011 Anda di dialog key (atau deploy open weights untuk model yang dapat di-self-host), tetapkan mc-coa-qwen2vl-7b-2509 ke peran Maestro di tab Pipeline, lalu gunakan di chat, di Room App via invokeAI, atau di aplikasi Anda sendiri.
Diterbitkan oleh limuyu011 pada 30 September 2025. Sumber: https://huggingface.co/limuyu011/mc-coa-qwen2vl-7b-2509