Jade-14B
O Jade-14B da Madras1 concentra 14 bilhões de parâmetros em um modelo de chat. Jade-14B is an open-weights chat model with roughly 14 billion parameters.
by Madras1 · 14B parâmetros
Ideal para
Como usar Jade-14B no osFoundry
Conecte com sua própria chave (BYOK)
Abra o diálogo de chaves e cole sua chave de API da Madras1. O osFoundry descobre Jade-14B 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
Jade-14B 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 Jade-14B
Jade-14B roda em uma única GPU de consumo de 16GB (~9 GB de VRAM com folga para KV-cache). A inferência em precisão completa cabe em uma única H100 80GB em precisão FP16 (~34 GB).
Jade-14B 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 Jade-14B
Jade-14B é gratuito?
Jade-14B 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 Jade-14B 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 Jade-14B precisa?
Aproximadamente 9 GB em quantização Q4, ou 34 GB em precisão FP16 completa. Cabe em uma única GPU de consumo de 24GB.
Posso rodar Jade-14B localmente?
Sim. Jade-14B 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 Jade-14B é melhor?
Jade-14B é bem adequado para text generation.
Como uso Jade-14B no osFoundry?
Cole sua chave de API da Madras1 no diálogo de chaves (ou implante os pesos abertos para modelos auto-hospedáveis), atribua Jade-14B 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 Madras1 em 7 de abril de 2026. Fonte: https://huggingface.co/Madras1/Jade-14B