SpeculatorLlama3-1-8B-Eagle3-converted-0717-quantized
SpeculatorLlama3-1-8B-Eagle3-converted-0717-quantized ist ein 8 Milliarden Parameter umfassendes Chat-Modell von nm-testing, veröffentlicht am 29. Juli 2025. SpeculatorLlama3-1-8B-Eagle3-converted-0717-quantized is an open-weights chat model with roughly 8 billion parameters.
by nm-testing · 8 Mrd. Parameter
Am besten geeignet für
- Chat und Routing mit geringer Latenz
- Anfrage-Routing und Triage
- Textklassifikation
Möglichkeiten, SpeculatorLlama3-1-8B-Eagle3-converted-0717-quantized in osFoundry zu nutzen
Mit eigenem Schlüssel verbinden (BYOK)
Öffnen Sie den Schlüssel-Dialog und fügen Sie Ihren nm-testing-API-Key ein. osFoundry erkennt SpeculatorLlama3-1-8B-Eagle3-converted-0717-quantized 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
SpeculatorLlama3-1-8B-Eagle3-converted-0717-quantized 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 SpeculatorLlama3-1-8B-Eagle3-converted-0717-quantized ausführen
SpeculatorLlama3-1-8B-Eagle3-converted-0717-quantized 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).
SpeculatorLlama3-1-8B-Eagle3-converted-0717-quantized 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 SpeculatorLlama3-1-8B-Eagle3-converted-0717-quantized
Ist SpeculatorLlama3-1-8B-Eagle3-converted-0717-quantized kostenlos nutzbar?
SpeculatorLlama3-1-8B-Eagle3-converted-0717-quantized 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 SpeculatorLlama3-1-8B-Eagle3-converted-0717-quantized 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 SpeculatorLlama3-1-8B-Eagle3-converted-0717-quantized?
Etwa 5 GB bei Q4-Quantization oder 20 GB bei voller FP16-Präzision. Passt auf eine einzelne 24GB-Consumer-GPU.
Kann ich SpeculatorLlama3-1-8B-Eagle3-converted-0717-quantized lokal betreiben?
Ja. SpeculatorLlama3-1-8B-Eagle3-converted-0717-quantized ist Open-Weights und läuft lokal auf einer Workstation-GPU. Die lokale Runtime von osFoundry übernimmt Modellladen, Quantization und Routing.
Worin ist SpeculatorLlama3-1-8B-Eagle3-converted-0717-quantized besonders gut?
SpeculatorLlama3-1-8B-Eagle3-converted-0717-quantized eignet sich besonders für Chat und Routing mit geringer Latenz, Anfrage-Routing und Triage, Textklassifikation.
Wie verwende ich SpeculatorLlama3-1-8B-Eagle3-converted-0717-quantized in osFoundry?
Fügen Sie Ihren nm-testing-API-Key im Schlüssel-Dialog ein (oder stellen Sie bei selbst hostbaren Modellen die Open Weights bereit), weisen Sie SpeculatorLlama3-1-8B-Eagle3-converted-0717-quantized 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 nm-testing am 29. Juli 2025. Quelle: https://huggingface.co/nm-testing/SpeculatorLlama3-1-8B-Eagle3-converted-0717-quantized