LLaDA-8B-Base-gg2m
Entwickelt von Fraser, ist LLaDA-8B-Base-gg2m ein 8 Milliarden Parameter umfassendes Chat-Modell. LLaDA-8B-Base-gg2m is an open-weights chat model with roughly 8 billion parameters.
by Fraser · 8 Mrd. Parameter
Am besten geeignet für
Möglichkeiten, LLaDA-8B-Base-gg2m in osFoundry zu nutzen
Mit eigenem Schlüssel verbinden (BYOK)
Öffnen Sie den Schlüssel-Dialog und fügen Sie Ihren Fraser-API-Key ein. osFoundry erkennt LLaDA-8B-Base-gg2m automatisch — weisen Sie es im Pipeline-Tab einer Maestro-Rolle (Router, Direct, Orchestrator oder Fallback) zu, und es ist in jedem Chat verfügbar. Ihr Key, Ihr Provider-Konto — kein Token-Aufschlag.
Dedizierten Endpunkt bereitstellen
LLaDA-8B-Base-gg2m ist Open-Weights — betreiben Sie es lokal kostenlos oder stellen Sie in Ihrem Workspace einen dedizierten GPU-Endpunkt für reservierte Kapazität ohne Rate Limits bereit.
In einer Room App verwenden
Room Apps deklarieren KI-Funktionen in ihrem Manifest und rufen sie anschließend mit invokeAI auf:
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
Aus eigenen Anwendungen aufrufen
Sobald ein Modell in Ihrem Workspace eingerichtet ist, können Sie es als API hosten und aus Ihren eigenen Diensten, Skripten oder CI — außerhalb von osFoundry — erreichen.
Welche Hardware kann LLaDA-8B-Base-gg2m ausführen
LLaDA-8B-Base-gg2m läuft auf eine einzelne 16GB-Consumer-GPU (~5 GB VRAM mit Reserve für den KV-Cache). Inferenz in voller Präzision passt auf eine einzelne H100 80GB bei FP16-Präzision (~20 GB).
LLaDA-8B-Base-gg2m im Vergleich zu ähnlichen Modellen
Lizenz
Nicht angegeben — Lizenzbedingungen nicht angegeben — prüfen Sie die Upstream-Model-Card vor kommerzieller Nutzung.
Konsultieren Sie die Upstream-Dokumentation.
Häufige Fragen zu LLaDA-8B-Base-gg2m
Ist LLaDA-8B-Base-gg2m kostenlos nutzbar?
LLaDA-8B-Base-gg2m kann auf Ihrer eigenen Hardware kostenlos lokal betrieben werden. Der gehostete Zugriff über osFoundry wird abgerechnet (Input Free (local), Output Free (local)). Sie können jederzeit zwischen lokal und gehostet wechseln.
Kann ich LLaDA-8B-Base-gg2m kommerziell nutzen?
Kommerzielle Nutzung ist unter bestimmten Bedingungen erlaubt. Lizenzbedingungen nicht angegeben — prüfen Sie die Upstream-Model-Card vor kommerzieller Nutzung. Konsultieren Sie die Upstream-Dokumentation.
Wie viel VRAM benötigt LLaDA-8B-Base-gg2m?
Etwa 5 GB bei Q4-Quantization oder 20 GB bei voller FP16-Präzision. Passt auf eine einzelne 24GB-Consumer-GPU.
Kann ich LLaDA-8B-Base-gg2m lokal betreiben?
Ja. LLaDA-8B-Base-gg2m ist Open-Weights und läuft lokal auf einer Workstation-GPU. Die lokale Runtime von osFoundry übernimmt Modellladen, Quantization und Routing.
Worin ist LLaDA-8B-Base-gg2m besonders gut?
LLaDA-8B-Base-gg2m eignet sich besonders für text generation.
Wie verwende ich LLaDA-8B-Base-gg2m in osFoundry?
Fügen Sie Ihren Fraser-API-Key im Schlüssel-Dialog ein (oder stellen Sie bei selbst hostbaren Modellen die Open Weights bereit), weisen Sie LLaDA-8B-Base-gg2m im Pipeline-Tab einer Maestro-Rolle zu und nutzen Sie es anschließend im Chat, in Room Apps über invokeAI oder in Ihren eigenen Anwendungen.
Veröffentlicht von Fraser am 10. Februar 2026. Quelle: https://huggingface.co/Fraser/LLaDA-8B-Base-gg2m