gemma-4-31B-it-RotorQuant-GGUF-Q2_K
gemma-4-31B-it-RotorQuant-GGUF-Q2_K é um modelo de 31 bilhões de parâmetros de geração de imagens da majentik, lançado em 13 de abril de 2026. gemma-4-31B-it-RotorQuant-GGUF-Q2_K is an open-weights image model with roughly 31 billion parameters.
by majentik · 31B parâmetros
Ideal para
Como usar gemma-4-31B-it-RotorQuant-GGUF-Q2_K no osFoundry
Conecte com sua própria chave (BYOK)
Abra o diálogo de chaves e cole sua chave de API da majentik. O osFoundry descobre gemma-4-31B-it-RotorQuant-GGUF-Q2_K 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
gemma-4-31B-it-RotorQuant-GGUF-Q2_K 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 gemma-4-31B-it-RotorQuant-GGUF-Q2_K
gemma-4-31B-it-RotorQuant-GGUF-Q2_K roda em uma GPU de consumo ou workstation de 24GB (~19 GB de VRAM com folga para KV-cache). A inferência em precisão completa cabe em uma única H100 80GB em precisão FP16 (~75 GB).
gemma-4-31B-it-RotorQuant-GGUF-Q2_K 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 gemma-4-31B-it-RotorQuant-GGUF-Q2_K
gemma-4-31B-it-RotorQuant-GGUF-Q2_K é gratuito?
gemma-4-31B-it-RotorQuant-GGUF-Q2_K 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 gemma-4-31B-it-RotorQuant-GGUF-Q2_K 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 gemma-4-31B-it-RotorQuant-GGUF-Q2_K precisa?
Aproximadamente 19 GB em quantização Q4, ou 75 GB em precisão FP16 completa. Cabe em uma única GPU de consumo de 24GB.
Posso rodar gemma-4-31B-it-RotorQuant-GGUF-Q2_K localmente?
Sim. gemma-4-31B-it-RotorQuant-GGUF-Q2_K 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 gemma-4-31B-it-RotorQuant-GGUF-Q2_K é melhor?
gemma-4-31B-it-RotorQuant-GGUF-Q2_K é bem adequado para image text to text.
Como uso gemma-4-31B-it-RotorQuant-GGUF-Q2_K no osFoundry?
Cole sua chave de API da majentik no diálogo de chaves (ou implante os pesos abertos para modelos auto-hospedáveis), atribua gemma-4-31B-it-RotorQuant-GGUF-Q2_K 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 majentik em 13 de abril de 2026. Fonte: https://huggingface.co/majentik/gemma-4-31B-it-RotorQuant-GGUF-Q2_K