mxbai-embed-large-v1-mlx-int6
lorelaiassistantが開発したmxbai-embed-large-v1-mlx-int6は、エンベディングモデルです。mxbai-embed-large-v1-mlx-int6 is an open-weights embed model.
by lorelaiassistant
得意な用途
osFoundryでのmxbai-embed-large-v1-mlx-int6の使い方
ご自身のキーで接続（BYOK）
キーダイアログを開き、lorelaiassistantのAPIキーを貼り付けるだけで、osFoundryがmxbai-embed-large-v1-mlx-int6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
mxbai-embed-large-v1-mlx-int6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。
mxbai-embed-large-v1-mlx-int6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。
mxbai-embed-large-v1-mlx-int6についてのよくある質問
mxbai-embed-large-v1-mlx-int6は無料で使えますか？
mxbai-embed-large-v1-mlx-int6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。
mxbai-embed-large-v1-mlx-int6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。
mxbai-embed-large-v1-mlx-int6をローカルで実行できますか？
はい。mxbai-embed-large-v1-mlx-int6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。
mxbai-embed-large-v1-mlx-int6が最も得意なことは何ですか？
mxbai-embed-large-v1-mlx-int6はfeature extractionに適しています。
osFoundryでmxbai-embed-large-v1-mlx-int6をどう使えばよいですか？
キーダイアログでlorelaiassistant 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mxbai-embed-large-v1-mlx-int6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。
lorelaiassistantにより公開（2026年4月30日）。 出典: https://huggingface.co/lorelaiassistant/mxbai-embed-large-v1-mlx-int6