cogito-v2-preview-deepseek-671B-MoE-4bit
Dirilis oleh mlx-community pada 2025, cogito-v2-preview-deepseek-671B-MoE-4bit adalah sebuah model chat 671 miliar parameter . cogito-v2-preview-deepseek-671B-MoE-4bit is an open-weights chat model with roughly 671 billion parameters.
by mlx-community · 671B parameter
Paling cocok untuk
Cara menggunakan cogito-v2-preview-deepseek-671B-MoE-4bit di osFoundry
Hubungkan dengan key Anda sendiri (BYOK)
Buka dialog key dan tempelkan API key mlx-community Anda. osFoundry menemukan cogito-v2-preview-deepseek-671B-MoE-4bit 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
cogito-v2-preview-deepseek-671B-MoE-4bit 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 cogito-v2-preview-deepseek-671B-MoE-4bit
cogito-v2-preview-deepseek-671B-MoE-4bit berjalan di setup multi-GPU atau H200 141GB pada Q4 (~403 GB VRAM dengan ruang KV-cache). Inferensi presisi penuh membutuhkan beberapa GPU H100/H200 pada FP16 (~1611 GB).
cogito-v2-preview-deepseek-671B-MoE-4bit vs model serupa
Lisensi
Tidak ditentukan — Ketentuan lisensi tidak ditentukan — verifikasi model card upstream sebelum penggunaan komersial.
Periksa dokumentasi upstream.
Pertanyaan umum tentang cogito-v2-preview-deepseek-671B-MoE-4bit
Apakah cogito-v2-preview-deepseek-671B-MoE-4bit gratis untuk digunakan?
cogito-v2-preview-deepseek-671B-MoE-4bit 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 cogito-v2-preview-deepseek-671B-MoE-4bit 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 cogito-v2-preview-deepseek-671B-MoE-4bit?
Sekitar 403 GB pada kuantisasi Q4, atau 1611 GB pada presisi FP16 penuh. Membutuhkan multi-GPU pada kuantisasi yang lebih tinggi.
Bisakah saya menjalankan cogito-v2-preview-deepseek-671B-MoE-4bit secara lokal?
Ya. cogito-v2-preview-deepseek-671B-MoE-4bit bersifat open-weights dan berjalan secara lokal di GPU workstation. Runtime lokal osFoundry menangani pemuatan model, kuantisasi, dan routing.
Apa keunggulan utama cogito-v2-preview-deepseek-671B-MoE-4bit?
cogito-v2-preview-deepseek-671B-MoE-4bit sangat cocok untuk text generation.
Bagaimana cara menggunakan cogito-v2-preview-deepseek-671B-MoE-4bit di osFoundry?
Tempelkan API key mlx-community Anda di dialog key (atau deploy open weights untuk model yang dapat di-self-host), tetapkan cogito-v2-preview-deepseek-671B-MoE-4bit ke peran Maestro di tab Pipeline, lalu gunakan di chat, di Room App via invokeAI, atau di aplikasi Anda sendiri.
Diterbitkan oleh mlx-community pada 2 Agustus 2025. Sumber: https://huggingface.co/mlx-community/cogito-v2-preview-deepseek-671B-MoE-4bit