K-EXAONE-236B-A23B-MLX-6.5bit
inferencerlabsのK-EXAONE-236B-A23B-MLX-6.5bitは236億パラメータを搭載したチャットモデルです。K-EXAONE-236B-A23B-MLX-6.5bit is an open-weights chat model with roughly 236 billion parameters.
by inferencerlabs · 236Bパラメータ
得意な用途
osFoundryでのK-EXAONE-236B-A23B-MLX-6.5bitの使い方
ご自身のキーで接続（BYOK）
キーダイアログを開き、inferencerlabsのAPIキーを貼り付けるだけで、osFoundryがK-EXAONE-236B-A23B-MLX-6.5bit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
K-EXAONE-236B-A23B-MLX-6.5bit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。
K-EXAONE-236B-A23B-MLX-6.5bitを動かせるハードウェア
K-EXAONE-236B-A23B-MLX-6.5bitはマルチGPU構成またはH200 141GB（Q4）で動作します（KVキャッシュの余裕を含めて約142 GBのVRAM）。フル精度推論はFP16では複数のH100/H200 GPUが必要です（約567 GB）。
K-EXAONE-236B-A23B-MLX-6.5bit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。
K-EXAONE-236B-A23B-MLX-6.5bitについてのよくある質問
K-EXAONE-236B-A23B-MLX-6.5bitは無料で使えますか？
K-EXAONE-236B-A23B-MLX-6.5bit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。
K-EXAONE-236B-A23B-MLX-6.5bit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。
K-EXAONE-236B-A23B-MLX-6.5bitに必要なVRAMはどれくらいですか？
Q4量子化で約142 GB、フルFP16精度で約567 GBが目安です。高めの量子化ではマルチGPUが必要です。
K-EXAONE-236B-A23B-MLX-6.5bitをローカルで実行できますか？
はい。K-EXAONE-236B-A23B-MLX-6.5bit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。
K-EXAONE-236B-A23B-MLX-6.5bitが最も得意なことは何ですか？
K-EXAONE-236B-A23B-MLX-6.5bitはtext generationに適しています。
osFoundryでK-EXAONE-236B-A23B-MLX-6.5bitをどう使えばよいですか？
キーダイアログでinferencerlabs 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K-EXAONE-236B-A23B-MLX-6.5bit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。
inferencerlabsにより公開（2026年1月3日）。 出典: https://huggingface.co/inferencerlabs/K-EXAONE-236B-A23B-MLX-6.5bit