llama-3.2-3b-4bit-quantized
RominaLopezのllama-3.2-3b-4bit-quantizedは3億パラメータを搭載したチャットモデルです。llama-3.2-3b-4bit-quantized is an open-weights chat model with roughly 3 billion parameters.
by RominaLopez · 3Bパラメータ
得意な用途
osFoundryでのllama-3.2-3b-4bit-quantizedの使い方
ご自身のキーで接続（BYOK）
キーダイアログを開き、RominaLopezのAPIキーを貼り付けるだけで、osFoundryがllama-3.2-3b-4bit-quantized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-3.2-3b-4bit-quantized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-3.2-3b-4bit-quantizedを動かせるハードウェア
llama-3.2-3b-4bit-quantized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2 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8 GB）。
llama-3.2-3b-4bit-quantized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-3.2-3b-4bit-quantizedについてのよくある質問
llama-3.2-3b-4bit-quantizedは無料で使えますか？
llama-3.2-3b-4bit-quantized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-3.2-3b-4bit-quantized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-3.2-3b-4bit-quantizedに必要なVRAMはどれくらいですか？
Q4量子化で約2 GB、フルFP16精度で約8 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-3.2-3b-4bit-quantizedをローカルで実行できますか？
はい。llama-3.2-3b-4bit-quantized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-3.2-3b-4bit-quantizedが最も得意なことは何ですか？
llama-3.2-3b-4bit-quantizedはtext generationに適しています。
osFoundryでllama-3.2-3b-4bit-quantizedをどう使えばよいですか？
キーダイアログでRominaLopez 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-3.2-3b-4bit-quantized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。
RominaLopezにより公開（2026年4月26日）。 出典: https://huggingface.co/RominaLopez/llama-3.2-3b-4bit-quantized