Ornstein-Hermes-3.6-27B-SABER-8bit-MTPLX-Optimized-Speed
Dibangun oleh samuelfaj, Ornstein-Hermes-3.6-27B-SABER-8bit-MTPLX-Optimized-Speed adalah sebuah model chat 27 miliar parameter . Ornstein-Hermes-3.6-27B-SABER-8bit-MTPLX-Optimized-Speed is an open-weights chat model with roughly 27 billion parameters.
by samuelfaj · 27B parameter
Paling cocok untuk
Cara menggunakan Ornstein-Hermes-3.6-27B-SABER-8bit-MTPLX-Optimized-Speed di osFoundry
Hubungkan dengan key Anda sendiri (BYOK)
Buka dialog key dan tempelkan API key samuelfaj Anda. osFoundry menemukan Ornstein-Hermes-3.6-27B-SABER-8bit-MTPLX-Optimized-Speed 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
Ornstein-Hermes-3.6-27B-SABER-8bit-MTPLX-Optimized-Speed 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 Ornstein-Hermes-3.6-27B-SABER-8bit-MTPLX-Optimized-Speed
Ornstein-Hermes-3.6-27B-SABER-8bit-MTPLX-Optimized-Speed berjalan di GPU konsumen atau workstation 24GB (~17 GB VRAM dengan ruang KV-cache). Inferensi presisi penuh muat di satu H100 80GB pada presisi FP16 (~65 GB).
Ornstein-Hermes-3.6-27B-SABER-8bit-MTPLX-Optimized-Speed vs model serupa
Lisensi
Tidak ditentukan — Ketentuan lisensi tidak ditentukan — verifikasi model card upstream sebelum penggunaan komersial.
Periksa dokumentasi upstream.
Pertanyaan umum tentang Ornstein-Hermes-3.6-27B-SABER-8bit-MTPLX-Optimized-Speed
Apakah Ornstein-Hermes-3.6-27B-SABER-8bit-MTPLX-Optimized-Speed gratis untuk digunakan?
Ornstein-Hermes-3.6-27B-SABER-8bit-MTPLX-Optimized-Speed 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 Ornstein-Hermes-3.6-27B-SABER-8bit-MTPLX-Optimized-Speed 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 Ornstein-Hermes-3.6-27B-SABER-8bit-MTPLX-Optimized-Speed?
Sekitar 17 GB pada kuantisasi Q4, atau 65 GB pada presisi FP16 penuh. Muat di satu GPU konsumen 24GB.
Bisakah saya menjalankan Ornstein-Hermes-3.6-27B-SABER-8bit-MTPLX-Optimized-Speed secara lokal?
Ya. Ornstein-Hermes-3.6-27B-SABER-8bit-MTPLX-Optimized-Speed bersifat open-weights dan berjalan secara lokal di GPU workstation. Runtime lokal osFoundry menangani pemuatan model, kuantisasi, dan routing.
Apa keunggulan utama Ornstein-Hermes-3.6-27B-SABER-8bit-MTPLX-Optimized-Speed?
Ornstein-Hermes-3.6-27B-SABER-8bit-MTPLX-Optimized-Speed sangat cocok untuk text generation.
Bagaimana cara menggunakan Ornstein-Hermes-3.6-27B-SABER-8bit-MTPLX-Optimized-Speed di osFoundry?
Tempelkan API key samuelfaj Anda di dialog key (atau deploy open weights untuk model yang dapat di-self-host), tetapkan Ornstein-Hermes-3.6-27B-SABER-8bit-MTPLX-Optimized-Speed ke peran Maestro di tab Pipeline, lalu gunakan di chat, di Room App via invokeAI, atau di aplikasi Anda sendiri.
Diterbitkan oleh samuelfaj pada 11 Mei 2026. Sumber: https://huggingface.co/samuelfaj/Ornstein-Hermes-3.6-27B-SABER-8bit-MTPLX-Optimized-Speed