cerebras_MiniMax-M2-REAP-162B-A10B-GGUF
Realizzato da bartowski, cerebras_MiniMax-M2-REAP-162B-A10B-GGUF è un modello da 162 miliardi di parametri chat. cerebras_MiniMax-M2-REAP-162B-A10B-GGUF is an open-weights chat model with roughly 162 billion parameters.
by bartowski · 162B parametri
Ideale per
Modi per utilizzare cerebras_MiniMax-M2-REAP-162B-A10B-GGUF in osFoundry
Si colleghi con la sua chiave (BYOK)
Apra la finestra delle chiavi e incolli la sua API key bartowski. osFoundry scopre cerebras_MiniMax-M2-REAP-162B-A10B-GGUF automaticamente — lo assegni a un ruolo Maestro (router, direct, orchestrator o fallback) nella scheda Pipeline e sarà attivo in ogni chat. La sua chiave, il suo account provider — nessun ricarico sui token.
Distribuisca un endpoint dedicato
cerebras_MiniMax-M2-REAP-162B-A10B-GGUF è open-weights — lo esegua localmente in modo gratuito, oppure distribuisca un endpoint GPU dedicato nel suo workspace per ottenere capacità riservata senza limiti di rate.
Lo utilizzi in una Room App
Le Room App dichiarano le funzionalità AI nel loro manifest e le richiamano con invokeAI:
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
Lo richiami dalle sue applicazioni
Una volta integrato un modello nel suo workspace, può esporlo come API e raggiungerlo dai suoi servizi, script o pipeline CI — al di fuori di osFoundry.
Quale hardware può eseguire cerebras_MiniMax-M2-REAP-162B-A10B-GGUF
cerebras_MiniMax-M2-REAP-162B-A10B-GGUF gira su una configurazione multi-GPU o H200 141GB con Q4 (~98 GB di VRAM con margine per la KV-cache). L'inferenza a piena precisione richiede più GPU H100/H200 con FP16 (~389 GB).
cerebras_MiniMax-M2-REAP-162B-A10B-GGUF a confronto con modelli simili
Licenza
Non specificata — Termini di licenza non specificati — verifichi la scheda del modello upstream prima dell'uso commerciale.
Consulti la documentazione upstream.
Domande frequenti su cerebras_MiniMax-M2-REAP-162B-A10B-GGUF
cerebras_MiniMax-M2-REAP-162B-A10B-GGUF è gratuito?
cerebras_MiniMax-M2-REAP-162B-A10B-GGUF è gratuito da eseguire localmente sul suo hardware. L'accesso in hosting tramite osFoundry è a consumo (input Free (local), output Free (local)). Può passare tra esecuzione locale e in hosting in qualsiasi momento.
Posso usare cerebras_MiniMax-M2-REAP-162B-A10B-GGUF a scopo commerciale?
L'uso commerciale è consentito a determinate condizioni. Termini di licenza non specificati — verifichi la scheda del modello upstream prima dell'uso commerciale. Consulti la documentazione upstream.
Quanta VRAM richiede cerebras_MiniMax-M2-REAP-162B-A10B-GGUF?
Circa 98 GB con quantizzazione Q4, o 389 GB in piena precisione FP16. Richiede una configurazione multi-GPU a quantizzazione superiore.
Posso eseguire cerebras_MiniMax-M2-REAP-162B-A10B-GGUF localmente?
Sì. cerebras_MiniMax-M2-REAP-162B-A10B-GGUF è open-weights e si esegue localmente su una GPU da workstation. Il runtime locale di osFoundry gestisce il caricamento del modello, la quantizzazione e il routing.
In che cosa eccelle cerebras_MiniMax-M2-REAP-162B-A10B-GGUF?
cerebras_MiniMax-M2-REAP-162B-A10B-GGUF è particolarmente adatto a text generation.
Come utilizzo cerebras_MiniMax-M2-REAP-162B-A10B-GGUF in osFoundry?
Incolli la sua API key bartowski nella finestra delle chiavi (oppure distribuisca i pesi aperti per i modelli auto-ospitabili), assegni cerebras_MiniMax-M2-REAP-162B-A10B-GGUF a un ruolo Maestro nella scheda Pipeline, quindi lo utilizzi in chat, nelle Room App tramite invokeAI o nelle sue applicazioni.
Pubblicato da bartowski il 17 novembre 2025. Fonte: https://huggingface.co/bartowski/cerebras_MiniMax-M2-REAP-162B-A10B-GGUF