4B-Instruct-STE
ReginaNasyrovaの4B-Instruct-STEは4億パラメータを搭載したチャットモデルです。4B-Instruct-STE is an open-weights chat model with roughly 4 billion parameters.
by ReginaNasyrova · 4Bパラメータ
得意な用途
osFoundryでの4B-Instruct-STEの使い方
ご自身のキーで接続（BYOK）
キーダイアログを開き、ReginaNasyrovaのAPIキーを貼り付けるだけで、osFoundryが4B-Instruct-STE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
4B-Instruct-STE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。
4B-Instruct-STEを動かせるハードウェア
4B-Instruct-STE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3 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10 GB）。
4B-Instruct-STE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。
4B-Instruct-STEについてのよくある質問
4B-Instruct-STEは無料で使えますか？
4B-Instruct-STE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。
4B-Instruct-STE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。
4B-Instruct-STEに必要なVRAMはどれくらいですか？
Q4量子化で約3 GB、フルFP16精度で約10 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。
4B-Instruct-STEをローカルで実行できますか？
はい。4B-Instruct-STE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。
4B-Instruct-STEが最も得意なことは何ですか？
4B-Instruct-STEはtext generationに適しています。
osFoundryで4B-Instruct-STEをどう使えばよいですか？
キーダイアログでReginaNasyrova 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4B-Instruct-STE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。
ReginaNasyrovaにより公開（2026年4月22日）。 出典: https://huggingface.co/ReginaNasyrova/4B-Instruct-STE