Llama-3.2-3B-Instruct-C_M_T-AUX_CT_CE_CM-seed777
Dirilis oleh j05hr3d pada 2026, Llama-3.2-3B-Instruct-C_M_T-AUX_CT_CE_CM-seed777 adalah sebuah model chat 3 miliar parameter . Llama-3.2-3B-Instruct-C_M_T-AUX_CT_CE_CM-seed777 is an open-weights chat model with roughly 3 billion parameters.
by j05hr3d · 3B parameter
Paling cocok untuk
- chat dan routing latensi rendah
- routing dan triase permintaan
- klasifikasi teks
Cara menggunakan Llama-3.2-3B-Instruct-C_M_T-AUX_CT_CE_CM-seed777 di osFoundry
Hubungkan dengan key Anda sendiri (BYOK)
Buka dialog key dan tempelkan API key j05hr3d Anda. osFoundry menemukan Llama-3.2-3B-Instruct-C_M_T-AUX_CT_CE_CM-seed777 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
Llama-3.2-3B-Instruct-C_M_T-AUX_CT_CE_CM-seed777 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 Llama-3.2-3B-Instruct-C_M_T-AUX_CT_CE_CM-seed777
Llama-3.2-3B-Instruct-C_M_T-AUX_CT_CE_CM-seed777 berjalan di satu GPU konsumen 16GB (~2 GB VRAM dengan ruang KV-cache). Inferensi presisi penuh muat di satu H100 80GB pada presisi FP16 (~8 GB).
Llama-3.2-3B-Instruct-C_M_T-AUX_CT_CE_CM-seed777 vs model serupa
Lisensi
Tidak ditentukan — Ketentuan lisensi tidak ditentukan — verifikasi model card upstream sebelum penggunaan komersial.
Periksa dokumentasi upstream.
Pertanyaan umum tentang Llama-3.2-3B-Instruct-C_M_T-AUX_CT_CE_CM-seed777
Apakah Llama-3.2-3B-Instruct-C_M_T-AUX_CT_CE_CM-seed777 gratis untuk digunakan?
Llama-3.2-3B-Instruct-C_M_T-AUX_CT_CE_CM-seed777 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 Llama-3.2-3B-Instruct-C_M_T-AUX_CT_CE_CM-seed777 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 Llama-3.2-3B-Instruct-C_M_T-AUX_CT_CE_CM-seed777?
Sekitar 2 GB pada kuantisasi Q4, atau 8 GB pada presisi FP16 penuh. Muat di satu GPU konsumen 24GB.
Bisakah saya menjalankan Llama-3.2-3B-Instruct-C_M_T-AUX_CT_CE_CM-seed777 secara lokal?
Ya. Llama-3.2-3B-Instruct-C_M_T-AUX_CT_CE_CM-seed777 bersifat open-weights dan berjalan secara lokal di GPU workstation. Runtime lokal osFoundry menangani pemuatan model, kuantisasi, dan routing.
Apa keunggulan utama Llama-3.2-3B-Instruct-C_M_T-AUX_CT_CE_CM-seed777?
Llama-3.2-3B-Instruct-C_M_T-AUX_CT_CE_CM-seed777 sangat cocok untuk chat dan routing latensi rendah, routing dan triase permintaan, klasifikasi teks.
Bagaimana cara menggunakan Llama-3.2-3B-Instruct-C_M_T-AUX_CT_CE_CM-seed777 di osFoundry?
Tempelkan API key j05hr3d Anda di dialog key (atau deploy open weights untuk model yang dapat di-self-host), tetapkan Llama-3.2-3B-Instruct-C_M_T-AUX_CT_CE_CM-seed777 ke peran Maestro di tab Pipeline, lalu gunakan di chat, di Room App via invokeAI, atau di aplikasi Anda sendiri.
Diterbitkan oleh j05hr3d pada 20 April 2026. Sumber: https://huggingface.co/j05hr3d/Llama-3.2-3B-Instruct-C_M_T-AUX_CT_CE_CM-seed777