tutor-qwen2.5-7b
Выпущенная Bialy17 в 2026 году, tutor-qwen2.5-7b — это 7-миллиардная параметрическая чат модель. tutor-qwen2.5-7b is an open-weights chat model with roughly 7 billion parameters.
by Bialy17 · 7B параметров
Лучше всего подходит для
Способы использования tutor-qwen2.5-7b в osFoundry
Подключите со своим ключом (BYOK)
Откройте диалог ключей и вставьте ваш API-ключ Bialy17. osFoundry автоматически обнаружит tutor-qwen2.5-7b — назначьте её на роль Maestro (router, direct, orchestrator или fallback) во вкладке Pipeline, и она будет доступна в каждом чате. Ваш ключ, ваш аккаунт у провайдера — без наценки на токены.
Разверните выделенный эндпоинт
tutor-qwen2.5-7b распространяется с открытыми весами — запускайте её локально бесплатно или разверните выделенный GPU-эндпоинт в вашем рабочем пространстве для зарезервированных мощностей без ограничений по частоте запросов.
Используйте в Room App
Room App объявляют функции ИИ в своём манифесте, а затем вызывают их через invokeAI:
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
Вызывайте из своих приложений
После подключения модели к вашему рабочему пространству вы можете разместить её как API и обращаться к ней из своих сервисов, скриптов или CI — за пределами osFoundry.
На каком оборудовании можно запустить tutor-qwen2.5-7b
tutor-qwen2.5-7b работает на одном потребительском GPU объёмом 16 ГБ (~5 ГБ VRAM с запасом для KV-кэша). Инференс с полной точностью помещается на одной H100 80GB при точности FP16 (~17 ГБ).
tutor-qwen2.5-7b в сравнении с похожими моделями
Лицензия
Не указано — Условия лицензии не указаны — проверьте карточку исходной модели перед коммерческим использованием.
Сверьтесь с документацией исходного проекта.
Частые вопросы о tutor-qwen2.5-7b
Бесплатна ли tutor-qwen2.5-7b в использовании?
tutor-qwen2.5-7b можно бесплатно запускать локально на собственном оборудовании. Хостинговый доступ через osFoundry тарифицируется (ввод Free (local), вывод Free (local)). Вы можете переключаться между локальным и хостинговым режимами в любой момент.
Можно ли использовать tutor-qwen2.5-7b в коммерческих целях?
Коммерческое использование разрешено с условиями. Условия лицензии не указаны — проверьте карточку исходной модели перед коммерческим использованием. Сверьтесь с документацией исходного проекта.
Сколько VRAM требуется для tutor-qwen2.5-7b?
Приблизительно 5 ГБ при квантизации Q4 или 17 ГБ при полной точности FP16. Помещается на одном потребительском GPU объёмом 24 ГБ.
Можно ли запустить tutor-qwen2.5-7b локально?
Да. tutor-qwen2.5-7b имеет открытые веса и работает локально на GPU рабочей станции. Локальная среда выполнения osFoundry берёт на себя загрузку модели, квантизацию и маршрутизацию.
В чём tutor-qwen2.5-7b лучше всего?
tutor-qwen2.5-7b хорошо подходит для text generation.
Как использовать tutor-qwen2.5-7b в osFoundry?
Вставьте свой API-ключ Bialy17 в диалог ключей (или разверните открытые веса для моделей с возможностью самостоятельного хостинга), назначьте tutor-qwen2.5-7b на роль Maestro во вкладке Pipeline, а затем используйте её в чате, в Room App через invokeAI или в собственных приложениях.
Опубликовано Bialy17 27 апреля 2026 г.. Источник: https://huggingface.co/Bialy17/tutor-qwen2.5-7b