RAG-R1-mq-7b
RAG-R1-mq-7bはyaoyueduzhenによる7億パラメータのチャットモデルです（2025年7月3日リリース）。RAG-R1-mq-7b is an open-weights chat model with roughly 7 billion parameters.
by yaoyueduzhen · 7Bパラメータ
得意な用途
- 低レイテンシのチャットとルーティング
- リクエストのルーティングとトリアージ
- テキスト分類
osFoundryでのRAG-R1-mq-7bの使い方
ご自身のキーで接続（BYOK）
キーダイアログを開き、yaoyueduzhenのAPIキーを貼り付けるだけで、osFoundryがRAG-R1-mq-7b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
RAG-R1-mq-7b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。
RAG-R1-mq-7bを動かせるハードウェア
RAG-R1-mq-7b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5 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17 GB）。
RAG-R1-mq-7b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。
RAG-R1-mq-7bについてのよくある質問
RAG-R1-mq-7bは無料で使えますか？
RAG-R1-mq-7b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。
RAG-R1-mq-7b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。
RAG-R1-mq-7bに必要なVRAMはどれくらいですか？
Q4量子化で約5 GB、フルFP16精度で約17 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。
RAG-R1-mq-7bをローカルで実行できますか？
はい。RAG-R1-mq-7b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。
RAG-R1-mq-7bが最も得意なことは何ですか？
RAG-R1-mq-7bは低レイテンシのチャットとルーティング, リクエストのルーティングとトリアージ, テキスト分類に適しています。
osFoundryでRAG-R1-mq-7bをどう使えばよいですか？
キーダイアログでyaoyueduzhen 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RAG-R1-mq-7b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。
yaoyueduzhenにより公開（2025年7月3日）。 出典: https://huggingface.co/yaoyueduzhen/RAG-R1-mq-7b