llama-3.1-8b-math-qwq-n256-rft
demystify-long-cotが2025年に公開したllama-3.1-8b-math-qwq-n256-rftは、8億パラメータのチャットモデルです。llama-3.1-8b-math-qwq-n256-rft is an open-weights chat model with roughly 8 billion parameters.
by demystify-long-cot · 8Bパラメータ
得意な用途
- 低レイテンシのチャットとルーティング
- リクエストのルーティングとトリアージ
- テキスト分類
osFoundryでのllama-3.1-8b-math-qwq-n256-rftの使い方
ご自身のキーで接続（BYOK）
キーダイアログを開き、demystify-long-cotのAPIキーを貼り付けるだけで、osFoundryがllama-3.1-8b-math-qwq-n256-rftを自動的に検出します。パイプラインタブでMaestroのロール（router、direct、orchestrator、fallback）に割り当てれば、すべてのチャットですぐに利用できます。ご自身のキー・ご自身のプロバイダーアカウントで、トークン手数料は一切上乗せしません。
専用エンドポイントをデプロイ
llama-3.1-8b-math-qwq-n256-rftはオープンウェイトです。ローカルで無料で実行することも、ワークスペースに専用GPUエンドポイントをデプロイして、レート制限のない予約済み容量を確保することもできます。
Room Appで使う
Room Appはマニフェストで AI 機能を宣言し、invokeAIで呼び出します:
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
ご自身のアプリから呼び出す
モデルをワークスペースに組み込めば、APIとしてホストして、osFoundryの外側にあるご自身のサービス・スクリプト・CIから呼び出すことができます。
llama-3.1-8b-math-qwq-n256-rftを動かせるハードウェア
llama-3.1-8b-math-qwq-n256-rftは16GBのコンシューマー向けGPU1枚で動作します（KVキャッシュの余裕を含めて約5 GBのVRAM）。フル精度推論はH100 80GB 1枚にFP16精度で収まります（約20 GB）。
llama-3.1-8b-math-qwq-n256-rftと類似モデルの比較
ライセンス
未指定 — ライセンス条件が明示されていません。商用利用の前に上流のモデルカードをご確認ください。
上流のドキュメントをご確認ください。
llama-3.1-8b-math-qwq-n256-rftについてのよくある質問
llama-3.1-8b-math-qwq-n256-rftは無料で使えますか？
llama-3.1-8b-math-qwq-n256-rftはご自身のハードウェアでローカル実行する場合は無料です。osFoundry経由のホスティングアクセスは従量課金（入力 Free (local)、出力 Free (local)）となります。ローカルとホスティングはいつでも切り替えられます。
llama-3.1-8b-math-qwq-n256-rftを商用利用できますか？
条件付きで商用利用が許可されています。 ライセンス条件が明示されていません。商用利用の前に上流のモデルカードをご確認ください。 上流のドキュメントをご確認ください。
llama-3.1-8b-math-qwq-n256-rftに必要なVRAMはどれくらいですか？
Q4量子化で約5 GB、フルFP16精度で約20 GBが目安です。24GBのコンシューマー向けGPU1枚で動作します。
llama-3.1-8b-math-qwq-n256-rftをローカルで実行できますか？
はい。llama-3.1-8b-math-qwq-n256-rftはオープンウェイトで、ワークステーション向けGPUでローカル実行できます。osFoundryのローカルランタイムがモデルのロード、量子化、ルーティングを処理します。
llama-3.1-8b-math-qwq-n256-rftが最も得意なことは何ですか？
llama-3.1-8b-math-qwq-n256-rftは低レイテンシのチャットとルーティング, リクエストのルーティングとトリアージ, テキスト分類に適しています。
osFoundryでllama-3.1-8b-math-qwq-n256-rftをどう使えばよいですか？
キーダイアログでdemystify-long-cot APIキーを貼り付け（セルフホスト可能なモデルの場合はオープンウェイトをデプロイ）、パイプラインタブでllama-3.1-8b-math-qwq-n256-rftをMaestroのロールに割り当てれば、チャット、invokeAI経由のRoom App、ご自身のアプリから利用できます。
demystify-long-cotにより公開（2025年1月20日）。 出典: https://huggingface.co/demystify-long-cot/llama-3.1-8b-math-qwq-n256-rft