2b1522e6-bef2-7cc4-831b-3794a31bcfdb
Lançado pela phungkhaccuong em 2025, 2b1522e6-bef2-7cc4-831b-3794a31bcfdb é um modelo de 831 bilhões de parâmetros de chat. 2b1522e6-bef2-7cc4-831b-3794a31bcfdb is an open-weights chat model with roughly 831 billion parameters.
by phungkhaccuong · 831B parâmetros
Ideal para
- raciocínio complexo de múltiplas etapas
- orquestração de agentes com uso de ferramentas
- análise e sumarização de documentos longos
Como usar 2b1522e6-bef2-7cc4-831b-3794a31bcfdb no osFoundry
Conecte com sua própria chave (BYOK)
Abra o diálogo de chaves e cole sua chave de API da phungkhaccuong. O osFoundry descobre 2b1522e6-bef2-7cc4-831b-3794a31bcfdb 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
2b1522e6-bef2-7cc4-831b-3794a31bcfdb 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 2b1522e6-bef2-7cc4-831b-3794a31bcfdb
2b1522e6-bef2-7cc4-831b-3794a31bcfdb roda em uma configuração multi-GPU ou H200 141GB em Q4 (~499 GB de VRAM com folga para KV-cache). A inferência em precisão completa requer múltiplas GPUs H100/H200 em FP16 (~1995 GB).
2b1522e6-bef2-7cc4-831b-3794a31bcfdb 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 2b1522e6-bef2-7cc4-831b-3794a31bcfdb
2b1522e6-bef2-7cc4-831b-3794a31bcfdb é gratuito?
2b1522e6-bef2-7cc4-831b-3794a31bcfdb 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 2b1522e6-bef2-7cc4-831b-3794a31bcfdb 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 2b1522e6-bef2-7cc4-831b-3794a31bcfdb precisa?
Aproximadamente 499 GB em quantização Q4, ou 1995 GB em precisão FP16 completa. Requer multi-GPU em quantização mais alta.
Posso rodar 2b1522e6-bef2-7cc4-831b-3794a31bcfdb localmente?
Sim. 2b1522e6-bef2-7cc4-831b-3794a31bcfdb 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 2b1522e6-bef2-7cc4-831b-3794a31bcfdb é melhor?
2b1522e6-bef2-7cc4-831b-3794a31bcfdb é bem adequado para raciocínio complexo de múltiplas etapas, orquestração de agentes com uso de ferramentas, análise e sumarização de documentos longos.
Como uso 2b1522e6-bef2-7cc4-831b-3794a31bcfdb no osFoundry?
Cole sua chave de API da phungkhaccuong no diálogo de chaves (ou implante os pesos abertos para modelos auto-hospedáveis), atribua 2b1522e6-bef2-7cc4-831b-3794a31bcfdb 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 phungkhaccuong em 9 de janeiro de 2025. Fonte: https://huggingface.co/phungkhaccuong/2b1522e6-bef2-7cc4-831b-3794a31bcfdb