Med-Asagi-14B-reasoning_beta
MIL-UTのMed-Asagi-14B-reasoning_betaは14億パラメータを搭載した画像生成モデルです。Med-Asagi-14B-reasoning_beta is an open-weights image model with roughly 14 billion parameters.
by MIL-UT · 14Bパラメータ
得意な用途
osFoundryでのMed-Asagi-14B-reasoning_betaの使い方
ご自身のキーで接続（BYOK）
キーダイアログを開き、MIL-UTのAPIキーを貼り付けるだけで、osFoundryがMed-Asagi-14B-reasoning_beta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
Med-Asagi-14B-reasoning_beta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。
Med-Asagi-14B-reasoning_betaを動かせるハードウェア
Med-Asagi-14B-reasoning_beta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9 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34 GB）。
Med-Asagi-14B-reasoning_beta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。
Med-Asagi-14B-reasoning_betaについてのよくある質問
Med-Asagi-14B-reasoning_betaは無料で使えますか？
Med-Asagi-14B-reasoning_beta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。
Med-Asagi-14B-reasoning_beta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。
Med-Asagi-14B-reasoning_betaに必要なVRAMはどれくらいですか？
Q4量子化で約9 GB、フルFP16精度で約34 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。
Med-Asagi-14B-reasoning_betaをローカルで実行できますか？
はい。Med-Asagi-14B-reasoning_beta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。
Med-Asagi-14B-reasoning_betaが最も得意なことは何ですか？
Med-Asagi-14B-reasoning_betaはimage text to textに適しています。
osFoundryでMed-Asagi-14B-reasoning_betaをどう使えばよいですか？
キーダイアログでMIL-UT 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Med-Asagi-14B-reasoning_beta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。
MIL-UTにより公開（2026年3月10日）。 出典: https://huggingface.co/MIL-UT/Med-Asagi-14B-reasoning_beta