Fallen-Llama-3.3-R1-70B-v1-Q8-mlx
Rilasciato da alexgusevski nel 2025, Fallen-Llama-3.3-R1-70B-v1-Q8-mlx è un modello da 70 miliardi di parametri chat. Fallen-Llama-3.3-R1-70B-v1-Q8-mlx is an open-weights chat model with roughly 70 billion parameters.
by alexgusevski · 70B parametri
Ideale per
- ragionamento complesso multi-step
- orchestrazione di agenti con uso di tool
- analisi e riepilogo di documenti lunghi
Modi per utilizzare Fallen-Llama-3.3-R1-70B-v1-Q8-mlx in osFoundry
Si colleghi con la sua chiave (BYOK)
Apra la finestra delle chiavi e incolli la sua API key alexgusevski. osFoundry scopre Fallen-Llama-3.3-R1-70B-v1-Q8-mlx automaticamente — lo assegni a un ruolo Maestro (router, direct, orchestrator o fallback) nella scheda Pipeline e sarà attivo in ogni chat. La sua chiave, il suo account provider — nessun ricarico sui token.
Distribuisca un endpoint dedicato
Fallen-Llama-3.3-R1-70B-v1-Q8-mlx è open-weights — lo esegua localmente in modo gratuito, oppure distribuisca un endpoint GPU dedicato nel suo workspace per ottenere capacità riservata senza limiti di rate.
Lo utilizzi in una Room App
Le Room App dichiarano le funzionalità AI nel loro manifest e le richiamano con invokeAI:
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
Lo richiami dalle sue applicazioni
Una volta integrato un modello nel suo workspace, può esporlo come API e raggiungerlo dai suoi servizi, script o pipeline CI — al di fuori di osFoundry.
Quale hardware può eseguire Fallen-Llama-3.3-R1-70B-v1-Q8-mlx
Fallen-Llama-3.3-R1-70B-v1-Q8-mlx gira su una singola A100 80GB o H100 80GB con quantizzazione Q4 (~42 GB di VRAM con margine per la KV-cache). L'inferenza a piena precisione richiede più GPU H100/H200 con FP16 (~168 GB).
Fallen-Llama-3.3-R1-70B-v1-Q8-mlx a confronto con modelli simili
Licenza
Non specificata — Termini di licenza non specificati — verifichi la scheda del modello upstream prima dell'uso commerciale.
Consulti la documentazione upstream.
Domande frequenti su Fallen-Llama-3.3-R1-70B-v1-Q8-mlx
Fallen-Llama-3.3-R1-70B-v1-Q8-mlx è gratuito?
Fallen-Llama-3.3-R1-70B-v1-Q8-mlx è gratuito da eseguire localmente sul suo hardware. L'accesso in hosting tramite osFoundry è a consumo (input Free (local), output Free (local)). Può passare tra esecuzione locale e in hosting in qualsiasi momento.
Posso usare Fallen-Llama-3.3-R1-70B-v1-Q8-mlx a scopo commerciale?
L'uso commerciale è consentito a determinate condizioni. Termini di licenza non specificati — verifichi la scheda del modello upstream prima dell'uso commerciale. Consulti la documentazione upstream.
Quanta VRAM richiede Fallen-Llama-3.3-R1-70B-v1-Q8-mlx?
Circa 42 GB con quantizzazione Q4, o 168 GB in piena precisione FP16. Entra in una singola A100/H100 da 80GB.
Posso eseguire Fallen-Llama-3.3-R1-70B-v1-Q8-mlx localmente?
Sì. Fallen-Llama-3.3-R1-70B-v1-Q8-mlx è open-weights e si esegue localmente su una GPU da workstation. Il runtime locale di osFoundry gestisce il caricamento del modello, la quantizzazione e il routing.
In che cosa eccelle Fallen-Llama-3.3-R1-70B-v1-Q8-mlx?
Fallen-Llama-3.3-R1-70B-v1-Q8-mlx è particolarmente adatto a ragionamento complesso multi-step, orchestrazione di agenti con uso di tool, analisi e riepilogo di documenti lunghi.
Come utilizzo Fallen-Llama-3.3-R1-70B-v1-Q8-mlx in osFoundry?
Incolli la sua API key alexgusevski nella finestra delle chiavi (oppure distribuisca i pesi aperti per i modelli auto-ospitabili), assegni Fallen-Llama-3.3-R1-70B-v1-Q8-mlx a un ruolo Maestro nella scheda Pipeline, quindi lo utilizzi in chat, nelle Room App tramite invokeAI o nelle sue applicazioni.
Pubblicato da alexgusevski il 5 marzo 2025. Fonte: https://huggingface.co/alexgusevski/Fallen-Llama-3.3-R1-70B-v1-Q8-mlx