DeepSeek-R1-671B-layer-mix-bpw-4.0
Realizzato da GreenBitAI, DeepSeek-R1-671B-layer-mix-bpw-4.0 è un modello da 671 miliardi di parametri chat. DeepSeek-R1-671B-layer-mix-bpw-4.0 is an open-weights chat model with roughly 671 billion parameters.
by GreenBitAI · 671B parametri
Ideale per
- ragionamento complesso multi-step
- orchestrazione di agenti con uso di tool
- analisi e riepilogo di documenti lunghi
Modi per utilizzare DeepSeek-R1-671B-layer-mix-bpw-4.0 in osFoundry
Si colleghi con la sua chiave (BYOK)
Apra la finestra delle chiavi e incolli la sua API key GreenBitAI. osFoundry scopre DeepSeek-R1-671B-layer-mix-bpw-4.0 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
DeepSeek-R1-671B-layer-mix-bpw-4.0 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 DeepSeek-R1-671B-layer-mix-bpw-4.0
DeepSeek-R1-671B-layer-mix-bpw-4.0 gira su una configurazione multi-GPU o H200 141GB con Q4 (~403 GB di VRAM con margine per la KV-cache). L'inferenza a piena precisione richiede più GPU H100/H200 con FP16 (~1611 GB).
DeepSeek-R1-671B-layer-mix-bpw-4.0 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 DeepSeek-R1-671B-layer-mix-bpw-4.0
DeepSeek-R1-671B-layer-mix-bpw-4.0 è gratuito?
DeepSeek-R1-671B-layer-mix-bpw-4.0 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 DeepSeek-R1-671B-layer-mix-bpw-4.0 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 DeepSeek-R1-671B-layer-mix-bpw-4.0?
Circa 403 GB con quantizzazione Q4, o 1611 GB in piena precisione FP16. Richiede una configurazione multi-GPU a quantizzazione superiore.
Posso eseguire DeepSeek-R1-671B-layer-mix-bpw-4.0 localmente?
Sì. DeepSeek-R1-671B-layer-mix-bpw-4.0 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 DeepSeek-R1-671B-layer-mix-bpw-4.0?
DeepSeek-R1-671B-layer-mix-bpw-4.0 è particolarmente adatto a ragionamento complesso multi-step, orchestrazione di agenti con uso di tool, analisi e riepilogo di documenti lunghi.
Come utilizzo DeepSeek-R1-671B-layer-mix-bpw-4.0 in osFoundry?
Incolli la sua API key GreenBitAI nella finestra delle chiavi (oppure distribuisca i pesi aperti per i modelli auto-ospitabili), assegni DeepSeek-R1-671B-layer-mix-bpw-4.0 a un ruolo Maestro nella scheda Pipeline, quindi lo utilizzi in chat, nelle Room App tramite invokeAI o nelle sue applicazioni.
Pubblicato da GreenBitAI il 13 marzo 2025. Fonte: https://huggingface.co/GreenBitAI/DeepSeek-R1-671B-layer-mix-bpw-4.0