Jinx-gpt-oss-20b-mxfp4-mlx
Model chat Jinx-gpt-oss-20b-mxfp4-mlx dari mlx-community memuat 20 miliar parameter ke dalam sebuah . Jinx-gpt-oss-20b-mxfp4-mlx is an open-weights chat model with roughly 20 billion parameters.
by mlx-community · 20B parameter
Paling cocok untuk
Cara menggunakan Jinx-gpt-oss-20b-mxfp4-mlx di osFoundry
Hubungkan dengan key Anda sendiri (BYOK)
Buka dialog key dan tempelkan API key mlx-community Anda. osFoundry menemukan Jinx-gpt-oss-20b-mxfp4-mlx 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
Jinx-gpt-oss-20b-mxfp4-mlx 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 Jinx-gpt-oss-20b-mxfp4-mlx
Jinx-gpt-oss-20b-mxfp4-mlx berjalan di satu GPU konsumen 16GB (~12 GB VRAM dengan ruang KV-cache). Inferensi presisi penuh muat di satu H100 80GB pada presisi FP16 (~48 GB).
Jinx-gpt-oss-20b-mxfp4-mlx vs model serupa
Lisensi
Tidak ditentukan — Ketentuan lisensi tidak ditentukan — verifikasi model card upstream sebelum penggunaan komersial.
Periksa dokumentasi upstream.
Pertanyaan umum tentang Jinx-gpt-oss-20b-mxfp4-mlx
Apakah Jinx-gpt-oss-20b-mxfp4-mlx gratis untuk digunakan?
Jinx-gpt-oss-20b-mxfp4-mlx 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 Jinx-gpt-oss-20b-mxfp4-mlx 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 Jinx-gpt-oss-20b-mxfp4-mlx?
Sekitar 12 GB pada kuantisasi Q4, atau 48 GB pada presisi FP16 penuh. Muat di satu GPU konsumen 24GB.
Bisakah saya menjalankan Jinx-gpt-oss-20b-mxfp4-mlx secara lokal?
Ya. Jinx-gpt-oss-20b-mxfp4-mlx bersifat open-weights dan berjalan secara lokal di GPU workstation. Runtime lokal osFoundry menangani pemuatan model, kuantisasi, dan routing.
Apa keunggulan utama Jinx-gpt-oss-20b-mxfp4-mlx?
Jinx-gpt-oss-20b-mxfp4-mlx sangat cocok untuk text generation.
Bagaimana cara menggunakan Jinx-gpt-oss-20b-mxfp4-mlx di osFoundry?
Tempelkan API key mlx-community Anda di dialog key (atau deploy open weights untuk model yang dapat di-self-host), tetapkan Jinx-gpt-oss-20b-mxfp4-mlx 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 17 September 2025. Sumber: https://huggingface.co/mlx-community/Jinx-gpt-oss-20b-mxfp4-mlx