tomoro-colqwen3-embed-4b
tomoro-colqwen3-embed-4b (TomoroAI, 2025) — это 4-миллиардная параметрическая чат модель. tomoro-colqwen3-embed-4b is an open-weights chat model with roughly 4 billion parameters.
by TomoroAI · 4B параметров
Лучше всего подходит для
- visual document retrieval
Способы использования tomoro-colqwen3-embed-4b в osFoundry
Подключите со своим ключом (BYOK)
Откройте диалог ключей и вставьте ваш API-ключ TomoroAI. osFoundry автоматически обнаружит tomoro-colqwen3-embed-4b — 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
tomoro-colqwen3-embed-4b 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 tomoro-colqwen3-embed-4b
tomoro-colqwen3-embed-4b работает на одном потребительском GPU объёмом 16 ГБ (~3 ГБ VRAM с запасом для KV-кэша). Инференс с полной точностью помещается на одной H100 80GB при точности FP16 (~10 ГБ).
tomoro-colqwen3-embed-4b 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 tomoro-colqwen3-embed-4b
Бесплатна ли tomoro-colqwen3-embed-4b в использовании?
tomoro-colqwen3-embed-4b 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 tomoro-colqwen3-embed-4b 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 tomoro-colqwen3-embed-4b?
Приблизительно 3 ГБ при квантизации Q4 или 10 ГБ при полной точности FP16. Помещается на одном потребительском GPU объёмом 24 ГБ.
Можно ли запустить tomoro-colqwen3-embed-4b локально?
Да. tomoro-colqwen3-embed-4b имеет открытые веса и работает локально на GPU рабочей станции. Локальная среда выполнения osFoundry берёт на себя загрузку модели, квантизацию и маршрутизацию.
В чём tomoro-colqwen3-embed-4b лучше всего?
tomoro-colqwen3-embed-4b хорошо подходит для visual document retrieval.
Как использовать tomoro-colqwen3-embed-4b в osFoundry?
Вставьте свой API-ключ TomoroAI в диалог ключей (или разверните открытые веса для моделей с возможностью самостоятельного хостинга), назначьте tomoro-colqwen3-embed-4b на роль Maestro во вкладке Pipeline, а затем используйте её в чате, в Room App через invokeAI или в собственных приложениях.
Опубликовано TomoroAI 25 ноября 2025 г.. Источник: https://huggingface.co/TomoroAI/tomoro-colqwen3-embed-4b