FuseO1-DeepSeekR1-Qwen2.5-Coder-32B-Preview-Q8
FuseO1-DeepSeekR1-Qwen2.5-Coder-32B-Preview-Q8 é um modelo de 32 bilhões de parâmetros de chat da mlx-community, lançado em 19 de fevereiro de 2025. FuseO1-DeepSeekR1-Qwen2.5-Coder-32B-Preview-Q8 is an open-weights chat model with roughly 32 billion parameters.
by mlx-community · 32B parâmetros
Ideal para
- chat e roteamento de baixa latência
- roteamento e triagem de requisições
- classificação de texto
Como usar FuseO1-DeepSeekR1-Qwen2.5-Coder-32B-Preview-Q8 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-32B-Preview-Q8 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-32B-Preview-Q8 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-32B-Preview-Q8
FuseO1-DeepSeekR1-Qwen2.5-Coder-32B-Preview-Q8 roda em uma GPU de consumo ou workstation de 24GB (~20 GB de VRAM com folga para KV-cache). A inferência em precisão completa cabe em uma única H100 80GB em precisão FP16 (~77 GB).
FuseO1-DeepSeekR1-Qwen2.5-Coder-32B-Preview-Q8 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-32B-Preview-Q8
FuseO1-DeepSeekR1-Qwen2.5-Coder-32B-Preview-Q8 é gratuito?
FuseO1-DeepSeekR1-Qwen2.5-Coder-32B-Preview-Q8 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-32B-Preview-Q8 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-32B-Preview-Q8 precisa?
Aproximadamente 20 GB em quantização Q4, ou 77 GB em precisão FP16 completa. Cabe em uma única GPU de consumo de 24GB.
Posso rodar FuseO1-DeepSeekR1-Qwen2.5-Coder-32B-Preview-Q8 localmente?
Sim. FuseO1-DeepSeekR1-Qwen2.5-Coder-32B-Preview-Q8 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-32B-Preview-Q8 é melhor?
FuseO1-DeepSeekR1-Qwen2.5-Coder-32B-Preview-Q8 é bem adequado para chat e roteamento de baixa latência, roteamento e triagem de requisições, classificação de texto.
Como uso FuseO1-DeepSeekR1-Qwen2.5-Coder-32B-Preview-Q8 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-32B-Preview-Q8 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 19 de fevereiro de 2025. Fonte: https://huggingface.co/mlx-community/FuseO1-DeepSeekR1-Qwen2.5-Coder-32B-Preview-Q8