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 è un modello da 8 miliardi di parametri chat di sstoica12, rilasciato il 14 aprile 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 parametri
Ideale per
Modi per utilizzare acquisition_metamath_llama_instruct-3_1-8b-math_answer_variance_500_combined_openr1math in osFoundry
Si colleghi con la sua chiave (BYOK)
Apra la finestra delle chiavi e incolli la sua API key sstoica12. osFoundry scopre acquisition_metamath_llama_instruct-3_1-8b-math_answer_variance_500_combined_openr1math 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
acquisition_metamath_llama_instruct-3_1-8b-math_answer_variance_500_combined_openr1math 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 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 gira su una singola GPU consumer da 16GB (~5 GB di VRAM con margine per la KV-cache). L'inferenza a piena precisione entra in una singola H100 80GB con precisione FP16 (~20 GB).
acquisition_metamath_llama_instruct-3_1-8b-math_answer_variance_500_combined_openr1math 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 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 è gratuito?
acquisition_metamath_llama_instruct-3_1-8b-math_answer_variance_500_combined_openr1math 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 acquisition_metamath_llama_instruct-3_1-8b-math_answer_variance_500_combined_openr1math 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 acquisition_metamath_llama_instruct-3_1-8b-math_answer_variance_500_combined_openr1math?
Circa 5 GB con quantizzazione Q4, o 20 GB in piena precisione FP16. Entra in una singola GPU consumer da 24GB.
Posso eseguire acquisition_metamath_llama_instruct-3_1-8b-math_answer_variance_500_combined_openr1math localmente?
Sì. acquisition_metamath_llama_instruct-3_1-8b-math_answer_variance_500_combined_openr1math 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 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 è particolarmente adatto a text generation.
Come utilizzo acquisition_metamath_llama_instruct-3_1-8b-math_answer_variance_500_combined_openr1math in osFoundry?
Incolli la sua API key sstoica12 nella finestra delle chiavi (oppure distribuisca i pesi aperti per i modelli auto-ospitabili), assegni acquisition_metamath_llama_instruct-3_1-8b-math_answer_variance_500_combined_openr1math a un ruolo Maestro nella scheda Pipeline, quindi lo utilizzi in chat, nelle Room App tramite invokeAI o nelle sue applicazioni.
Pubblicato da sstoica12 il 14 aprile 2026. Fonte: https://huggingface.co/sstoica12/acquisition_metamath_llama_instruct-3_1-8b-math_answer_variance_500_combined_openr1math