math-SDPO-Qwen3-8B-think-step-100
Выпущенная beanie00 в 2026 году, math-SDPO-Qwen3-8B-think-step-100 — это 8-миллиардная параметрическая чат модель. math-SDPO-Qwen3-8B-think-step-100 is an open-weights chat model with roughly 8 billion parameters.
by beanie00 · 8B параметров
Лучше всего подходит для
- чат и маршрутизация с низкой задержкой
- маршрутизация и сортировка запросов
- классификация текста
Способы использования math-SDPO-Qwen3-8B-think-step-100 в osFoundry
Подключите со своим ключом (BYOK)
Откройте диалог ключей и вставьте ваш API-ключ beanie00. osFoundry автоматически обнаружит math-SDPO-Qwen3-8B-think-step-100 — назначьте её на роль Maestro (router, direct, orchestrator или fallback) во вкладке Pipeline, и она будет доступна в каждом чате. Ваш ключ, ваш аккаунт у провайдера — без наценки на токены.
Разверните выделенный эндпоинт
math-SDPO-Qwen3-8B-think-step-100 распространяется с открытыми весами — запускайте её локально бесплатно или разверните выделенный GPU-эндпоинт в вашем рабочем пространстве для зарезервированных мощностей без ограничений по частоте запросов.
Используйте в Room App
Room App объявляют функции ИИ в своём манифесте, а затем вызывают их через invokeAI:
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
Вызывайте из своих приложений
После подключения модели к вашему рабочему пространству вы можете разместить её как API и обращаться к ней из своих сервисов, скриптов или CI — за пределами osFoundry.
На каком оборудовании можно запустить math-SDPO-Qwen3-8B-think-step-100
math-SDPO-Qwen3-8B-think-step-100 работает на одном потребительском GPU объёмом 16 ГБ (~5 ГБ VRAM с запасом для KV-кэша). Инференс с полной точностью помещается на одной H100 80GB при точности FP16 (~20 ГБ).
math-SDPO-Qwen3-8B-think-step-100 в сравнении с похожими моделями
Лицензия
Не указано — Условия лицензии не указаны — проверьте карточку исходной модели перед коммерческим использованием.
Сверьтесь с документацией исходного проекта.
Частые вопросы о math-SDPO-Qwen3-8B-think-step-100
Бесплатна ли math-SDPO-Qwen3-8B-think-step-100 в использовании?
math-SDPO-Qwen3-8B-think-step-100 можно бесплатно запускать локально на собственном оборудовании. Хостинговый доступ через osFoundry тарифицируется (ввод Free (local), вывод Free (local)). Вы можете переключаться между локальным и хостинговым режимами в любой момент.
Можно ли использовать math-SDPO-Qwen3-8B-think-step-100 в коммерческих целях?
Коммерческое использование разрешено с условиями. Условия лицензии не указаны — проверьте карточку исходной модели перед коммерческим использованием. Сверьтесь с документацией исходного проекта.
Сколько VRAM требуется для math-SDPO-Qwen3-8B-think-step-100?
Приблизительно 5 ГБ при квантизации Q4 или 20 ГБ при полной точности FP16. Помещается на одном потребительском GPU объёмом 24 ГБ.
Можно ли запустить math-SDPO-Qwen3-8B-think-step-100 локально?
Да. math-SDPO-Qwen3-8B-think-step-100 имеет открытые веса и работает локально на GPU рабочей станции. Локальная среда выполнения osFoundry берёт на себя загрузку модели, квантизацию и маршрутизацию.
В чём math-SDPO-Qwen3-8B-think-step-100 лучше всего?
math-SDPO-Qwen3-8B-think-step-100 хорошо подходит для чат и маршрутизация с низкой задержкой, маршрутизация и сортировка запросов, классификация текста.
Как использовать math-SDPO-Qwen3-8B-think-step-100 в osFoundry?
Вставьте свой API-ключ beanie00 в диалог ключей (или разверните открытые веса для моделей с возможностью самостоятельного хостинга), назначьте math-SDPO-Qwen3-8B-think-step-100 на роль Maestro во вкладке Pipeline, а затем используйте её в чате, в Room App через invokeAI или в собственных приложениях.
Опубликовано beanie00 22 марта 2026 г.. Источник: https://huggingface.co/beanie00/math-SDPO-Qwen3-8B-think-step-100