StreamVLN_Video_qwen_1_5_r2r_rxr_envdrop_scalevln
StreamVLN_Video_qwen_1_5_r2r_rxr_envdrop_scalevln adalah model chat dari mengwei0427, dirilis 8 Juli 2025. StreamVLN_Video_qwen_1_5_r2r_rxr_envdrop_scalevln is an open-weights chat model.
by mengwei0427
Paling cocok untuk
Cara menggunakan StreamVLN_Video_qwen_1_5_r2r_rxr_envdrop_scalevln di osFoundry
Hubungkan dengan key Anda sendiri (BYOK)
Buka dialog key dan tempelkan API key mengwei0427 Anda. osFoundry menemukan StreamVLN_Video_qwen_1_5_r2r_rxr_envdrop_scalevln 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
StreamVLN_Video_qwen_1_5_r2r_rxr_envdrop_scalevln 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.
StreamVLN_Video_qwen_1_5_r2r_rxr_envdrop_scalevln vs model serupa
| Model | Org | Parameter | Context | Harga input | Self-host |
|---|
| StreamVLN_Video_qwen_1_5_r2r_rxr_envdrop_scalevln | mengwei0427 | — | — | Free (local) | Ya |
| gemma-2-2b_math | MergeBench | — | — | Free (local) | Ya |
| granite-4.0-h-small-GGUF | lmstudio-community | — | — | Free (local) | Ya |
| Medra-GGUF | mradermacher | — | — | Free (local) | Ya |
Lisensi
Tidak ditentukan — Ketentuan lisensi tidak ditentukan — verifikasi model card upstream sebelum penggunaan komersial.
Periksa dokumentasi upstream.
Pertanyaan umum tentang StreamVLN_Video_qwen_1_5_r2r_rxr_envdrop_scalevln
Apakah StreamVLN_Video_qwen_1_5_r2r_rxr_envdrop_scalevln gratis untuk digunakan?
StreamVLN_Video_qwen_1_5_r2r_rxr_envdrop_scalevln 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 StreamVLN_Video_qwen_1_5_r2r_rxr_envdrop_scalevln secara komersial?
Penggunaan komersial diizinkan dengan syarat. Ketentuan lisensi tidak ditentukan — verifikasi model card upstream sebelum penggunaan komersial. Periksa dokumentasi upstream.
Bisakah saya menjalankan StreamVLN_Video_qwen_1_5_r2r_rxr_envdrop_scalevln secara lokal?
Ya. StreamVLN_Video_qwen_1_5_r2r_rxr_envdrop_scalevln bersifat open-weights dan berjalan secara lokal di GPU workstation. Runtime lokal osFoundry menangani pemuatan model, kuantisasi, dan routing.
Apa keunggulan utama StreamVLN_Video_qwen_1_5_r2r_rxr_envdrop_scalevln?
StreamVLN_Video_qwen_1_5_r2r_rxr_envdrop_scalevln sangat cocok untuk robotics.
Bagaimana cara menggunakan StreamVLN_Video_qwen_1_5_r2r_rxr_envdrop_scalevln di osFoundry?
Tempelkan API key mengwei0427 Anda di dialog key (atau deploy open weights untuk model yang dapat di-self-host), tetapkan StreamVLN_Video_qwen_1_5_r2r_rxr_envdrop_scalevln ke peran Maestro di tab Pipeline, lalu gunakan di chat, di Room App via invokeAI, atau di aplikasi Anda sendiri.
Diterbitkan oleh mengwei0427 pada 8 Juli 2025. Sumber: https://huggingface.co/mengwei0427/StreamVLN_Video_qwen_1_5_r2r_rxr_envdrop_scalevln