gemma4-26b-claude-opus-reasoning-lora
gemma4-26b-claude-opus-reasoning-loraはhotdogsによる26億パラメータのチャットモデルです（2026年5月6日リリース）。gemma4-26b-claude-opus-reasoning-lora is an open-weights chat model with roughly 26 billion parameters.
by hotdogs · 26Bパラメータ
得意な用途
osFoundryでのgemma4-26b-claude-opus-reasoning-loraの使い方
ご自身のキーで接続（BYOK）
キーダイアログを開き、hotdogsのAPIキーを貼り付けるだけで、osFoundryがgemma4-26b-claude-opus-reasoning-lora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
gemma4-26b-claude-opus-reasoning-lora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。
gemma4-26b-claude-opus-reasoning-loraを動かせるハードウェア
gemma4-26b-claude-opus-reasoning-loraは16GBのコンシューマー向けGPU1枚で動作します（KVキャッシュの余裕を含めて約16 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63 GB）。
gemma4-26b-claude-opus-reasoning-lora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。
gemma4-26b-claude-opus-reasoning-loraについてのよくある質問
gemma4-26b-claude-opus-reasoning-loraは無料で使えますか？
gemma4-26b-claude-opus-reasoning-lora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。
gemma4-26b-claude-opus-reasoning-lora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。
gemma4-26b-claude-opus-reasoning-loraに必要なVRAMはどれくらいですか？
Q4量子化で約16 GB、フルFP16精度で約63 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。
gemma4-26b-claude-opus-reasoning-loraをローカルで実行できますか？
はい。gemma4-26b-claude-opus-reasoning-lora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。
gemma4-26b-claude-opus-reasoning-loraが最も得意なことは何ですか？
gemma4-26b-claude-opus-reasoning-loraはtext generationに適しています。
osFoundryでgemma4-26b-claude-opus-reasoning-loraをどう使えばよいですか？
キーダイアログでhotdogs 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gemma4-26b-claude-opus-reasoning-lora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。
hotdogsにより公開（2026年5月6日）。 出典: https://huggingface.co/hotdogs/gemma4-26b-claude-opus-reasoning-lora