olmOCR-2-7B-1025-FP8
olmOCR-2-7B-1025-FP8 é um modelo de 7 bilhões de parâmetros de geração de imagens da TitanML, lançado em 28 de março de 2026. olmOCR-2-7B-1025-FP8 is an open-weights image model with roughly 7 billion parameters.
by TitanML · 7B parâmetros
Ideal para
Como usar olmOCR-2-7B-1025-FP8 no osFoundry
Conecte com sua própria chave (BYOK)
Abra o diálogo de chaves e cole sua chave de API da TitanML. O osFoundry descobre olmOCR-2-7B-1025-FP8 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
olmOCR-2-7B-1025-FP8 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 olmOCR-2-7B-1025-FP8
olmOCR-2-7B-1025-FP8 roda em uma única GPU de consumo de 16GB (~5 GB de VRAM com folga para KV-cache). A inferência em precisão completa cabe em uma única H100 80GB em precisão FP16 (~17 GB).
olmOCR-2-7B-1025-FP8 vs modelos semelhantes
| Modelo | Organização | Parâmetros | Contexto | Preço de entrada | Auto-hospedado |
|---|
| olmOCR-2-7B-1025-FP8 | TitanML | 7B | — | Free (local) | Sim |
| ERGO-7B | nota-ai | 7B | — | Free (local) | Sim |
| Qwen3-VL-8B-Instruct | Qwen | 8B | — | Free (local) | Sim |
| openvla-v01-7b | openvla | 7B | — | Free (local) | Sim |
Licença
Não especificada — Termos de licença não especificados — verifique o model card original antes do uso comercial.
Consulte a documentação original.
Perguntas frequentes sobre olmOCR-2-7B-1025-FP8
olmOCR-2-7B-1025-FP8 é gratuito?
olmOCR-2-7B-1025-FP8 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 olmOCR-2-7B-1025-FP8 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 olmOCR-2-7B-1025-FP8 precisa?
Aproximadamente 5 GB em quantização Q4, ou 17 GB em precisão FP16 completa. Cabe em uma única GPU de consumo de 24GB.
Posso rodar olmOCR-2-7B-1025-FP8 localmente?
Sim. olmOCR-2-7B-1025-FP8 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 olmOCR-2-7B-1025-FP8 é melhor?
olmOCR-2-7B-1025-FP8 é bem adequado para image text to text.
Como uso olmOCR-2-7B-1025-FP8 no osFoundry?
Cole sua chave de API da TitanML no diálogo de chaves (ou implante os pesos abertos para modelos auto-hospedáveis), atribua olmOCR-2-7B-1025-FP8 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 TitanML em 28 de março de 2026. Fonte: https://huggingface.co/TitanML/olmOCR-2-7B-1025-FP8