Qwen3.5_2B_Finetune_Uncensor_GGUF_quantized
Entwickelt von amkkk, ist Qwen3.5_2B_Finetune_Uncensor_GGUF_quantized ein Bildgenerierung-Modell. Qwen3.5_2B_Finetune_Uncensor_GGUF_quantized is an open-weights image model.
by amkkk
Am besten geeignet für
Möglichkeiten, Qwen3.5_2B_Finetune_Uncensor_GGUF_quantized in osFoundry zu nutzen
Mit eigenem Schlüssel verbinden (BYOK)
Öffnen Sie den Schlüssel-Dialog und fügen Sie Ihren amkkk-API-Key ein. osFoundry erkennt Qwen3.5_2B_Finetune_Uncensor_GGUF_quantized automatisch — weisen Sie es im Pipeline-Tab einer Maestro-Rolle (Router, Direct, Orchestrator oder Fallback) zu, und es ist in jedem Chat verfügbar. Ihr Key, Ihr Provider-Konto — kein Token-Aufschlag.
Dedizierten Endpunkt bereitstellen
Qwen3.5_2B_Finetune_Uncensor_GGUF_quantized ist Open-Weights — betreiben Sie es lokal kostenlos oder stellen Sie in Ihrem Workspace einen dedizierten GPU-Endpunkt für reservierte Kapazität ohne Rate Limits bereit.
In einer Room App verwenden
Room Apps deklarieren KI-Funktionen in ihrem Manifest und rufen sie anschließend mit invokeAI auf:
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
Aus eigenen Anwendungen aufrufen
Sobald ein Modell in Ihrem Workspace eingerichtet ist, können Sie es als API hosten und aus Ihren eigenen Diensten, Skripten oder CI — außerhalb von osFoundry — erreichen.
Qwen3.5_2B_Finetune_Uncensor_GGUF_quantized im Vergleich zu ähnlichen Modellen
| Modell | Organisation | Parameter | Kontext | Input-Preis | Selbst hosten |
|---|
| Qwen3.5_2B_Finetune_Uncensor_GGUF_quantized | amkkk | — | — | Free (local) | Ja |
| big-asp-v2 | fancyfeast | — | — | Free (local) | Ja |
| regnety_080.ra3_in1k | timm | — | — | Free (local) | Ja |
| SpaceLLaVA | remyxai | — | — | Free (local) | Ja |
Lizenz
Nicht angegeben — Lizenzbedingungen nicht angegeben — prüfen Sie die Upstream-Model-Card vor kommerzieller Nutzung.
Konsultieren Sie die Upstream-Dokumentation.
Häufige Fragen zu Qwen3.5_2B_Finetune_Uncensor_GGUF_quantized
Ist Qwen3.5_2B_Finetune_Uncensor_GGUF_quantized kostenlos nutzbar?
Qwen3.5_2B_Finetune_Uncensor_GGUF_quantized kann auf Ihrer eigenen Hardware kostenlos lokal betrieben werden. Der gehostete Zugriff über osFoundry wird abgerechnet (Input Free (local), Output Free (local)). Sie können jederzeit zwischen lokal und gehostet wechseln.
Kann ich Qwen3.5_2B_Finetune_Uncensor_GGUF_quantized kommerziell nutzen?
Kommerzielle Nutzung ist unter bestimmten Bedingungen erlaubt. Lizenzbedingungen nicht angegeben — prüfen Sie die Upstream-Model-Card vor kommerzieller Nutzung. Konsultieren Sie die Upstream-Dokumentation.
Kann ich Qwen3.5_2B_Finetune_Uncensor_GGUF_quantized lokal betreiben?
Ja. Qwen3.5_2B_Finetune_Uncensor_GGUF_quantized ist Open-Weights und läuft lokal auf einer Workstation-GPU. Die lokale Runtime von osFoundry übernimmt Modellladen, Quantization und Routing.
Worin ist Qwen3.5_2B_Finetune_Uncensor_GGUF_quantized besonders gut?
Qwen3.5_2B_Finetune_Uncensor_GGUF_quantized eignet sich besonders für image text to text.
Wie verwende ich Qwen3.5_2B_Finetune_Uncensor_GGUF_quantized in osFoundry?
Fügen Sie Ihren amkkk-API-Key im Schlüssel-Dialog ein (oder stellen Sie bei selbst hostbaren Modellen die Open Weights bereit), weisen Sie Qwen3.5_2B_Finetune_Uncensor_GGUF_quantized im Pipeline-Tab einer Maestro-Rolle zu und nutzen Sie es anschließend im Chat, in Room Apps über invokeAI oder in Ihren eigenen Anwendungen.
Veröffentlicht von amkkk am 10. März 2026. Quelle: https://huggingface.co/amkkk/Qwen3.5_2B_Finetune_Uncensor_GGUF_quantized