Nemostein-3-Hermes-Omni-30b-a3b-MLX-mixed_4_6
GestaltLabsが開発したNemostein-3-Hermes-Omni-30b-a3b-MLX-mixed_4_6は、30億パラメータのチャットモデルです。Nemostein-3-Hermes-Omni-30b-a3b-MLX-mixed_4_6 is an open-weights chat model with roughly 30 billion parameters.
by GestaltLabs · 30Bパラメータ
得意な用途
osFoundryでのNemostein-3-Hermes-Omni-30b-a3b-MLX-mixed_4_6の使い方
ご自身のキーで接続（BYOK）
キーダイアログを開き、GestaltLabsのAPIキーを貼り付けるだけで、osFoundryがNemostein-3-Hermes-Omni-30b-a3b-MLX-mixed_4_6を自動的に検出します。パイプラインタブでMaestroのロール（router、direct、orchestrator、fallback）に割り当てれば、すべてのチャットですぐに利用できます。ご自身のキー・ご自身のプロバイダーアカウントで、トークン手数料は一切上乗せしません。
専用エンドポイントをデプロイ
Nemostein-3-Hermes-Omni-30b-a3b-MLX-mixed_4_6はオープンウェイトです。ローカルで無料で実行することも、ワークスペースに専用GPUエンドポイントをデプロイして、レート制限のない予約済み容量を確保することもできます。
Room Appで使う
Room Appはマニフェストで AI 機能を宣言し、invokeAIで呼び出します:
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
ご自身のアプリから呼び出す
モデルをワークスペースに組み込めば、APIとしてホストして、osFoundryの外側にあるご自身のサービス・スクリプト・CIから呼び出すことができます。
Nemostein-3-Hermes-Omni-30b-a3b-MLX-mixed_4_6を動かせるハードウェア
Nemostein-3-Hermes-Omni-30b-a3b-MLX-mixed_4_6は24GBのコンシューマー向けまたはワークステーション向けGPUで動作します（KVキャッシュの余裕を含めて約18 GBのVRAM）。フル精度推論はH100 80GB 1枚にFP16精度で収まります（約72 GB）。
Nemostein-3-Hermes-Omni-30b-a3b-MLX-mixed_4_6と類似モデルの比較
ライセンス
未指定 — ライセンス条件が明示されていません。商用利用の前に上流のモデルカードをご確認ください。
上流のドキュメントをご確認ください。
Nemostein-3-Hermes-Omni-30b-a3b-MLX-mixed_4_6についてのよくある質問
Nemostein-3-Hermes-Omni-30b-a3b-MLX-mixed_4_6は無料で使えますか？
Nemostein-3-Hermes-Omni-30b-a3b-MLX-mixed_4_6はご自身のハードウェアでローカル実行する場合は無料です。osFoundry経由のホスティングアクセスは従量課金（入力 Free (local)、出力 Free (local)）となります。ローカルとホスティングはいつでも切り替えられます。
Nemostein-3-Hermes-Omni-30b-a3b-MLX-mixed_4_6を商用利用できますか？
条件付きで商用利用が許可されています。 ライセンス条件が明示されていません。商用利用の前に上流のモデルカードをご確認ください。 上流のドキュメントをご確認ください。
Nemostein-3-Hermes-Omni-30b-a3b-MLX-mixed_4_6に必要なVRAMはどれくらいですか？
Q4量子化で約18 GB、フルFP16精度で約72 GBが目安です。24GBのコンシューマー向けGPU1枚で動作します。
Nemostein-3-Hermes-Omni-30b-a3b-MLX-mixed_4_6をローカルで実行できますか？
はい。Nemostein-3-Hermes-Omni-30b-a3b-MLX-mixed_4_6はオープンウェイトで、ワークステーション向けGPUでローカル実行できます。osFoundryのローカルランタイムがモデルのロード、量子化、ルーティングを処理します。
Nemostein-3-Hermes-Omni-30b-a3b-MLX-mixed_4_6が最も得意なことは何ですか？
Nemostein-3-Hermes-Omni-30b-a3b-MLX-mixed_4_6はtext generationに適しています。
osFoundryでNemostein-3-Hermes-Omni-30b-a3b-MLX-mixed_4_6をどう使えばよいですか？
キーダイアログでGestaltLabs APIキーを貼り付け（セルフホスト可能なモデルの場合はオープンウェイトをデプロイ）、パイプラインタブでNemostein-3-Hermes-Omni-30b-a3b-MLX-mixed_4_6をMaestroのロールに割り当てれば、チャット、invokeAI経由のRoom App、ご自身のアプリから利用できます。
GestaltLabsにより公開（2026年4月30日）。 出典: https://huggingface.co/GestaltLabs/Nemostein-3-Hermes-Omni-30b-a3b-MLX-mixed_4_6