DavidAU__Llama3.3-8B-Instruct-Thinking-Claude-4.5-Opus-High-Reasoning-mlx-mxfp4
El DavidAU__Llama3.3-8B-Instruct-Thinking-Claude-4.5-Opus-High-Reasoning-mlx-mxfp4 de genai-archive concentra 8 mil millones de parámetros en un modelo de chat. DavidAU__Llama3.3-8B-Instruct-Thinking-Claude-4.5-Opus-High-Reasoning-mlx-mxfp4 is an open-weights chat model with roughly 8 billion parameters.
by genai-archive · 8 mil millones de parámetros
Ideal para
Formas de utilizar DavidAU__Llama3.3-8B-Instruct-Thinking-Claude-4.5-Opus-High-Reasoning-mlx-mxfp4 en osFoundry
Conecten con su propia clave (BYOK)
Abran el diálogo de claves y peguen su clave de API de genai-archive. osFoundry detecta DavidAU__Llama3.3-8B-Instruct-Thinking-Claude-4.5-Opus-High-Reasoning-mlx-mxfp4 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
DavidAU__Llama3.3-8B-Instruct-Thinking-Claude-4.5-Opus-High-Reasoning-mlx-mxfp4 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 DavidAU__Llama3.3-8B-Instruct-Thinking-Claude-4.5-Opus-High-Reasoning-mlx-mxfp4
DavidAU__Llama3.3-8B-Instruct-Thinking-Claude-4.5-Opus-High-Reasoning-mlx-mxfp4 se ejecuta en una sola GPU de consumo de 16GB (~5 GB de VRAM con margen para la caché KV). La inferencia a precisión completa cabe en una sola H100 80GB con precisión FP16 (~20 GB).
DavidAU__Llama3.3-8B-Instruct-Thinking-Claude-4.5-Opus-High-Reasoning-mlx-mxfp4 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 DavidAU__Llama3.3-8B-Instruct-Thinking-Claude-4.5-Opus-High-Reasoning-mlx-mxfp4
¿Es gratuito el uso de DavidAU__Llama3.3-8B-Instruct-Thinking-Claude-4.5-Opus-High-Reasoning-mlx-mxfp4?
DavidAU__Llama3.3-8B-Instruct-Thinking-Claude-4.5-Opus-High-Reasoning-mlx-mxfp4 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 DavidAU__Llama3.3-8B-Instruct-Thinking-Claude-4.5-Opus-High-Reasoning-mlx-mxfp4 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 DavidAU__Llama3.3-8B-Instruct-Thinking-Claude-4.5-Opus-High-Reasoning-mlx-mxfp4?
Aproximadamente 5 GB con cuantización Q4, o 20 GB con precisión FP16 completa. Cabe en una sola GPU de consumo de 24GB.
¿Puedo ejecutar DavidAU__Llama3.3-8B-Instruct-Thinking-Claude-4.5-Opus-High-Reasoning-mlx-mxfp4 localmente?
Sí. DavidAU__Llama3.3-8B-Instruct-Thinking-Claude-4.5-Opus-High-Reasoning-mlx-mxfp4 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 DavidAU__Llama3.3-8B-Instruct-Thinking-Claude-4.5-Opus-High-Reasoning-mlx-mxfp4?
DavidAU__Llama3.3-8B-Instruct-Thinking-Claude-4.5-Opus-High-Reasoning-mlx-mxfp4 es muy adecuado para text generation.
¿Cómo se utiliza DavidAU__Llama3.3-8B-Instruct-Thinking-Claude-4.5-Opus-High-Reasoning-mlx-mxfp4 en osFoundry?
Peguen su clave de API de genai-archive en el diálogo de claves (o desplieguen los pesos abiertos para modelos autoalojables), asignen DavidAU__Llama3.3-8B-Instruct-Thinking-Claude-4.5-Opus-High-Reasoning-mlx-mxfp4 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 genai-archive el 2 de abril de 2026. Fuente: https://huggingface.co/genai-archive/DavidAU__Llama3.3-8B-Instruct-Thinking-Claude-4.5-Opus-High-Reasoning-mlx-mxfp4