llm-jp-3.1-8x13b-32K-instruct4
llm-jp-3.1-8x13b-32K-instruct4 adalah model chat 13 miliar parameter dari llm-jp, dirilis 24 Februari 2026. llm-jp-3.1-8x13b-32K-instruct4 is an open-weights chat model with roughly 13 billion parameters.
by llm-jp · 13B parameter
Paling cocok untuk
Cara menggunakan llm-jp-3.1-8x13b-32K-instruct4 di osFoundry
Hubungkan dengan key Anda sendiri (BYOK)
Buka dialog key dan tempelkan API key llm-jp Anda. osFoundry menemukan llm-jp-3.1-8x13b-32K-instruct4 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
llm-jp-3.1-8x13b-32K-instruct4 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 llm-jp-3.1-8x13b-32K-instruct4
llm-jp-3.1-8x13b-32K-instruct4 berjalan di satu GPU konsumen 16GB (~8 GB VRAM dengan ruang KV-cache). Inferensi presisi penuh muat di satu H100 80GB pada presisi FP16 (~32 GB).
llm-jp-3.1-8x13b-32K-instruct4 vs model serupa
Lisensi
Tidak ditentukan — Ketentuan lisensi tidak ditentukan — verifikasi model card upstream sebelum penggunaan komersial.
Periksa dokumentasi upstream.
Pertanyaan umum tentang llm-jp-3.1-8x13b-32K-instruct4
Apakah llm-jp-3.1-8x13b-32K-instruct4 gratis untuk digunakan?
llm-jp-3.1-8x13b-32K-instruct4 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 llm-jp-3.1-8x13b-32K-instruct4 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 llm-jp-3.1-8x13b-32K-instruct4?
Sekitar 8 GB pada kuantisasi Q4, atau 32 GB pada presisi FP16 penuh. Muat di satu GPU konsumen 24GB.
Bisakah saya menjalankan llm-jp-3.1-8x13b-32K-instruct4 secara lokal?
Ya. llm-jp-3.1-8x13b-32K-instruct4 bersifat open-weights dan berjalan secara lokal di GPU workstation. Runtime lokal osFoundry menangani pemuatan model, kuantisasi, dan routing.
Apa keunggulan utama llm-jp-3.1-8x13b-32K-instruct4?
llm-jp-3.1-8x13b-32K-instruct4 sangat cocok untuk text generation.
Bagaimana cara menggunakan llm-jp-3.1-8x13b-32K-instruct4 di osFoundry?
Tempelkan API key llm-jp Anda di dialog key (atau deploy open weights untuk model yang dapat di-self-host), tetapkan llm-jp-3.1-8x13b-32K-instruct4 ke peran Maestro di tab Pipeline, lalu gunakan di chat, di Room App via invokeAI, atau di aplikasi Anda sendiri.
Diterbitkan oleh llm-jp pada 24 Februari 2026. Sumber: https://huggingface.co/llm-jp/llm-jp-3.1-8x13b-32K-instruct4