checkpoints_act_cls_latentqa_pretrain_mix_adding_Llama-3_3-70B-Instruct
checkpoints_act_cls_latentqa_pretrain_mix_adding_Llama-3_3-70B-Instruct adalah model chat 70 miliar parameter dari adamkarvonen, dirilis 26 Oktober 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 · 70B parameter
Paling cocok untuk
Cara menggunakan checkpoints_act_cls_latentqa_pretrain_mix_adding_Llama-3_3-70B-Instruct di osFoundry
Hubungkan dengan key Anda sendiri (BYOK)
Buka dialog key dan tempelkan API key adamkarvonen Anda. osFoundry menemukan checkpoints_act_cls_latentqa_pretrain_mix_adding_Llama-3_3-70B-Instruct secara otomatis — tetapkan ke peran Maestro (router, direct, orchestrator, atau fallback) di tab Pipeline dan model ini langsung aktif di setiap chat. Key Anda, akun provider Anda — tanpa markup token.
Deploy endpoint khusus
checkpoints_act_cls_latentqa_pretrain_mix_adding_Llama-3_3-70B-Instruct bersifat open-weights — jalankan secara lokal tanpa biaya, atau deploy endpoint GPU khusus di workspace Anda untuk kapasitas tercadangkan tanpa rate limit.
Gunakan di Room App
Room App mendeklarasikan fitur AI di manifest mereka, lalu memanggilnya dengan invokeAI:
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
Panggil dari aplikasi Anda sendiri
Setelah sebuah model terhubung ke workspace Anda, Anda dapat meng-host-nya sebagai API dan mengaksesnya dari layanan, skrip, atau CI Anda sendiri — di luar osFoundry.
Hardware apa yang dapat menjalankan checkpoints_act_cls_latentqa_pretrain_mix_adding_Llama-3_3-70B-Instruct
checkpoints_act_cls_latentqa_pretrain_mix_adding_Llama-3_3-70B-Instruct berjalan di satu A100 80GB atau H100 80GB pada kuantisasi Q4 (~42 GB VRAM dengan ruang KV-cache). Inferensi presisi penuh membutuhkan beberapa GPU H100/H200 pada FP16 (~168 GB).
checkpoints_act_cls_latentqa_pretrain_mix_adding_Llama-3_3-70B-Instruct vs model serupa
Lisensi
Tidak ditentukan — Ketentuan lisensi tidak ditentukan — verifikasi model card upstream sebelum penggunaan komersial.
Periksa dokumentasi upstream.
Pertanyaan umum tentang checkpoints_act_cls_latentqa_pretrain_mix_adding_Llama-3_3-70B-Instruct
Apakah checkpoints_act_cls_latentqa_pretrain_mix_adding_Llama-3_3-70B-Instruct gratis untuk digunakan?
checkpoints_act_cls_latentqa_pretrain_mix_adding_Llama-3_3-70B-Instruct gratis untuk dijalankan secara lokal pada hardware Anda sendiri. Akses ter-host melalui osFoundry dikenakan biaya (input Free (local), output Free (local)). Anda dapat beralih antara lokal dan ter-host kapan saja.
Bisakah saya menggunakan checkpoints_act_cls_latentqa_pretrain_mix_adding_Llama-3_3-70B-Instruct secara komersial?
Penggunaan komersial diizinkan dengan syarat. Ketentuan lisensi tidak ditentukan — verifikasi model card upstream sebelum penggunaan komersial. Periksa dokumentasi upstream.
Berapa VRAM yang dibutuhkan checkpoints_act_cls_latentqa_pretrain_mix_adding_Llama-3_3-70B-Instruct?
Sekitar 42 GB pada kuantisasi Q4, atau 168 GB pada presisi FP16 penuh. Muat di satu A100/H100 80GB.
Bisakah saya menjalankan checkpoints_act_cls_latentqa_pretrain_mix_adding_Llama-3_3-70B-Instruct secara lokal?
Ya. checkpoints_act_cls_latentqa_pretrain_mix_adding_Llama-3_3-70B-Instruct bersifat open-weights dan berjalan secara lokal di GPU workstation. Runtime lokal osFoundry menangani pemuatan model, kuantisasi, dan routing.
Apa keunggulan utama checkpoints_act_cls_latentqa_pretrain_mix_adding_Llama-3_3-70B-Instruct?
checkpoints_act_cls_latentqa_pretrain_mix_adding_Llama-3_3-70B-Instruct sangat cocok untuk text generation.
Bagaimana cara menggunakan checkpoints_act_cls_latentqa_pretrain_mix_adding_Llama-3_3-70B-Instruct di osFoundry?
Tempelkan API key adamkarvonen Anda di dialog key (atau deploy open weights untuk model yang dapat di-self-host), tetapkan checkpoints_act_cls_latentqa_pretrain_mix_adding_Llama-3_3-70B-Instruct ke peran Maestro di tab Pipeline, lalu gunakan di chat, di Room App via invokeAI, atau di aplikasi Anda sendiri.
Diterbitkan oleh adamkarvonen pada 26 Oktober 2025. Sumber: https://huggingface.co/adamkarvonen/checkpoints_act_cls_latentqa_pretrain_mix_adding_Llama-3_3-70B-Instruct