checkpoints_act_cls_latentqa_pretrain_mix_adding_Llama-3_3-70B-Instruct
checkpoints_act_cls_latentqa_pretrain_mix_adding_Llama-3_3-70B-Instruct es un modelo de 70 mil millones de parámetros chat de adamkarvonen, publicado el 26 de octubre de 2025. checkpoints_act_cls_latentqa_pretrain_mix_adding_Llama-3_3-70B-Instruct is an open-weights chat model with roughly 70 billion parameters.
by adamkarvonen · 70 mil millones de parámetros
Ideal para
Formas de utilizar checkpoints_act_cls_latentqa_pretrain_mix_adding_Llama-3_3-70B-Instruct en osFoundry
Conecten con su propia clave (BYOK)
Abran el diálogo de claves y peguen su clave de API de adamkarvonen. osFoundry detecta checkpoints_act_cls_latentqa_pretrain_mix_adding_Llama-3_3-70B-Instruct automáticamente: asígnenlo a un rol de Maestro (router, direct, orchestrator o fallback) en la pestaña Pipeline y quedará activo en cada chat. Su clave, su cuenta de proveedor: sin recargo por tokens.
Desplieguen un endpoint dedicado
checkpoints_act_cls_latentqa_pretrain_mix_adding_Llama-3_3-70B-Instruct es de pesos abiertos: ejecútenlo localmente de forma gratuita o desplieguen un endpoint GPU dedicado en su workspace para disponer de capacidad reservada sin límites de tasa.
Úsenlo en una Room App
Las Room Apps declaran funciones de IA en su manifiesto y luego las invocan con invokeAI:
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
Invóquenlo desde sus propias aplicaciones
Una vez que un modelo está integrado en su workspace, pueden alojarlo como API y consumirlo desde sus propios servicios, scripts o CI, fuera de osFoundry.
Qué hardware puede ejecutar checkpoints_act_cls_latentqa_pretrain_mix_adding_Llama-3_3-70B-Instruct
checkpoints_act_cls_latentqa_pretrain_mix_adding_Llama-3_3-70B-Instruct se ejecuta en una sola A100 80GB o H100 80GB con cuantización Q4 (~42 GB de VRAM con margen para la caché KV). La inferencia a precisión completa requiere varias GPU H100/H200 en FP16 (~168 GB).
checkpoints_act_cls_latentqa_pretrain_mix_adding_Llama-3_3-70B-Instruct frente a modelos similares
Licencia
Sin especificar — Términos de licencia no especificados: verifiquen la ficha del modelo original antes de su uso comercial.
Consulten la documentación original.
Preguntas frecuentes sobre checkpoints_act_cls_latentqa_pretrain_mix_adding_Llama-3_3-70B-Instruct
¿Es gratuito el uso de checkpoints_act_cls_latentqa_pretrain_mix_adding_Llama-3_3-70B-Instruct?
checkpoints_act_cls_latentqa_pretrain_mix_adding_Llama-3_3-70B-Instruct se puede ejecutar gratis localmente en su propio hardware. El acceso alojado a través de osFoundry se mide (entrada Free (local), salida Free (local)). Pueden alternar entre local y alojado en cualquier momento.
¿Puedo utilizar checkpoints_act_cls_latentqa_pretrain_mix_adding_Llama-3_3-70B-Instruct comercialmente?
El uso comercial está permitido con condiciones. Términos de licencia no especificados: verifiquen la ficha del modelo original antes de su uso comercial. Consulten la documentación original.
¿Cuánta VRAM necesita checkpoints_act_cls_latentqa_pretrain_mix_adding_Llama-3_3-70B-Instruct?
Aproximadamente 42 GB con cuantización Q4, o 168 GB con precisión FP16 completa. Cabe en una sola A100/H100 80GB.
¿Puedo ejecutar checkpoints_act_cls_latentqa_pretrain_mix_adding_Llama-3_3-70B-Instruct localmente?
Sí. checkpoints_act_cls_latentqa_pretrain_mix_adding_Llama-3_3-70B-Instruct es de pesos abiertos y se ejecuta localmente en una GPU de estación de trabajo. El runtime local de osFoundry gestiona la carga del modelo, la cuantización y el enrutamiento.
¿En qué destaca checkpoints_act_cls_latentqa_pretrain_mix_adding_Llama-3_3-70B-Instruct?
checkpoints_act_cls_latentqa_pretrain_mix_adding_Llama-3_3-70B-Instruct es muy adecuado para text generation.
¿Cómo se utiliza checkpoints_act_cls_latentqa_pretrain_mix_adding_Llama-3_3-70B-Instruct en osFoundry?
Peguen su clave de API de adamkarvonen en el diálogo de claves (o desplieguen los pesos abiertos para modelos autoalojables), asignen checkpoints_act_cls_latentqa_pretrain_mix_adding_Llama-3_3-70B-Instruct a un rol de Maestro en la pestaña Pipeline y úsenlo en chat, en Room Apps mediante invokeAI o en sus propias aplicaciones.
Publicado por adamkarvonen el 26 de octubre de 2025. Fuente: https://huggingface.co/adamkarvonen/checkpoints_act_cls_latentqa_pretrain_mix_adding_Llama-3_3-70B-Instruct