SGLang-EAGLE3-Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-SpecForge-EigenAI
Veröffentlicht von lmsys im Jahr 2025, ist SGLang-EAGLE3-Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-SpecForge-EigenAI ein 480 Milliarden Parameter umfassendes Chat-Modell. SGLang-EAGLE3-Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-SpecForge-EigenAI is an open-weights chat model with roughly 480 billion parameters.
by lmsys · 480 Mrd. Parameter
Am besten geeignet für
- komplexes mehrstufiges Reasoning
- Agent-Orchestrierung mit Tool-Nutzung
- Analyse und Zusammenfassung langer Dokumente
Möglichkeiten, SGLang-EAGLE3-Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-SpecForge-EigenAI in osFoundry zu nutzen
Mit eigenem Schlüssel verbinden (BYOK)
Öffnen Sie den Schlüssel-Dialog und fügen Sie Ihren lmsys-API-Key ein. osFoundry erkennt SGLang-EAGLE3-Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-SpecForge-EigenAI 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
SGLang-EAGLE3-Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-SpecForge-EigenAI 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.
Welche Hardware kann SGLang-EAGLE3-Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-SpecForge-EigenAI ausführen
SGLang-EAGLE3-Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-SpecForge-EigenAI läuft auf ein Multi-GPU-Setup oder H200 141GB mit Q4 (~288 GB VRAM mit Reserve für den KV-Cache). Inferenz in voller Präzision erfordert mehrere H100/H200-GPUs bei FP16 (~1152 GB).
SGLang-EAGLE3-Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-SpecForge-EigenAI im Vergleich zu ähnlichen Modellen
Lizenz
Nicht angegeben — Lizenzbedingungen nicht angegeben — prüfen Sie die Upstream-Model-Card vor kommerzieller Nutzung.
Konsultieren Sie die Upstream-Dokumentation.
Häufige Fragen zu SGLang-EAGLE3-Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-SpecForge-EigenAI
Ist SGLang-EAGLE3-Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-SpecForge-EigenAI kostenlos nutzbar?
SGLang-EAGLE3-Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-SpecForge-EigenAI 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 SGLang-EAGLE3-Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-SpecForge-EigenAI 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.
Wie viel VRAM benötigt SGLang-EAGLE3-Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-SpecForge-EigenAI?
Etwa 288 GB bei Q4-Quantization oder 1152 GB bei voller FP16-Präzision. Erfordert Multi-GPU bei höherer Quantization.
Kann ich SGLang-EAGLE3-Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-SpecForge-EigenAI lokal betreiben?
Ja. SGLang-EAGLE3-Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-SpecForge-EigenAI ist Open-Weights und läuft lokal auf einer Workstation-GPU. Die lokale Runtime von osFoundry übernimmt Modellladen, Quantization und Routing.
Worin ist SGLang-EAGLE3-Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-SpecForge-EigenAI besonders gut?
SGLang-EAGLE3-Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-SpecForge-EigenAI eignet sich besonders für komplexes mehrstufiges Reasoning, Agent-Orchestrierung mit Tool-Nutzung, Analyse und Zusammenfassung langer Dokumente.
Wie verwende ich SGLang-EAGLE3-Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-SpecForge-EigenAI in osFoundry?
Fügen Sie Ihren lmsys-API-Key im Schlüssel-Dialog ein (oder stellen Sie bei selbst hostbaren Modellen die Open Weights bereit), weisen Sie SGLang-EAGLE3-Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-SpecForge-EigenAI 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 lmsys am 22. Dezember 2025. Quelle: https://huggingface.co/lmsys/SGLang-EAGLE3-Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-SpecForge-EigenAI