Bosun — lokalny model AI od Hanno Labs
Autor: Jakub Rusinowski · Ostatnia aktualizacja:
Małe modele decyzyjne Hanno Labs: adaptery LoRA rzędu 16 na Qwen3-0.6B i Qwen3-1.7B z 256 wyuczonymi tokenami decyzyjnymi, więc jedno pytanie może mieć do 255 kandydatów. Obsługiwane przez serwer zgodny z Jev pod /v1/systemone.
Warianty
Najmniejszy wariant Bosun potrzebuje około 1 GB VRAM przy Q4_K_M — skwantyzowane wagi plus narzut frameworka, bez pamięci podręcznej KV.
| Model | VRAM przy Q4 | VRAM | Kontekst | Uruchom |
|---|---|---|---|---|
| Bosun v3.1 0.6B → 0.6B | ~1.2 GB | Not published | jev-compatible-server :8000 | |
| Bosun v3.1 1.7B → 1.7B | ~2 GB | Not published | jev-compatible-server :8000 |
Pamięć to skwantyzowane wagi plus narzut przy Q4_K_M, liczone tym samym silnikiem co sprawdzarka GPU i VRAM.
Jak uruchomić Bosun lokalnie
Zainstaluj Ollama, a potem pobierz tag.
Served by jev-compatible-server (default port 8000). This model does not run in Ollama.
Wybierz rozmiar powyżej, aby zobaczyć jego VRAM, szacowaną szybkość i polecenie instalacji.
Licencja
Commercial use permitted. No usage restrictions beyond attribution.
Dotyczy: Bosun v3.1 0.6B, Bosun v3.1 1.7BPolecane GPU
Najtańsze GPU z naszego katalogu, które uruchomi Bosun lokalnie (min. 1 GB VRAM), to Intel Arc B570 (10 GB).
Bosun — najczęściej zadawane pytania
How much VRAM does Bosun need?
Bosun needs about 1 GB VRAM at Q4_K_M quantization for its smallest variant. Variants: Bosun v3.1 0.6B (1 GB, Q4_K_M); Bosun v3.1 1.7B (2 GB, Q4_K_M). On Apple Silicon, unified memory counts toward this requirement.
Can I run Bosun on an RTX 4090 (24 GB)?
Yes — Bosun runs on an RTX 4090 (24 GB) and other 24 GB cards such as the RTX 3090. Smaller variants also fit comfortably on 8–16 GB GPUs at Q4_K_M.
What quantization should I use for Bosun?
Q4_K_M is the best balance of quality and VRAM for Bosun in most cases. Choose Q8_0 for near-lossless quality if you have spare VRAM, or smaller quants (Q3/Q2) only when memory is tight.
How do I run Bosun locally?
Bosun is a decision model: it is called over an HTTP endpoint (/v1/systemone), not chatted with. Where a variant is available in Ollama 0.35 or newer, pull it with `ollama pull` and send requests to the local server; the others ship their own server. Each variant page shows the exact commands for that model.