QwQ-DeepSeek-R1-SkyT1-Flash-Lightest-32B-mlx-4Bit
QwQ-DeepSeek-R1-SkyT1-Flash-Lightest-32B-mlx-4Bit — это 32-миллиардная параметрическая чат модель от mlx-community, выпущенная 13 марта 2025 г.. QwQ-DeepSeek-R1-SkyT1-Flash-Lightest-32B-mlx-4Bit is an open-weights chat model with roughly 32 billion parameters.
by mlx-community · 32B параметров
Лучше всего подходит для
Способы использования QwQ-DeepSeek-R1-SkyT1-Flash-Lightest-32B-mlx-4Bit в osFoundry
Подключите со своим ключом (BYOK)
Откройте диалог ключей и вставьте ваш API-ключ mlx-community. osFoundry автоматически обнаружит QwQ-DeepSeek-R1-SkyT1-Flash-Lightest-32B-mlx-4Bit — 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
QwQ-DeepSeek-R1-SkyT1-Flash-Lightest-32B-mlx-4Bit 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 QwQ-DeepSeek-R1-SkyT1-Flash-Lightest-32B-mlx-4Bit
QwQ-DeepSeek-R1-SkyT1-Flash-Lightest-32B-mlx-4Bit работает на потребительском или рабочем GPU объёмом 24 ГБ (~20 ГБ VRAM с запасом для KV-кэша). Инференс с полной точностью помещается на одной H100 80GB при точности FP16 (~77 ГБ).
QwQ-DeepSeek-R1-SkyT1-Flash-Lightest-32B-mlx-4Bit в сравнении с похожими моделями
| Модель | Организация | Параметры | Контекст | Цена ввода | Самостоятельный хостинг |
|---|
| QwQ-DeepSeek-R1-SkyT1-Flash-Lightest-32B-mlx-4Bit | mlx-community | 32B | — | Free (local) | Да |
| 32B-Qwen2.5-Kunou-v1-GGUF | bartowski | 32B | — | Free (local) | Да |
| QwenLong-L1-32B | Tongyi-Zhiwen | 32B | — | Free (local) | Да |
| WebSailor-32B-GGUF | mradermacher | 32B | — | Free (local) | Да |
Лицензия
Не указано — Условия лицензии не указаны — проверьте карточку исходной модели перед коммерческим использованием.
Сверьтесь с документацией исходного проекта.
Частые вопросы о QwQ-DeepSeek-R1-SkyT1-Flash-Lightest-32B-mlx-4Bit
Бесплатна ли QwQ-DeepSeek-R1-SkyT1-Flash-Lightest-32B-mlx-4Bit в использовании?
QwQ-DeepSeek-R1-SkyT1-Flash-Lightest-32B-mlx-4Bit 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 QwQ-DeepSeek-R1-SkyT1-Flash-Lightest-32B-mlx-4Bit 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 QwQ-DeepSeek-R1-SkyT1-Flash-Lightest-32B-mlx-4Bit?
Приблизительно 20 ГБ при квантизации Q4 или 77 ГБ при полной точности FP16. Помещается на одном потребительском GPU объёмом 24 ГБ.
Можно ли запустить QwQ-DeepSeek-R1-SkyT1-Flash-Lightest-32B-mlx-4Bit локально?
Да. QwQ-DeepSeek-R1-SkyT1-Flash-Lightest-32B-mlx-4Bit имеет открытые веса и работает локально на GPU рабочей станции. Локальная среда выполнения osFoundry берёт на себя загрузку модели, квантизацию и маршрутизацию.
В чём QwQ-DeepSeek-R1-SkyT1-Flash-Lightest-32B-mlx-4Bit лучше всего?
QwQ-DeepSeek-R1-SkyT1-Flash-Lightest-32B-mlx-4Bit хорошо подходит для text generation.
Как использовать QwQ-DeepSeek-R1-SkyT1-Flash-Lightest-32B-mlx-4Bit в osFoundry?
Вставьте свой API-ключ mlx-community в диалог ключей (или разверните открытые веса для моделей с возможностью самостоятельного хостинга), назначьте QwQ-DeepSeek-R1-SkyT1-Flash-Lightest-32B-mlx-4Bit на роль Maestro во вкладке Pipeline, а затем используйте её в чате, в Room App через invokeAI или в собственных приложениях.
Опубликовано mlx-community 13 марта 2025 г.. Источник: https://huggingface.co/mlx-community/QwQ-DeepSeek-R1-SkyT1-Flash-Lightest-32B-mlx-4Bit