SFT_Qwen2.5-3B-Instruct_olympiads
Dirilis oleh xw1234gan pada 2026, SFT_Qwen2.5-3B-Instruct_olympiads adalah sebuah model chat 3 miliar parameter . SFT_Qwen2.5-3B-Instruct_olympiads is an open-weights chat model with roughly 3 billion parameters.
by xw1234gan · 3B parameter
Paling cocok untuk
Cara menggunakan SFT_Qwen2.5-3B-Instruct_olympiads di osFoundry
Hubungkan dengan key Anda sendiri (BYOK)
Buka dialog key dan tempelkan API key xw1234gan Anda. osFoundry menemukan SFT_Qwen2.5-3B-Instruct_olympiads 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
SFT_Qwen2.5-3B-Instruct_olympiads 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 SFT_Qwen2.5-3B-Instruct_olympiads
SFT_Qwen2.5-3B-Instruct_olympiads 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).
SFT_Qwen2.5-3B-Instruct_olympiads vs model serupa
Lisensi
Tidak ditentukan — Ketentuan lisensi tidak ditentukan — verifikasi model card upstream sebelum penggunaan komersial.
Periksa dokumentasi upstream.
Pertanyaan umum tentang SFT_Qwen2.5-3B-Instruct_olympiads
Apakah SFT_Qwen2.5-3B-Instruct_olympiads gratis untuk digunakan?
SFT_Qwen2.5-3B-Instruct_olympiads 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 SFT_Qwen2.5-3B-Instruct_olympiads 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 SFT_Qwen2.5-3B-Instruct_olympiads?
Sekitar 2 GB pada kuantisasi Q4, atau 8 GB pada presisi FP16 penuh. Muat di satu GPU konsumen 24GB.
Bisakah saya menjalankan SFT_Qwen2.5-3B-Instruct_olympiads secara lokal?
Ya. SFT_Qwen2.5-3B-Instruct_olympiads bersifat open-weights dan berjalan secara lokal di GPU workstation. Runtime lokal osFoundry menangani pemuatan model, kuantisasi, dan routing.
Apa keunggulan utama SFT_Qwen2.5-3B-Instruct_olympiads?
SFT_Qwen2.5-3B-Instruct_olympiads sangat cocok untuk text generation.
Bagaimana cara menggunakan SFT_Qwen2.5-3B-Instruct_olympiads di osFoundry?
Tempelkan API key xw1234gan Anda di dialog key (atau deploy open weights untuk model yang dapat di-self-host), tetapkan SFT_Qwen2.5-3B-Instruct_olympiads ke peran Maestro di tab Pipeline, lalu gunakan di chat, di Room App via invokeAI, atau di aplikasi Anda sendiri.
Diterbitkan oleh xw1234gan pada 24 April 2026. Sumber: https://huggingface.co/xw1234gan/SFT_Qwen2.5-3B-Instruct_olympiads