R2EGym-14B-Agent
R2EGym-14B-Agent（R2E-Gym, 2025）は14億パラメータのチャットモデルです。R2EGym-14B-Agent is an open-weights chat model with roughly 14 billion parameters.
by R2E-Gym · 14Bパラメータ
得意な用途
osFoundryでのR2EGym-14B-Agentの使い方
ご自身のキーで接続（BYOK）
キーダイアログを開き、R2E-GymのAPIキーを貼り付けるだけで、osFoundryがR2EGym-14B-Agent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
R2EGym-14B-Agent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。
R2EGym-14B-Agentを動かせるハードウェア
R2EGym-14B-Agent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）。
R2EGym-14B-Agent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。
R2EGym-14B-Agentについてのよくある質問
R2EGym-14B-Agentは無料で使えますか？
R2EGym-14B-Agent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。
R2EGym-14B-Agent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。
R2EGym-14B-Agent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。
R2EGym-14B-Agentをローカルで実行できますか？
はい。R2EGym-14B-Agent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。
R2EGym-14B-Agentが最も得意なことは何ですか？
R2EGym-14B-Agentはtext generationに適しています。
osFoundryでR2EGym-14B-Agentをどう使えばよいですか？
キーダイアログでR2E-Gym 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R2EGym-14B-Agent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。
R2E-Gymにより公開（2025年2月21日）。 出典: https://huggingface.co/R2E-Gym/R2EGym-14B-Agent