Z-Image-Turbo-FP8
Z-Image-Turbo-FP8はT5Bによる5億パラメータの画像生成モデルです（2025年11月26日リリース）。Z-Image-Turbo-FP8 is an open-weights image model with roughly 5 billion parameters.
by T5B · 5Bパラメータ
得意な用途
osFoundryでのZ-Image-Turbo-FP8の使い方
ご自身のキーで接続（BYOK）
キーダイアログを開き、T5BのAPIキーを貼り付けるだけで、osFoundryがZ-Image-Turbo-FP8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
Z-Image-Turbo-FP8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。
Z-Image-Turbo-FP8を動かせるハードウェア
Z-Image-Turbo-FP8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12 GB）。
Z-Image-Turbo-FP8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。
Z-Image-Turbo-FP8についてのよくある質問
Z-Image-Turbo-FP8は無料で使えますか？
Z-Image-Turbo-FP8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。
Z-Image-Turbo-FP8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。
Z-Image-Turbo-FP8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12 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。
Z-Image-Turbo-FP8をローカルで実行できますか？
はい。Z-Image-Turbo-FP8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。
Z-Image-Turbo-FP8が最も得意なことは何ですか？
Z-Image-Turbo-FP8はtext to imageに適しています。
osFoundryでZ-Image-Turbo-FP8をどう使えばよいですか？
キーダイアログでT5B 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Z-Image-Turbo-FP8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。
T5Bにより公開（2025年11月26日）。 出典: https://huggingface.co/T5B/Z-Image-Turbo-FP8