KaLM-Embedding-Gemma3-12B-2511
Выпущенная tencent в 2025 году, KaLM-Embedding-Gemma3-12B-2511 — это 12-миллиардная параметрическая эмбеддинг модель. KaLM-Embedding-Gemma3-12B-2511 is an open-weights embed model with roughly 12 billion parameters.
by tencent · 12B параметров
Лучше всего подходит для
Способы использования KaLM-Embedding-Gemma3-12B-2511 в osFoundry
Подключите со своим ключом (BYOK)
Откройте диалог ключей и вставьте ваш API-ключ tencent. osFoundry автоматически обнаружит KaLM-Embedding-Gemma3-12B-2511 — 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
KaLM-Embedding-Gemma3-12B-2511 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 KaLM-Embedding-Gemma3-12B-2511
KaLM-Embedding-Gemma3-12B-2511 работает на одном потребительском GPU объёмом 16 ГБ (~8 ГБ VRAM с запасом для KV-кэша). Инференс с полной точностью помещается на одной H100 80GB при точности FP16 (~29 ГБ).
KaLM-Embedding-Gemma3-12B-2511 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 KaLM-Embedding-Gemma3-12B-2511
Бесплатна ли KaLM-Embedding-Gemma3-12B-2511 в использовании?
KaLM-Embedding-Gemma3-12B-2511 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 KaLM-Embedding-Gemma3-12B-2511 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 KaLM-Embedding-Gemma3-12B-2511?
Приблизительно 8 ГБ при квантизации Q4 или 29 ГБ при полной точности FP16. Помещается на одном потребительском GPU объёмом 24 ГБ.
Можно ли запустить KaLM-Embedding-Gemma3-12B-2511 локально?
Да. KaLM-Embedding-Gemma3-12B-2511 имеет открытые веса и работает локально на GPU рабочей станции. Локальная среда выполнения osFoundry берёт на себя загрузку модели, квантизацию и маршрутизацию.
В чём KaLM-Embedding-Gemma3-12B-2511 лучше всего?
KaLM-Embedding-Gemma3-12B-2511 хорошо подходит для sentence similarity.
Как использовать KaLM-Embedding-Gemma3-12B-2511 в osFoundry?
Вставьте свой API-ключ tencent в диалог ключей (или разверните открытые веса для моделей с возможностью самостоятельного хостинга), назначьте KaLM-Embedding-Gemma3-12B-2511 на роль Maestro во вкладке Pipeline, а затем используйте её в чате, в Room App через invokeAI или в собственных приложениях.
Опубликовано tencent 4 ноября 2025 г.. Источник: https://huggingface.co/tencent/KaLM-Embedding-Gemma3-12B-2511