Qwen3.5-2B-mixed_4_8
Entwickelt von mlx-community, ist Qwen3.5-2B-mixed_4_8 ein 2 Milliarden Parameter umfassendes Chat-Modell. Qwen3.5-2B-mixed_4_8 is an open-weights chat model with roughly 2 billion parameters.
by mlx-community · 2 Mrd. Parameter
Am besten geeignet für
- Chat und Routing mit geringer Latenz
- Anfrage-Routing und Triage
- Textklassifikation
Möglichkeiten, Qwen3.5-2B-mixed_4_8 in osFoundry zu nutzen
Mit eigenem Schlüssel verbinden (BYOK)
Öffnen Sie den Schlüssel-Dialog und fügen Sie Ihren mlx-community-API-Key ein. osFoundry erkennt Qwen3.5-2B-mixed_4_8 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-mixed_4_8 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 Qwen3.5-2B-mixed_4_8 ausführen
Qwen3.5-2B-mixed_4_8 läuft auf eine einzelne 16GB-Consumer-GPU (~2 GB VRAM mit Reserve für den KV-Cache). Inferenz in voller Präzision passt auf eine einzelne H100 80GB bei FP16-Präzision (~5 GB).
Qwen3.5-2B-mixed_4_8 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 Qwen3.5-2B-mixed_4_8
Ist Qwen3.5-2B-mixed_4_8 kostenlos nutzbar?
Qwen3.5-2B-mixed_4_8 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-mixed_4_8 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 Qwen3.5-2B-mixed_4_8?
Etwa 2 GB bei Q4-Quantization oder 5 GB bei voller FP16-Präzision. Passt auf eine einzelne 24GB-Consumer-GPU.
Kann ich Qwen3.5-2B-mixed_4_8 lokal betreiben?
Ja. Qwen3.5-2B-mixed_4_8 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-mixed_4_8 besonders gut?
Qwen3.5-2B-mixed_4_8 eignet sich besonders für Chat und Routing mit geringer Latenz, Anfrage-Routing und Triage, Textklassifikation.
Wie verwende ich Qwen3.5-2B-mixed_4_8 in osFoundry?
Fügen Sie Ihren mlx-community-API-Key im Schlüssel-Dialog ein (oder stellen Sie bei selbst hostbaren Modellen die Open Weights bereit), weisen Sie Qwen3.5-2B-mixed_4_8 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 mlx-community am 2. März 2026. Quelle: https://huggingface.co/mlx-community/Qwen3.5-2B-mixed_4_8