acquisition_metamath_llama_instruct-3_1-8b-math_answer_variance_500_combined_openr1math
acquisition_metamath_llama_instruct-3_1-8b-math_answer_variance_500_combined_openr1math adalah model chat 8 miliar parameter dari sstoica12, dirilis 14 April 2026. acquisition_metamath_llama_instruct-3_1-8b-math_answer_variance_500_combined_openr1math is an open-weights chat model with roughly 8 billion parameters.
by sstoica12 · 8B parameter
Paling cocok untuk
Cara menggunakan acquisition_metamath_llama_instruct-3_1-8b-math_answer_variance_500_combined_openr1math di osFoundry
Hubungkan dengan key Anda sendiri (BYOK)
Buka dialog key dan tempelkan API key sstoica12 Anda. osFoundry menemukan acquisition_metamath_llama_instruct-3_1-8b-math_answer_variance_500_combined_openr1math 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
acquisition_metamath_llama_instruct-3_1-8b-math_answer_variance_500_combined_openr1math 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 acquisition_metamath_llama_instruct-3_1-8b-math_answer_variance_500_combined_openr1math
acquisition_metamath_llama_instruct-3_1-8b-math_answer_variance_500_combined_openr1math berjalan di satu GPU konsumen 16GB (~5 GB VRAM dengan ruang KV-cache). Inferensi presisi penuh muat di satu H100 80GB pada presisi FP16 (~20 GB).
acquisition_metamath_llama_instruct-3_1-8b-math_answer_variance_500_combined_openr1math vs model serupa
Lisensi
Tidak ditentukan — Ketentuan lisensi tidak ditentukan — verifikasi model card upstream sebelum penggunaan komersial.
Periksa dokumentasi upstream.
Pertanyaan umum tentang acquisition_metamath_llama_instruct-3_1-8b-math_answer_variance_500_combined_openr1math
Apakah acquisition_metamath_llama_instruct-3_1-8b-math_answer_variance_500_combined_openr1math gratis untuk digunakan?
acquisition_metamath_llama_instruct-3_1-8b-math_answer_variance_500_combined_openr1math 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 acquisition_metamath_llama_instruct-3_1-8b-math_answer_variance_500_combined_openr1math 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 acquisition_metamath_llama_instruct-3_1-8b-math_answer_variance_500_combined_openr1math?
Sekitar 5 GB pada kuantisasi Q4, atau 20 GB pada presisi FP16 penuh. Muat di satu GPU konsumen 24GB.
Bisakah saya menjalankan acquisition_metamath_llama_instruct-3_1-8b-math_answer_variance_500_combined_openr1math secara lokal?
Ya. acquisition_metamath_llama_instruct-3_1-8b-math_answer_variance_500_combined_openr1math bersifat open-weights dan berjalan secara lokal di GPU workstation. Runtime lokal osFoundry menangani pemuatan model, kuantisasi, dan routing.
Apa keunggulan utama acquisition_metamath_llama_instruct-3_1-8b-math_answer_variance_500_combined_openr1math?
acquisition_metamath_llama_instruct-3_1-8b-math_answer_variance_500_combined_openr1math sangat cocok untuk text generation.
Bagaimana cara menggunakan acquisition_metamath_llama_instruct-3_1-8b-math_answer_variance_500_combined_openr1math di osFoundry?
Tempelkan API key sstoica12 Anda di dialog key (atau deploy open weights untuk model yang dapat di-self-host), tetapkan acquisition_metamath_llama_instruct-3_1-8b-math_answer_variance_500_combined_openr1math ke peran Maestro di tab Pipeline, lalu gunakan di chat, di Room App via invokeAI, atau di aplikasi Anda sendiri.
Diterbitkan oleh sstoica12 pada 14 April 2026. Sumber: https://huggingface.co/sstoica12/acquisition_metamath_llama_instruct-3_1-8b-math_answer_variance_500_combined_openr1math