Modelo
LLMs & Texto
BugTraceAI/BugTraceAI-CORE-Ultra-27B-Q6
Modelo de modelo · 27 B de parâmetros — 12.7 mil downloads e 140 curtidas no Hugging Face.
Hugging Face · Modelos
·BugTraceAI
·
·↓ 12691
·♥ 140
O modelo BugTraceAI/BugTraceAI-CORE-Ultra-27B-Q6 aparece entre os mais comentados do Hugging Face — um termômetro do que a comunidade está realmente usando agora na tarefa de modelo.
Ficha técnica
- Tarefa: modelo
- Parâmetros: 27 B
- Formatos: GGUF
- Licença: Apache 2.0
- Downloads: 12.7 mil · Curtidas: 140
Hardware recomendado
Estimativa de VRAM só para carregar os pesos (com ~20% de folga para ativações). Contextos longos consomem memória adicional para o cache de atenção (KV cache).
- Precisão original (16-bit): ~65 GB de VRAM — 1 GPU de data center (80 GB, ex. A100/H100)
- Quantizado 8-bit: ~32 GB de VRAM — 1 GPU profissional (48 GB, ex. A6000) ou 2× 24 GB
- Quantizado 4-bit: ~16 GB de VRAM — 1 GPU high-end (24 GB, ex. RTX 3090/4090)
Como rodar localmente
Os pesos estão em GGUF, prontos para rodar na CPU ou GPU com Ollama, llama.cpp ou LM Studio — sem Python.
# Ollama
ollama run hf.co/BugTraceAI/BugTraceAI-CORE-Ultra-27B-Q6
# ou llama.cpp
llama-cli -hf BugTraceAI/BugTraceAI-CORE-Ultra-27B-Q6 -p "Explique o que é entropia."Tags
gguf qwen3 security cybersecurity offensive-security sft unsloth tooling
// relacionados
Leia também
Editorial
O modelo que continua aprendendo depois de entregue: dentro do Macaron-V1
Blog
Novo Nordisk e AWS levam IA agêntica à descoberta de medicamentos
Blog
Nvidia garante o valor de seus próprios chips para destravar US$ 500 bilhões em financiamento de infraestrutura de IA
Modelo