0d8b128b-8753-46c3-b80f-32427bd53cae
0d8b128b-8753-46c3-b80f-32427bd53cae é um modelo de 128 bilhões de parâmetros de chat da nbninh, lançado em 14 de janeiro de 2025. 0d8b128b-8753-46c3-b80f-32427bd53cae is an open-weights chat model with roughly 128 billion parameters.
by nbninh · 128B parâmetros
Ideal para
- raciocínio complexo de múltiplas etapas
- orquestração de agentes com uso de ferramentas
- análise e sumarização de documentos longos
Como usar 0d8b128b-8753-46c3-b80f-32427bd53cae no osFoundry
Conecte com sua própria chave (BYOK)
Abra o diálogo de chaves e cole sua chave de API da nbninh. O osFoundry descobre 0d8b128b-8753-46c3-b80f-32427bd53cae 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
0d8b128b-8753-46c3-b80f-32427bd53cae 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 0d8b128b-8753-46c3-b80f-32427bd53cae
0d8b128b-8753-46c3-b80f-32427bd53cae roda em uma única A100 80GB ou H100 80GB em quantização Q4 (~77 GB de VRAM com folga para KV-cache). A inferência em precisão completa requer múltiplas GPUs H100/H200 em FP16 (~308 GB).
0d8b128b-8753-46c3-b80f-32427bd53cae 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 0d8b128b-8753-46c3-b80f-32427bd53cae
0d8b128b-8753-46c3-b80f-32427bd53cae é gratuito?
0d8b128b-8753-46c3-b80f-32427bd53cae 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 0d8b128b-8753-46c3-b80f-32427bd53cae 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 0d8b128b-8753-46c3-b80f-32427bd53cae precisa?
Aproximadamente 77 GB em quantização Q4, ou 308 GB em precisão FP16 completa. Cabe em uma única A100/H100 80GB.
Posso rodar 0d8b128b-8753-46c3-b80f-32427bd53cae localmente?
Sim. 0d8b128b-8753-46c3-b80f-32427bd53cae 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 0d8b128b-8753-46c3-b80f-32427bd53cae é melhor?
0d8b128b-8753-46c3-b80f-32427bd53cae é bem adequado para raciocínio complexo de múltiplas etapas, orquestração de agentes com uso de ferramentas, análise e sumarização de documentos longos.
Como uso 0d8b128b-8753-46c3-b80f-32427bd53cae no osFoundry?
Cole sua chave de API da nbninh no diálogo de chaves (ou implante os pesos abertos para modelos auto-hospedáveis), atribua 0d8b128b-8753-46c3-b80f-32427bd53cae 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 nbninh em 14 de janeiro de 2025. Fonte: https://huggingface.co/nbninh/0d8b128b-8753-46c3-b80f-32427bd53cae