Olmo-3-32B-Think-MLX-6bit
lmstudio-communityが開発したOlmo-3-32B-Think-MLX-6bitは、32億パラメータのチャットモデルです。Olmo-3-32B-Think-MLX-6bit is an open-weights chat model with roughly 32 billion parameters.
by lmstudio-community · 32Bパラメータ
得意な用途
- 低レイテンシのチャットとルーティング
- リクエストのルーティングとトリアージ
- テキスト分類
osFoundryでのOlmo-3-32B-Think-MLX-6bitの使い方
ご自身のキーで接続（BYOK）
キーダイアログを開き、lmstudio-communityのAPIキーを貼り付けるだけで、osFoundryがOlmo-3-32B-Think-MLX-6bit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
Olmo-3-32B-Think-MLX-6bit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。
Olmo-3-32B-Think-MLX-6bitを動かせるハードウェア
Olmo-3-32B-Think-MLX-6bit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20 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77 GB）。
Olmo-3-32B-Think-MLX-6bit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。
Olmo-3-32B-Think-MLX-6bitについてのよくある質問
Olmo-3-32B-Think-MLX-6bitは無料で使えますか？
Olmo-3-32B-Think-MLX-6bit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。
Olmo-3-32B-Think-MLX-6bit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。
Olmo-3-32B-Think-MLX-6bitに必要なVRAMはどれくらいですか？
Q4量子化で約20 GB、フルFP16精度で約77 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。
Olmo-3-32B-Think-MLX-6bitをローカルで実行できますか？
はい。Olmo-3-32B-Think-MLX-6bit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。
Olmo-3-32B-Think-MLX-6bitが最も得意なことは何ですか？
Olmo-3-32B-Think-MLX-6bitは低レイテンシのチャットとルーティング, リクエストのルーティングとトリアージ, テキスト分類に適しています。
osFoundryでOlmo-3-32B-Think-MLX-6bitをどう使えばよいですか？
キーダイアログでlmstudio-community 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Olmo-3-32B-Think-MLX-6bit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。
lmstudio-communityにより公開（2025年11月20日）。 出典: https://huggingface.co/lmstudio-community/Olmo-3-32B-Think-MLX-6bit