Note for most users: This is an intermediate checkpoint from our post-training pipeline. Most users should use Poro 2 8B Instruct instead, which includes an additional round of Direct Preference Optimization (DPO) for improved response quality and alignment. This SFT-only model i...

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LumiOpen/Llama-Poro-2-8B-SFT vLLM ready

text->text · LumiOpen · sovereign EU

Runs on EU infrastructure operated by European companies; US marketplace capacity is never part of this chain. Full chain

Paramètres

Fenêtre de contexte

24GB

VRAM minimale

POST /api/v1/chat/completions Sur demande

Caractéristiques

Paramètres 8B

Fenêtre de contexte 8,192 tokens

VRAM minimale 24 GB

Architecture LlamaForCausalLM (vLLM)

Licence llama3.3

Modalité text->text

Date de sortie June 2025

Éditeur LumiOpen ↗

Tarifs

Router partagé · par token

Sur demande

Non disponible sur le Router partagé. Tarif sur demande en déploiement GPU dédié.

GPU dédié · par heure

à partir de 2,03 € par heure

Votre propre instance vLLM sur un cloud européen (24 Go de VRAM), facturée à l'heure.

Router européen partagé, paiement au token, scale-to-zero. Les déploiements GPU dédiés sont facturés à l'heure, voir tarifs.

✓ Fonctionnement vérifié le 31-07-2026, réponse en 109 ms sur notre infrastructure européenne.

Indice Bench

Bench est notre indice de qualité pour chaque modèle, de 0 à 100. Il s'appuie sur des mesures publiques (Epoch AI avec une quarantaine de benchmarks, LiveBench, LMArena et d'autres) et est actualisé chaque matin. Là où personne ne mesure, il affiche une estimation avec une fourchette.

~36,4 / 100 · Estimation

Pas encore de benchmark public : estimé d'après la taille et la date de sortie.

Fourchette de 25,0 à 47,8

Sources: Epoch AI ↗ · LiveBench ↗ · LMArena ↗ · Mis à jour chaque jour, dernière fois le 19-10-2026

Appelez-le dès maintenant

Remplacement direct d'OpenAI : changez uniquement l'URL de base et la clé API. Le format Anthropic (/v1/messages) est également pris en charge.

curl https://hostyourai.com/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer hyai-..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "LumiOpen/Llama-Poro-2-8B-SFT",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

Questions fréquentes

Puis-je exécuter Llama Poro 2 8B SFT dans l'UE ?

Oui. HostYourAI exécute Llama Poro 2 8B SFT sur des GPU situés dans des centres de données européens via vLLM. Les prompts et les réponses ne quittent jamais l'UE, et aucun fournisseur de cloud américain n'intervient dans la chaîne.

L'hébergement de Llama Poro 2 8B SFT est-il conforme au RGPD ?

Oui. Tout le traitement a lieu au sein de l'UE, un accord de traitement des données (DPA) est disponible et la liste des sous-traitants est publique. Des poids open source signifient aussi : aucun entraînement sur vos données.

Combien coûte Llama Poro 2 8B SFT ?

Llama Poro 2 8B SFT est disponible sur demande : via le Router européen partagé après un bref échange, ou en déploiement GPU dédié facturé à l'heure. Décrivez-nous votre cas d'usage et nous le configurerons pour vous.

L'API est-elle compatible avec OpenAI ?

Oui. Vous utilisez les SDK OpenAI standard avec une URL de base personnalisée (https://hostyourai.com/api/v1). L'API Anthropic Messages est également prise en charge en remplacement direct.

Autres modèles de LumiOpen

Llama Poro 2 8B Long Instruct

Poro 2 Long Instruct is an instruction-following chatbot model with extended context support, created through supervised fine-tuning (SFT) of the Poro 2 Long Base model followed by merging the SFT checkpoint back with the base model to preserve long-context performance. This model is designed for conversational AI applications and instruction following in both Finnish and English, with support for context lengths up to 128K tokens. It was trained on a carefully curated mix of English and Finnish instruction data.

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Llama Poro 2 8B Long Math Reasoning RL Preview

Poro 2 8B Math Reasoning RL Preview is a specialized model focused on mathematical reasoning and problem-solving. This preview model was created through reinforcement learning (RL) on top of the Math Reasoning SFT checkpoint. This model excels at mathematical reasoning tasks but is not optimized for general conversational use or other domains.

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Llama Poro 2 8B Long Base

Poro 2 Long Base is an 8B parameter decoder-only transformer created by extending Poro 2 8B Base from an 8K to 128K token context window using LongRoPE. The model supports both English and Finnish with an extended context window of 128K tokens. Poro 2 Long Base is released as a fully open source model under the Llama 3.1 Community License.

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Llama Poro 2 8B Long Math Reasoning SFT Preview

Poro 2 8B Math Reasoning SFT Preview is a specialized model focused on mathematical reasoning and problem-solving. This preview model was created through supervised fine-tuning of a context-extended base model. This model excels at mathematical reasoning tasks but is not optimized for general conversational use or other domains.

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Llama Poro 2 70B SFT

Note for most users: This is an intermediate checkpoint from our post-training pipeline. Most users should use Poro 2 70B Instruct instead, which includes an additional round of Direct Preference Optimization (DPO) for improved response quality and alignment. This SFT-only model is primarily intended for researchers interested in studying the effects of different post-training techniques.

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Llama Poro 2 70B base

Poro 2 70B Base is a 70B parameter decoder-only transformer created through continued pretraining of Llama 3.1 70B to add Finnish language capabilities. It was trained on 165B tokens using a carefully balanced mix of Finnish, English, code, and math data. Poro 2 is a fully open source model and is made available under the Llama 3.1 Community License.

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