llama-3-8b-base-beta-dpo-ultrafeedback-4xh200-batch-128-20260424-044124
llama-3-8b-base-beta-dpo-ultrafeedback-4xh200-batch-128-20260424-044124 (W-61, 2026) — это 8-миллиардная параметрическая чат модель. llama-3-8b-base-beta-dpo-ultrafeedback-4xh200-batch-128-20260424-044124 is an open-weights chat model with roughly 8 billion parameters.
by W-61 · 8B параметров
Лучше всего подходит для
Способы использования llama-3-8b-base-beta-dpo-ultrafeedback-4xh200-batch-128-20260424-044124 в osFoundry
Подключите со своим ключом (BYOK)
Откройте диалог ключей и вставьте ваш API-ключ W-61. osFoundry автоматически обнаружит llama-3-8b-base-beta-dpo-ultrafeedback-4xh200-batch-128-20260424-044124 — 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
llama-3-8b-base-beta-dpo-ultrafeedback-4xh200-batch-128-20260424-044124 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 llama-3-8b-base-beta-dpo-ultrafeedback-4xh200-batch-128-20260424-044124
llama-3-8b-base-beta-dpo-ultrafeedback-4xh200-batch-128-20260424-044124 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).
llama-3-8b-base-beta-dpo-ultrafeedback-4xh200-batch-128-20260424-044124 в сравнении с похожими моделями
| Модель | Организация | Параметры | Контекст | Цена ввода | Самостоятельный хостинг |
|---|
| llama-3-8b-base-beta-dpo-ultrafeedback-4xh200-batch-128-20260424-044124 | W-61 | 8B | — | Free (local) | Да |
| Terminator-8B | Parveshiiii | 8B | — | Free (local) | Да |
| LFM2-8B-SFT9-GGUF | mradermacher | 8B | — | Free (local) | Да |
| Qwen3-8B-taboo-song_50_mix | adamkarvonen | 8B | — | Free (local) | Да |
Лицензия
Не указано — Условия лицензии не указаны — проверьте карточку исходной модели перед коммерческим использованием.
Сверьтесь с документацией исходного проекта.
Частые вопросы о llama-3-8b-base-beta-dpo-ultrafeedback-4xh200-batch-128-20260424-044124
Бесплатна ли llama-3-8b-base-beta-dpo-ultrafeedback-4xh200-batch-128-20260424-044124 в использовании?
llama-3-8b-base-beta-dpo-ultrafeedback-4xh200-batch-128-20260424-044124 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 llama-3-8b-base-beta-dpo-ultrafeedback-4xh200-batch-128-20260424-044124 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 llama-3-8b-base-beta-dpo-ultrafeedback-4xh200-batch-128-20260424-044124?
Приблизительно 5 ГБ при квантизации Q4 или 20 ГБ при полной точности FP16. Помещается на одном потребительском GPU объёмом 24 ГБ.
Можно ли запустить llama-3-8b-base-beta-dpo-ultrafeedback-4xh200-batch-128-20260424-044124 локально?
Да. llama-3-8b-base-beta-dpo-ultrafeedback-4xh200-batch-128-20260424-044124 имеет открытые веса и работает локально на GPU рабочей станции. Локальная среда выполнения osFoundry берёт на себя загрузку модели, квантизацию и маршрутизацию.
В чём llama-3-8b-base-beta-dpo-ultrafeedback-4xh200-batch-128-20260424-044124 лучше всего?
llama-3-8b-base-beta-dpo-ultrafeedback-4xh200-batch-128-20260424-044124 хорошо подходит для text generation.
Как использовать llama-3-8b-base-beta-dpo-ultrafeedback-4xh200-batch-128-20260424-044124 в osFoundry?
Вставьте свой API-ключ W-61 в диалог ключей (или разверните открытые веса для моделей с возможностью самостоятельного хостинга), назначьте llama-3-8b-base-beta-dpo-ultrafeedback-4xh200-batch-128-20260424-044124 на роль Maestro во вкладке Pipeline, а затем используйте её в чате, в Room App через invokeAI или в собственных приложениях.
Опубликовано W-61 24 апреля 2026 г.. Источник: https://huggingface.co/W-61/llama-3-8b-base-beta-dpo-ultrafeedback-4xh200-batch-128-20260424-044124