Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-UD-Q4_K_XL-layers
Выпущенная meshllm в 2026 году, Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-UD-Q4_K_XL-layers — это 17-миллиардная параметрическая чат модель. Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-UD-Q4_K_XL-layers is an open-weights chat model with roughly 17 billion parameters.
by meshllm · 17B параметров
Лучше всего подходит для
Способы использования Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-UD-Q4_K_XL-layers в osFoundry
Подключите со своим ключом (BYOK)
Откройте диалог ключей и вставьте ваш API-ключ meshllm. osFoundry автоматически обнаружит Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-UD-Q4_K_XL-layers — 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
Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-UD-Q4_K_XL-layers 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 Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-UD-Q4_K_XL-layers
Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-UD-Q4_K_XL-layers работает на одном потребительском GPU объёмом 16 ГБ (~11 ГБ VRAM с запасом для KV-кэша). Инференс с полной точностью помещается на одной H100 80GB при точности FP16 (~41 ГБ).
Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-UD-Q4_K_XL-layers 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 Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-UD-Q4_K_XL-layers
Бесплатна ли Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-UD-Q4_K_XL-layers в использовании?
Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-UD-Q4_K_XL-layers 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 Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-UD-Q4_K_XL-layers 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 Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-UD-Q4_K_XL-layers?
Приблизительно 11 ГБ при квантизации Q4 или 41 ГБ при полной точности FP16. Помещается на одном потребительском GPU объёмом 24 ГБ.
Можно ли запустить Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-UD-Q4_K_XL-layers локально?
Да. Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-UD-Q4_K_XL-layers имеет открытые веса и работает локально на GPU рабочей станции. Локальная среда выполнения osFoundry берёт на себя загрузку модели, квантизацию и маршрутизацию.
В чём Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-UD-Q4_K_XL-layers лучше всего?
Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-UD-Q4_K_XL-layers хорошо подходит для text generation.
Как использовать Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-UD-Q4_K_XL-layers в osFoundry?
Вставьте свой API-ключ meshllm в диалог ключей (или разверните открытые веса для моделей с возможностью самостоятельного хостинга), назначьте Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-UD-Q4_K_XL-layers на роль Maestro во вкладке Pipeline, а затем используйте её в чате, в Room App через invokeAI или в собственных приложениях.
Опубликовано meshllm 11 мая 2026 г.. Источник: https://huggingface.co/meshllm/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-UD-Q4_K_XL-layers