GRPO_KL_Qwen2.5-1.5B-Instruct_MedQA_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN
xw1234ganのGRPO_KL_Qwen2.5-1.5B-Instruct_MedQA_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GENは2億パラメータを搭載したチャットモデルです。GRPO_KL_Qwen2.5-1.5B-Instruct_MedQA_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN is an open-weights chat model with roughly 2 billion parameters.
by xw1234gan · 2Bパラメータ
得意な用途
osFoundryでのGRPO_KL_Qwen2.5-1.5B-Instruct_MedQA_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GENの使い方
ご自身のキーで接続（BYOK）
キーダイアログを開き、xw1234ganのAPIキーを貼り付けるだけで、osFoundryがGRPO_KL_Qwen2.5-1.5B-Instruct_MedQA_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN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
GRPO_KL_Qwen2.5-1.5B-Instruct_MedQA_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN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。
GRPO_KL_Qwen2.5-1.5B-Instruct_MedQA_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GENを動かせるハードウェア
GRPO_KL_Qwen2.5-1.5B-Instruct_MedQA_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN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2 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5 GB）。
GRPO_KL_Qwen2.5-1.5B-Instruct_MedQA_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GENと類似モデルの比較
| モデル | 組織 | パラメータ | コンテキスト | 入力価格 | セルフホスト |
|---|
| GRPO_KL_Qwen2.5-1.5B-Instruct_MedQA_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN | xw1234gan | 2B | — | Free (local) | 可能 |
| OTel-LLM-1.7B-IT | farbodtavakkoli | 2B | — | Free (local) | 可能 |
| HY-MT1.5-1.8B-4bit | mlx-community | 2B | — | Free (local) | 可能 |
| rwkv6-1.6B-finch | fla-hub | 2B | — | Free (local) | 可能 |
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。
GRPO_KL_Qwen2.5-1.5B-Instruct_MedQA_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GENについてのよくある質問
GRPO_KL_Qwen2.5-1.5B-Instruct_MedQA_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GENは無料で使えますか？
GRPO_KL_Qwen2.5-1.5B-Instruct_MedQA_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN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。
GRPO_KL_Qwen2.5-1.5B-Instruct_MedQA_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN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。
GRPO_KL_Qwen2.5-1.5B-Instruct_MedQA_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GENに必要なVRAMはどれくらいですか？
Q4量子化で約2 GB、フルFP16精度で約5 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。
GRPO_KL_Qwen2.5-1.5B-Instruct_MedQA_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GENをローカルで実行できますか？
はい。GRPO_KL_Qwen2.5-1.5B-Instruct_MedQA_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN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。
GRPO_KL_Qwen2.5-1.5B-Instruct_MedQA_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GENが最も得意なことは何ですか？
GRPO_KL_Qwen2.5-1.5B-Instruct_MedQA_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GENはtext generationに適しています。
osFoundryでGRPO_KL_Qwen2.5-1.5B-Instruct_MedQA_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GENをどう使えばよいですか？
キーダイアログでxw1234gan 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GRPO_KL_Qwen2.5-1.5B-Instruct_MedQA_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN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。
xw1234ganにより公開（2026年4月16日）。 出典: https://huggingface.co/xw1234gan/GRPO_KL_Qwen2.5-1.5B-Instruct_MedQA_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN