72B-Qwen2.5-Kunou-v1-control-vectors
Lançado pela gghfez em 2024, 72B-Qwen2.5-Kunou-v1-control-vectors é um modelo de 72 bilhões de parâmetros de chat. 72B-Qwen2.5-Kunou-v1-control-vectors is an open-weights chat model with roughly 72 billion parameters.
by gghfez · 72B parâmetros
Ideal para
- raciocínio complexo de múltiplas etapas
- orquestração de agentes com uso de ferramentas
- análise e sumarização de documentos longos
Como usar 72B-Qwen2.5-Kunou-v1-control-vectors no osFoundry
Conecte com sua própria chave (BYOK)
Abra o diálogo de chaves e cole sua chave de API da gghfez. O osFoundry descobre 72B-Qwen2.5-Kunou-v1-control-vectors automaticamente — atribua-o a um papel do Maestro (router, direct, orchestrator ou fallback) na aba Pipeline e ele estará ativo em cada chat. Sua chave, sua conta no provedor — sem markup sobre tokens.
Implante um endpoint dedicado
72B-Qwen2.5-Kunou-v1-control-vectors é open-weights — execute localmente sem custo, ou implante um endpoint GPU dedicado no seu workspace para capacidade reservada sem limites de taxa.
Use em um Room App
Os Room Apps declaram recursos de IA em seus manifestos e os chamam com invokeAI:
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
Chame a partir dos seus próprios apps
Uma vez que um modelo está conectado ao seu workspace, você pode hospedá-lo como uma API e acessá-lo a partir dos seus próprios serviços, scripts ou CI — fora do osFoundry.
Quais hardwares rodam 72B-Qwen2.5-Kunou-v1-control-vectors
72B-Qwen2.5-Kunou-v1-control-vectors roda em uma única A100 80GB ou H100 80GB em quantização Q4 (~44 GB de VRAM com folga para KV-cache). A inferência em precisão completa requer múltiplas GPUs H100/H200 em FP16 (~173 GB).
72B-Qwen2.5-Kunou-v1-control-vectors vs modelos semelhantes
Licença
Não especificada — Termos de licença não especificados — verifique o model card original antes do uso comercial.
Consulte a documentação original.
Perguntas frequentes sobre 72B-Qwen2.5-Kunou-v1-control-vectors
72B-Qwen2.5-Kunou-v1-control-vectors é gratuito?
72B-Qwen2.5-Kunou-v1-control-vectors é gratuito para rodar localmente no seu próprio hardware. O acesso hospedado via osFoundry é medido (entrada Free (local), saída Free (local)). Você pode alternar entre local e hospedado a qualquer momento.
Posso usar 72B-Qwen2.5-Kunou-v1-control-vectors comercialmente?
Uso comercial é permitido com condições. Termos de licença não especificados — verifique o model card original antes do uso comercial. Consulte a documentação original.
Quanta VRAM 72B-Qwen2.5-Kunou-v1-control-vectors precisa?
Aproximadamente 44 GB em quantização Q4, ou 173 GB em precisão FP16 completa. Cabe em uma única A100/H100 80GB.
Posso rodar 72B-Qwen2.5-Kunou-v1-control-vectors localmente?
Sim. 72B-Qwen2.5-Kunou-v1-control-vectors é open-weights e roda localmente em uma GPU de workstation. O runtime local do osFoundry cuida do carregamento, da quantização e do roteamento do modelo.
Em que 72B-Qwen2.5-Kunou-v1-control-vectors é melhor?
72B-Qwen2.5-Kunou-v1-control-vectors é bem adequado para raciocínio complexo de múltiplas etapas, orquestração de agentes com uso de ferramentas, análise e sumarização de documentos longos.
Como uso 72B-Qwen2.5-Kunou-v1-control-vectors no osFoundry?
Cole sua chave de API da gghfez no diálogo de chaves (ou implante os pesos abertos para modelos auto-hospedáveis), atribua 72B-Qwen2.5-Kunou-v1-control-vectors a um papel do Maestro na aba Pipeline e use-o em chats, em Room Apps via invokeAI ou nos seus próprios apps.
Publicado pela gghfez em 17 de dezembro de 2024. Fonte: https://huggingface.co/gghfez/72B-Qwen2.5-Kunou-v1-control-vectors