llama-3.3-70b-soap-sleeper-agent-full-finetune-long-step-2948
Veröffentlicht von sebastian328 im Jahr 2026, ist llama-3.3-70b-soap-sleeper-agent-full-finetune-long-step-2948 ein 70 Milliarden Parameter umfassendes Chat-Modell. llama-3.3-70b-soap-sleeper-agent-full-finetune-long-step-2948 is an open-weights chat model with roughly 70 billion parameters.
by sebastian328 · 70 Mrd. Parameter
Am besten geeignet für
- komplexes mehrstufiges Reasoning
- Agent-Orchestrierung mit Tool-Nutzung
- Analyse und Zusammenfassung langer Dokumente
Möglichkeiten, llama-3.3-70b-soap-sleeper-agent-full-finetune-long-step-2948 in osFoundry zu nutzen
Mit eigenem Schlüssel verbinden (BYOK)
Öffnen Sie den Schlüssel-Dialog und fügen Sie Ihren sebastian328-API-Key ein. osFoundry erkennt llama-3.3-70b-soap-sleeper-agent-full-finetune-long-step-2948 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
llama-3.3-70b-soap-sleeper-agent-full-finetune-long-step-2948 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 llama-3.3-70b-soap-sleeper-agent-full-finetune-long-step-2948 ausführen
llama-3.3-70b-soap-sleeper-agent-full-finetune-long-step-2948 läuft auf eine einzelne A100 80GB oder H100 80GB mit Q4-Quantization (~42 GB VRAM mit Reserve für den KV-Cache). Inferenz in voller Präzision erfordert mehrere H100/H200-GPUs bei FP16 (~168 GB).
llama-3.3-70b-soap-sleeper-agent-full-finetune-long-step-2948 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 llama-3.3-70b-soap-sleeper-agent-full-finetune-long-step-2948
Ist llama-3.3-70b-soap-sleeper-agent-full-finetune-long-step-2948 kostenlos nutzbar?
llama-3.3-70b-soap-sleeper-agent-full-finetune-long-step-2948 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 llama-3.3-70b-soap-sleeper-agent-full-finetune-long-step-2948 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 llama-3.3-70b-soap-sleeper-agent-full-finetune-long-step-2948?
Etwa 42 GB bei Q4-Quantization oder 168 GB bei voller FP16-Präzision. Passt auf eine einzelne A100/H100 80GB.
Kann ich llama-3.3-70b-soap-sleeper-agent-full-finetune-long-step-2948 lokal betreiben?
Ja. llama-3.3-70b-soap-sleeper-agent-full-finetune-long-step-2948 ist Open-Weights und läuft lokal auf einer Workstation-GPU. Die lokale Runtime von osFoundry übernimmt Modellladen, Quantization und Routing.
Worin ist llama-3.3-70b-soap-sleeper-agent-full-finetune-long-step-2948 besonders gut?
llama-3.3-70b-soap-sleeper-agent-full-finetune-long-step-2948 eignet sich besonders für komplexes mehrstufiges Reasoning, Agent-Orchestrierung mit Tool-Nutzung, Analyse und Zusammenfassung langer Dokumente.
Wie verwende ich llama-3.3-70b-soap-sleeper-agent-full-finetune-long-step-2948 in osFoundry?
Fügen Sie Ihren sebastian328-API-Key im Schlüssel-Dialog ein (oder stellen Sie bei selbst hostbaren Modellen die Open Weights bereit), weisen Sie llama-3.3-70b-soap-sleeper-agent-full-finetune-long-step-2948 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 sebastian328 am 2. April 2026. Quelle: https://huggingface.co/sebastian328/llama-3.3-70b-soap-sleeper-agent-full-finetune-long-step-2948