sarvamai-105b-MLX-10bit
sarvamai-105b-MLX-10bit (inferencerlabs, 2026) é um modelo de 105 bilhões de parâmetros de chat. sarvamai-105b-MLX-10bit is an open-weights chat model with roughly 105 billion parameters.
by inferencerlabs · 105B parâmetros
Ideal para
Como usar sarvamai-105b-MLX-10bit no osFoundry
Conecte com sua própria chave (BYOK)
Abra o diálogo de chaves e cole sua chave de API da inferencerlabs. O osFoundry descobre sarvamai-105b-MLX-10bit 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
sarvamai-105b-MLX-10bit 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 sarvamai-105b-MLX-10bit
sarvamai-105b-MLX-10bit roda em uma única A100 80GB ou H100 80GB em quantização Q4 (~63 GB de VRAM com folga para KV-cache). A inferência em precisão completa requer múltiplas GPUs H100/H200 em FP16 (~252 GB).
sarvamai-105b-MLX-10bit 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 sarvamai-105b-MLX-10bit
sarvamai-105b-MLX-10bit é gratuito?
sarvamai-105b-MLX-10bit 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 sarvamai-105b-MLX-10bit 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 sarvamai-105b-MLX-10bit precisa?
Aproximadamente 63 GB em quantização Q4, ou 252 GB em precisão FP16 completa. Cabe em uma única A100/H100 80GB.
Posso rodar sarvamai-105b-MLX-10bit localmente?
Sim. sarvamai-105b-MLX-10bit 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 sarvamai-105b-MLX-10bit é melhor?
sarvamai-105b-MLX-10bit é bem adequado para text generation.
Como uso sarvamai-105b-MLX-10bit no osFoundry?
Cole sua chave de API da inferencerlabs no diálogo de chaves (ou implante os pesos abertos para modelos auto-hospedáveis), atribua sarvamai-105b-MLX-10bit 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 inferencerlabs em 27 de março de 2026. Fonte: https://huggingface.co/inferencerlabs/sarvamai-105b-MLX-10bit