KaLM-Embedding-Gemma3-12B-2511
Lançado pela tencent em 2025, KaLM-Embedding-Gemma3-12B-2511 é um modelo de 12 bilhões de parâmetros de embeddings. KaLM-Embedding-Gemma3-12B-2511 is an open-weights embed model with roughly 12 billion parameters.
by tencent · 12B parâmetros
Ideal para
Como usar KaLM-Embedding-Gemma3-12B-2511 no osFoundry
Conecte com sua própria chave (BYOK)
Abra o diálogo de chaves e cole sua chave de API da tencent. O osFoundry descobre KaLM-Embedding-Gemma3-12B-2511 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
KaLM-Embedding-Gemma3-12B-2511 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 KaLM-Embedding-Gemma3-12B-2511
KaLM-Embedding-Gemma3-12B-2511 roda em uma única GPU de consumo de 16GB (~8 GB de VRAM com folga para KV-cache). A inferência em precisão completa cabe em uma única H100 80GB em precisão FP16 (~29 GB).
KaLM-Embedding-Gemma3-12B-2511 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 KaLM-Embedding-Gemma3-12B-2511
KaLM-Embedding-Gemma3-12B-2511 é gratuito?
KaLM-Embedding-Gemma3-12B-2511 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 KaLM-Embedding-Gemma3-12B-2511 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 KaLM-Embedding-Gemma3-12B-2511 precisa?
Aproximadamente 8 GB em quantização Q4, ou 29 GB em precisão FP16 completa. Cabe em uma única GPU de consumo de 24GB.
Posso rodar KaLM-Embedding-Gemma3-12B-2511 localmente?
Sim. KaLM-Embedding-Gemma3-12B-2511 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 KaLM-Embedding-Gemma3-12B-2511 é melhor?
KaLM-Embedding-Gemma3-12B-2511 é bem adequado para sentence similarity.
Como uso KaLM-Embedding-Gemma3-12B-2511 no osFoundry?
Cole sua chave de API da tencent no diálogo de chaves (ou implante os pesos abertos para modelos auto-hospedáveis), atribua KaLM-Embedding-Gemma3-12B-2511 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 tencent em 4 de novembro de 2025. Fonte: https://huggingface.co/tencent/KaLM-Embedding-Gemma3-12B-2511