Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-8bit
Entwickelt von mlx-community, ist Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-8bit ein 480 Milliarden Parameter umfassendes Chat-Modell. Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-8bit is an open-weights chat model with roughly 480 billion parameters.
by mlx-community · 480 Mrd. Parameter
Am besten geeignet für
Möglichkeiten, Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-8bit 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-Coder-480B-A35B-Instruct-8bit 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-Coder-480B-A35B-Instruct-8bit 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-Coder-480B-A35B-Instruct-8bit ausführen
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-8bit 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).
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-8bit 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-Coder-480B-A35B-Instruct-8bit
Ist Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-8bit kostenlos nutzbar?
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-8bit 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-Coder-480B-A35B-Instruct-8bit 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-Coder-480B-A35B-Instruct-8bit?
Etwa 288 GB bei Q4-Quantization oder 1152 GB bei voller FP16-Präzision. Erfordert Multi-GPU bei höherer Quantization.
Kann ich Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-8bit lokal betreiben?
Ja. Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-8bit ist Open-Weights und läuft lokal auf einer Workstation-GPU. Die lokale Runtime von osFoundry übernimmt Modellladen, Quantization und Routing.
Worin ist Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-8bit besonders gut?
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-8bit eignet sich besonders für text generation.
Wie verwende ich Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-8bit 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-Coder-480B-A35B-Instruct-8bit 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 8. Dezember 2025. Quelle: https://huggingface.co/mlx-community/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-8bit