2b1522e6-bef2-7cc4-831b-3794a31bcfdb
Rilasciato da phungkhaccuong nel 2025, 2b1522e6-bef2-7cc4-831b-3794a31bcfdb è un modello da 831 miliardi di parametri chat. 2b1522e6-bef2-7cc4-831b-3794a31bcfdb is an open-weights chat model with roughly 831 billion parameters.
by phungkhaccuong · 831B parametri
Ideale per
- ragionamento complesso multi-step
- orchestrazione di agenti con uso di tool
- analisi e riepilogo di documenti lunghi
Modi per utilizzare 2b1522e6-bef2-7cc4-831b-3794a31bcfdb in osFoundry
Si colleghi con la sua chiave (BYOK)
Apra la finestra delle chiavi e incolli la sua API key phungkhaccuong. osFoundry scopre 2b1522e6-bef2-7cc4-831b-3794a31bcfdb 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
2b1522e6-bef2-7cc4-831b-3794a31bcfdb 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 2b1522e6-bef2-7cc4-831b-3794a31bcfdb
2b1522e6-bef2-7cc4-831b-3794a31bcfdb gira su una configurazione multi-GPU o H200 141GB con Q4 (~499 GB di VRAM con margine per la KV-cache). L'inferenza a piena precisione richiede più GPU H100/H200 con FP16 (~1995 GB).
2b1522e6-bef2-7cc4-831b-3794a31bcfdb 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 2b1522e6-bef2-7cc4-831b-3794a31bcfdb
2b1522e6-bef2-7cc4-831b-3794a31bcfdb è gratuito?
2b1522e6-bef2-7cc4-831b-3794a31bcfdb 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 2b1522e6-bef2-7cc4-831b-3794a31bcfdb 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 2b1522e6-bef2-7cc4-831b-3794a31bcfdb?
Circa 499 GB con quantizzazione Q4, o 1995 GB in piena precisione FP16. Richiede una configurazione multi-GPU a quantizzazione superiore.
Posso eseguire 2b1522e6-bef2-7cc4-831b-3794a31bcfdb localmente?
Sì. 2b1522e6-bef2-7cc4-831b-3794a31bcfdb 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 2b1522e6-bef2-7cc4-831b-3794a31bcfdb?
2b1522e6-bef2-7cc4-831b-3794a31bcfdb è particolarmente adatto a ragionamento complesso multi-step, orchestrazione di agenti con uso di tool, analisi e riepilogo di documenti lunghi.
Come utilizzo 2b1522e6-bef2-7cc4-831b-3794a31bcfdb in osFoundry?
Incolli la sua API key phungkhaccuong nella finestra delle chiavi (oppure distribuisca i pesi aperti per i modelli auto-ospitabili), assegni 2b1522e6-bef2-7cc4-831b-3794a31bcfdb a un ruolo Maestro nella scheda Pipeline, quindi lo utilizzi in chat, nelle Room App tramite invokeAI o nelle sue applicazioni.
Pubblicato da phungkhaccuong il 9 gennaio 2025. Fonte: https://huggingface.co/phungkhaccuong/2b1522e6-bef2-7cc4-831b-3794a31bcfdb