checkpoints_act_cls_latentqa_pretrain_mix_adding_Llama-3_3-70B-Instruct
checkpoints_act_cls_latentqa_pretrain_mix_adding_Llama-3_3-70B-Instruct é um modelo de 70 bilhões de parâmetros de chat da adamkarvonen, lançado em 26 de outubro de 2025. checkpoints_act_cls_latentqa_pretrain_mix_adding_Llama-3_3-70B-Instruct is an open-weights chat model with roughly 70 billion parameters.
by adamkarvonen · 70B parâmetros
Ideal para
Como usar checkpoints_act_cls_latentqa_pretrain_mix_adding_Llama-3_3-70B-Instruct no osFoundry
Conecte com sua própria chave (BYOK)
Abra o diálogo de chaves e cole sua chave de API da adamkarvonen. O osFoundry descobre checkpoints_act_cls_latentqa_pretrain_mix_adding_Llama-3_3-70B-Instruct automaticamente — atribua-o a um papel do Maestro (router, direct, orchestrator ou fallback) na aba Pipeline e ele estará ativo em cada chat. Sua chave, sua conta no provedor — sem markup sobre tokens.
Implante um endpoint dedicado
checkpoints_act_cls_latentqa_pretrain_mix_adding_Llama-3_3-70B-Instruct é open-weights — execute localmente sem custo, ou implante um endpoint GPU dedicado no seu workspace para capacidade reservada sem limites de taxa.
Use em um Room App
Os Room Apps declaram recursos de IA em seus manifestos e os chamam com invokeAI:
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
Chame a partir dos seus próprios apps
Uma vez que um modelo está conectado ao seu workspace, você pode hospedá-lo como uma API e acessá-lo a partir dos seus próprios serviços, scripts ou CI — fora do osFoundry.
Quais hardwares rodam checkpoints_act_cls_latentqa_pretrain_mix_adding_Llama-3_3-70B-Instruct
checkpoints_act_cls_latentqa_pretrain_mix_adding_Llama-3_3-70B-Instruct roda em uma única A100 80GB ou H100 80GB em quantização Q4 (~42 GB de VRAM com folga para KV-cache). A inferência em precisão completa requer múltiplas GPUs H100/H200 em FP16 (~168 GB).
checkpoints_act_cls_latentqa_pretrain_mix_adding_Llama-3_3-70B-Instruct vs modelos semelhantes
Licença
Não especificada — Termos de licença não especificados — verifique o model card original antes do uso comercial.
Consulte a documentação original.
Perguntas frequentes sobre checkpoints_act_cls_latentqa_pretrain_mix_adding_Llama-3_3-70B-Instruct
checkpoints_act_cls_latentqa_pretrain_mix_adding_Llama-3_3-70B-Instruct é gratuito?
checkpoints_act_cls_latentqa_pretrain_mix_adding_Llama-3_3-70B-Instruct é gratuito para rodar localmente no seu próprio hardware. O acesso hospedado via osFoundry é medido (entrada Free (local), saída Free (local)). Você pode alternar entre local e hospedado a qualquer momento.
Posso usar checkpoints_act_cls_latentqa_pretrain_mix_adding_Llama-3_3-70B-Instruct comercialmente?
Uso comercial é permitido com condições. Termos de licença não especificados — verifique o model card original antes do uso comercial. Consulte a documentação original.
Quanta VRAM checkpoints_act_cls_latentqa_pretrain_mix_adding_Llama-3_3-70B-Instruct precisa?
Aproximadamente 42 GB em quantização Q4, ou 168 GB em precisão FP16 completa. Cabe em uma única A100/H100 80GB.
Posso rodar checkpoints_act_cls_latentqa_pretrain_mix_adding_Llama-3_3-70B-Instruct localmente?
Sim. checkpoints_act_cls_latentqa_pretrain_mix_adding_Llama-3_3-70B-Instruct é open-weights e roda localmente em uma GPU de workstation. O runtime local do osFoundry cuida do carregamento, da quantização e do roteamento do modelo.
Em que checkpoints_act_cls_latentqa_pretrain_mix_adding_Llama-3_3-70B-Instruct é melhor?
checkpoints_act_cls_latentqa_pretrain_mix_adding_Llama-3_3-70B-Instruct é bem adequado para text generation.
Como uso checkpoints_act_cls_latentqa_pretrain_mix_adding_Llama-3_3-70B-Instruct no osFoundry?
Cole sua chave de API da adamkarvonen no diálogo de chaves (ou implante os pesos abertos para modelos auto-hospedáveis), atribua checkpoints_act_cls_latentqa_pretrain_mix_adding_Llama-3_3-70B-Instruct a um papel do Maestro na aba Pipeline e use-o em chats, em Room Apps via invokeAI ou nos seus próprios apps.
Publicado pela adamkarvonen em 26 de outubro de 2025. Fonte: https://huggingface.co/adamkarvonen/checkpoints_act_cls_latentqa_pretrain_mix_adding_Llama-3_3-70B-Instruct