intuitor-mmlu_pro-qwen3-4b-think-2507-r6k100
intuitor-mmlu_pro-qwen3-4b-think-2507-r6k100 é um modelo de 4 bilhões de parâmetros de chat da Johnny1024, lançado em 28 de abril de 2026. intuitor-mmlu_pro-qwen3-4b-think-2507-r6k100 is an open-weights chat model with roughly 4 billion parameters.
by Johnny1024 · 4B parâmetros
Ideal para
- chat e roteamento de baixa latência
- roteamento e triagem de requisições
- classificação de texto
Como usar intuitor-mmlu_pro-qwen3-4b-think-2507-r6k100 no osFoundry
Conecte com sua própria chave (BYOK)
Abra o diálogo de chaves e cole sua chave de API da Johnny1024. O osFoundry descobre intuitor-mmlu_pro-qwen3-4b-think-2507-r6k100 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
intuitor-mmlu_pro-qwen3-4b-think-2507-r6k100 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 intuitor-mmlu_pro-qwen3-4b-think-2507-r6k100
intuitor-mmlu_pro-qwen3-4b-think-2507-r6k100 roda em uma única GPU de consumo de 16GB (~3 GB de VRAM com folga para KV-cache). A inferência em precisão completa cabe em uma única H100 80GB em precisão FP16 (~10 GB).
intuitor-mmlu_pro-qwen3-4b-think-2507-r6k100 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 intuitor-mmlu_pro-qwen3-4b-think-2507-r6k100
intuitor-mmlu_pro-qwen3-4b-think-2507-r6k100 é gratuito?
intuitor-mmlu_pro-qwen3-4b-think-2507-r6k100 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 intuitor-mmlu_pro-qwen3-4b-think-2507-r6k100 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 intuitor-mmlu_pro-qwen3-4b-think-2507-r6k100 precisa?
Aproximadamente 3 GB em quantização Q4, ou 10 GB em precisão FP16 completa. Cabe em uma única GPU de consumo de 24GB.
Posso rodar intuitor-mmlu_pro-qwen3-4b-think-2507-r6k100 localmente?
Sim. intuitor-mmlu_pro-qwen3-4b-think-2507-r6k100 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 intuitor-mmlu_pro-qwen3-4b-think-2507-r6k100 é melhor?
intuitor-mmlu_pro-qwen3-4b-think-2507-r6k100 é bem adequado para chat e roteamento de baixa latência, roteamento e triagem de requisições, classificação de texto.
Como uso intuitor-mmlu_pro-qwen3-4b-think-2507-r6k100 no osFoundry?
Cole sua chave de API da Johnny1024 no diálogo de chaves (ou implante os pesos abertos para modelos auto-hospedáveis), atribua intuitor-mmlu_pro-qwen3-4b-think-2507-r6k100 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 Johnny1024 em 28 de abril de 2026. Fonte: https://huggingface.co/Johnny1024/intuitor-mmlu_pro-qwen3-4b-think-2507-r6k100