InternVL3-78B-Pretrained-i1-GGUF
Desenvolvido pela mradermacher, InternVL3-78B-Pretrained-i1-GGUF é um modelo de 78 bilhões de parâmetros de chat. InternVL3-78B-Pretrained-i1-GGUF is an open-weights chat model with roughly 78 billion parameters.
by mradermacher · 78B parâmetros
Ideal para
- raciocínio complexo de múltiplas etapas
- orquestração de agentes com uso de ferramentas
- análise e sumarização de documentos longos
Como usar InternVL3-78B-Pretrained-i1-GGUF no osFoundry
Conecte com sua própria chave (BYOK)
Abra o diálogo de chaves e cole sua chave de API da mradermacher. O osFoundry descobre InternVL3-78B-Pretrained-i1-GGUF 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
InternVL3-78B-Pretrained-i1-GGUF 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 InternVL3-78B-Pretrained-i1-GGUF
InternVL3-78B-Pretrained-i1-GGUF roda em uma única A100 80GB ou H100 80GB em quantização Q4 (~47 GB de VRAM com folga para KV-cache). A inferência em precisão completa requer múltiplas GPUs H100/H200 em FP16 (~188 GB).
InternVL3-78B-Pretrained-i1-GGUF 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 InternVL3-78B-Pretrained-i1-GGUF
InternVL3-78B-Pretrained-i1-GGUF é gratuito?
InternVL3-78B-Pretrained-i1-GGUF 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 InternVL3-78B-Pretrained-i1-GGUF 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 InternVL3-78B-Pretrained-i1-GGUF precisa?
Aproximadamente 47 GB em quantização Q4, ou 188 GB em precisão FP16 completa. Cabe em uma única A100/H100 80GB.
Posso rodar InternVL3-78B-Pretrained-i1-GGUF localmente?
Sim. InternVL3-78B-Pretrained-i1-GGUF 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 InternVL3-78B-Pretrained-i1-GGUF é melhor?
InternVL3-78B-Pretrained-i1-GGUF é bem adequado para raciocínio complexo de múltiplas etapas, orquestração de agentes com uso de ferramentas, análise e sumarização de documentos longos.
Como uso InternVL3-78B-Pretrained-i1-GGUF no osFoundry?
Cole sua chave de API da mradermacher no diálogo de chaves (ou implante os pesos abertos para modelos auto-hospedáveis), atribua InternVL3-78B-Pretrained-i1-GGUF 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 mradermacher em 14 de maio de 2025. Fonte: https://huggingface.co/mradermacher/InternVL3-78B-Pretrained-i1-GGUF