cogito-v2-preview-deepseek-671B-MoE-4bit
Rilasciato da mlx-community nel 2025, cogito-v2-preview-deepseek-671B-MoE-4bit è un modello da 671 miliardi di parametri chat. cogito-v2-preview-deepseek-671B-MoE-4bit is an open-weights chat model with roughly 671 billion parameters.
by mlx-community · 671B parametri
Ideale per
Modi per utilizzare cogito-v2-preview-deepseek-671B-MoE-4bit in osFoundry
Si colleghi con la sua chiave (BYOK)
Apra la finestra delle chiavi e incolli la sua API key mlx-community. osFoundry scopre cogito-v2-preview-deepseek-671B-MoE-4bit 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
cogito-v2-preview-deepseek-671B-MoE-4bit 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 cogito-v2-preview-deepseek-671B-MoE-4bit
cogito-v2-preview-deepseek-671B-MoE-4bit 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).
cogito-v2-preview-deepseek-671B-MoE-4bit 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 cogito-v2-preview-deepseek-671B-MoE-4bit
cogito-v2-preview-deepseek-671B-MoE-4bit è gratuito?
cogito-v2-preview-deepseek-671B-MoE-4bit 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 cogito-v2-preview-deepseek-671B-MoE-4bit 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 cogito-v2-preview-deepseek-671B-MoE-4bit?
Circa 403 GB con quantizzazione Q4, o 1611 GB in piena precisione FP16. Richiede una configurazione multi-GPU a quantizzazione superiore.
Posso eseguire cogito-v2-preview-deepseek-671B-MoE-4bit localmente?
Sì. cogito-v2-preview-deepseek-671B-MoE-4bit 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 cogito-v2-preview-deepseek-671B-MoE-4bit?
cogito-v2-preview-deepseek-671B-MoE-4bit è particolarmente adatto a text generation.
Come utilizzo cogito-v2-preview-deepseek-671B-MoE-4bit in osFoundry?
Incolli la sua API key mlx-community nella finestra delle chiavi (oppure distribuisca i pesi aperti per i modelli auto-ospitabili), assegni cogito-v2-preview-deepseek-671B-MoE-4bit a un ruolo Maestro nella scheda Pipeline, quindi lo utilizzi in chat, nelle Room App tramite invokeAI o nelle sue applicazioni.
Pubblicato da mlx-community il 2 agosto 2025. Fonte: https://huggingface.co/mlx-community/cogito-v2-preview-deepseek-671B-MoE-4bit