gemma-4-19B-A4B-it-INSTRUCT-Heretic-Uncensored-mlx_JANG_4M
gemma-4-19B-A4B-it-INSTRUCT-Heretic-Uncensored-mlx_JANG_4M é um modelo de 19 bilhões de parâmetros de geração de imagens da WaveCut, lançado em 20 de abril de 2026. gemma-4-19B-A4B-it-INSTRUCT-Heretic-Uncensored-mlx_JANG_4M is an open-weights image model with roughly 19 billion parameters.
by WaveCut · 19B parâmetros
Ideal para
Como usar gemma-4-19B-A4B-it-INSTRUCT-Heretic-Uncensored-mlx_JANG_4M no osFoundry
Conecte com sua própria chave (BYOK)
Abra o diálogo de chaves e cole sua chave de API da WaveCut. O osFoundry descobre gemma-4-19B-A4B-it-INSTRUCT-Heretic-Uncensored-mlx_JANG_4M 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
gemma-4-19B-A4B-it-INSTRUCT-Heretic-Uncensored-mlx_JANG_4M 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 gemma-4-19B-A4B-it-INSTRUCT-Heretic-Uncensored-mlx_JANG_4M
gemma-4-19B-A4B-it-INSTRUCT-Heretic-Uncensored-mlx_JANG_4M roda em uma única GPU de consumo de 16GB (~12 GB de VRAM com folga para KV-cache). A inferência em precisão completa cabe em uma única H100 80GB em precisão FP16 (~46 GB).
gemma-4-19B-A4B-it-INSTRUCT-Heretic-Uncensored-mlx_JANG_4M 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 gemma-4-19B-A4B-it-INSTRUCT-Heretic-Uncensored-mlx_JANG_4M
gemma-4-19B-A4B-it-INSTRUCT-Heretic-Uncensored-mlx_JANG_4M é gratuito?
gemma-4-19B-A4B-it-INSTRUCT-Heretic-Uncensored-mlx_JANG_4M 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 gemma-4-19B-A4B-it-INSTRUCT-Heretic-Uncensored-mlx_JANG_4M 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 gemma-4-19B-A4B-it-INSTRUCT-Heretic-Uncensored-mlx_JANG_4M precisa?
Aproximadamente 12 GB em quantização Q4, ou 46 GB em precisão FP16 completa. Cabe em uma única GPU de consumo de 24GB.
Posso rodar gemma-4-19B-A4B-it-INSTRUCT-Heretic-Uncensored-mlx_JANG_4M localmente?
Sim. gemma-4-19B-A4B-it-INSTRUCT-Heretic-Uncensored-mlx_JANG_4M 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 gemma-4-19B-A4B-it-INSTRUCT-Heretic-Uncensored-mlx_JANG_4M é melhor?
gemma-4-19B-A4B-it-INSTRUCT-Heretic-Uncensored-mlx_JANG_4M é bem adequado para image text to text.
Como uso gemma-4-19B-A4B-it-INSTRUCT-Heretic-Uncensored-mlx_JANG_4M no osFoundry?
Cole sua chave de API da WaveCut no diálogo de chaves (ou implante os pesos abertos para modelos auto-hospedáveis), atribua gemma-4-19B-A4B-it-INSTRUCT-Heretic-Uncensored-mlx_JANG_4M 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 WaveCut em 20 de abril de 2026. Fonte: https://huggingface.co/WaveCut/gemma-4-19B-A4B-it-INSTRUCT-Heretic-Uncensored-mlx_JANG_4M