GRPO_KL_Qwen2.5-3B-Instruct_MMLU_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN
GRPO_KL_Qwen2.5-3B-Instruct_MMLU_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN è un modello da 3 miliardi di parametri chat di xw1234gan, rilasciato il 16 aprile 2026. GRPO_KL_Qwen2.5-3B-Instruct_MMLU_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN is an open-weights chat model with roughly 3 billion parameters.
by xw1234gan · 3B parametri
Ideale per
Modi per utilizzare GRPO_KL_Qwen2.5-3B-Instruct_MMLU_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN in osFoundry
Si colleghi con la sua chiave (BYOK)
Apra la finestra delle chiavi e incolli la sua API key xw1234gan. osFoundry scopre GRPO_KL_Qwen2.5-3B-Instruct_MMLU_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN 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
GRPO_KL_Qwen2.5-3B-Instruct_MMLU_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN 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 GRPO_KL_Qwen2.5-3B-Instruct_MMLU_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN
GRPO_KL_Qwen2.5-3B-Instruct_MMLU_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN gira su una singola GPU consumer da 16GB (~2 GB di VRAM con margine per la KV-cache). L'inferenza a piena precisione entra in una singola H100 80GB con precisione FP16 (~8 GB).
GRPO_KL_Qwen2.5-3B-Instruct_MMLU_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN 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 GRPO_KL_Qwen2.5-3B-Instruct_MMLU_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN
GRPO_KL_Qwen2.5-3B-Instruct_MMLU_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN è gratuito?
GRPO_KL_Qwen2.5-3B-Instruct_MMLU_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN 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 GRPO_KL_Qwen2.5-3B-Instruct_MMLU_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN 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 GRPO_KL_Qwen2.5-3B-Instruct_MMLU_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN?
Circa 2 GB con quantizzazione Q4, o 8 GB in piena precisione FP16. Entra in una singola GPU consumer da 24GB.
Posso eseguire GRPO_KL_Qwen2.5-3B-Instruct_MMLU_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN localmente?
Sì. GRPO_KL_Qwen2.5-3B-Instruct_MMLU_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN 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 GRPO_KL_Qwen2.5-3B-Instruct_MMLU_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN?
GRPO_KL_Qwen2.5-3B-Instruct_MMLU_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN è particolarmente adatto a text generation.
Come utilizzo GRPO_KL_Qwen2.5-3B-Instruct_MMLU_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN in osFoundry?
Incolli la sua API key xw1234gan nella finestra delle chiavi (oppure distribuisca i pesi aperti per i modelli auto-ospitabili), assegni GRPO_KL_Qwen2.5-3B-Instruct_MMLU_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN a un ruolo Maestro nella scheda Pipeline, quindi lo utilizzi in chat, nelle Room App tramite invokeAI o nelle sue applicazioni.
Pubblicato da xw1234gan il 16 aprile 2026. Fonte: https://huggingface.co/xw1234gan/GRPO_KL_Qwen2.5-3B-Instruct_MMLU_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN