FuseO1-DeepSeekR1-Qwen2.5-Coder-14B-Preview-mixed_3_6
Desenvolvido pela mlx-community, FuseO1-DeepSeekR1-Qwen2.5-Coder-14B-Preview-mixed_3_6 é um modelo de 14 bilhões de parâmetros de chat. FuseO1-DeepSeekR1-Qwen2.5-Coder-14B-Preview-mixed_3_6 is an open-weights chat model with roughly 14 billion parameters.
by mlx-community · 14B parâmetros
Ideal para
Como usar FuseO1-DeepSeekR1-Qwen2.5-Coder-14B-Preview-mixed_3_6 no osFoundry
Conecte com sua própria chave (BYOK)
Abra o diálogo de chaves e cole sua chave de API da mlx-community. O osFoundry descobre FuseO1-DeepSeekR1-Qwen2.5-Coder-14B-Preview-mixed_3_6 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
FuseO1-DeepSeekR1-Qwen2.5-Coder-14B-Preview-mixed_3_6 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 FuseO1-DeepSeekR1-Qwen2.5-Coder-14B-Preview-mixed_3_6
FuseO1-DeepSeekR1-Qwen2.5-Coder-14B-Preview-mixed_3_6 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).
FuseO1-DeepSeekR1-Qwen2.5-Coder-14B-Preview-mixed_3_6 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 FuseO1-DeepSeekR1-Qwen2.5-Coder-14B-Preview-mixed_3_6
FuseO1-DeepSeekR1-Qwen2.5-Coder-14B-Preview-mixed_3_6 é gratuito?
FuseO1-DeepSeekR1-Qwen2.5-Coder-14B-Preview-mixed_3_6 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 FuseO1-DeepSeekR1-Qwen2.5-Coder-14B-Preview-mixed_3_6 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 FuseO1-DeepSeekR1-Qwen2.5-Coder-14B-Preview-mixed_3_6 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 FuseO1-DeepSeekR1-Qwen2.5-Coder-14B-Preview-mixed_3_6 localmente?
Sim. FuseO1-DeepSeekR1-Qwen2.5-Coder-14B-Preview-mixed_3_6 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 FuseO1-DeepSeekR1-Qwen2.5-Coder-14B-Preview-mixed_3_6 é melhor?
FuseO1-DeepSeekR1-Qwen2.5-Coder-14B-Preview-mixed_3_6 é bem adequado para text generation.
Como uso FuseO1-DeepSeekR1-Qwen2.5-Coder-14B-Preview-mixed_3_6 no osFoundry?
Cole sua chave de API da mlx-community no diálogo de chaves (ou implante os pesos abertos para modelos auto-hospedáveis), atribua FuseO1-DeepSeekR1-Qwen2.5-Coder-14B-Preview-mixed_3_6 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 mlx-community em 11 de março de 2025. Fonte: https://huggingface.co/mlx-community/FuseO1-DeepSeekR1-Qwen2.5-Coder-14B-Preview-mixed_3_6