F2LLM-v2-14B
F2LLM-v2-14B (codefuse-ai, 2026) è un modello da 14 miliardi di parametri embedding. F2LLM-v2-14B is an open-weights embed model with roughly 14 billion parameters.
by codefuse-ai · 14B parametri
Ideale per
Modi per utilizzare F2LLM-v2-14B in osFoundry
Si colleghi con la sua chiave (BYOK)
Apra la finestra delle chiavi e incolli la sua API key codefuse-ai. osFoundry scopre F2LLM-v2-14B 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
F2LLM-v2-14B 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 F2LLM-v2-14B
F2LLM-v2-14B gira su una singola GPU consumer da 16GB (~9 GB di VRAM con margine per la KV-cache). L'inferenza a piena precisione entra in una singola H100 80GB con precisione FP16 (~34 GB).
F2LLM-v2-14B 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 F2LLM-v2-14B
F2LLM-v2-14B è gratuito?
F2LLM-v2-14B 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 F2LLM-v2-14B 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 F2LLM-v2-14B?
Circa 9 GB con quantizzazione Q4, o 34 GB in piena precisione FP16. Entra in una singola GPU consumer da 24GB.
Posso eseguire F2LLM-v2-14B localmente?
Sì. F2LLM-v2-14B 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 F2LLM-v2-14B?
F2LLM-v2-14B è particolarmente adatto a feature extraction.
Come utilizzo F2LLM-v2-14B in osFoundry?
Incolli la sua API key codefuse-ai nella finestra delle chiavi (oppure distribuisca i pesi aperti per i modelli auto-ospitabili), assegni F2LLM-v2-14B a un ruolo Maestro nella scheda Pipeline, quindi lo utilizzi in chat, nelle Room App tramite invokeAI o nelle sue applicazioni.
Pubblicato da codefuse-ai il 10 marzo 2026. Fonte: https://huggingface.co/codefuse-ai/F2LLM-v2-14B