Qwen3-235B-A22B-FP8
Desarrollado por nvidia, Qwen3-235B-A22B-FP8 es un modelo de 235 mil millones de parámetros chat. Qwen3-235B-A22B-FP8 is an open-weights chat model with roughly 235 billion parameters.
by nvidia · 235 mil millones de parámetros
Ideal para
Formas de utilizar Qwen3-235B-A22B-FP8 en osFoundry
Conecten con su propia clave (BYOK)
Abran el diálogo de claves y peguen su clave de API de nvidia. osFoundry detecta Qwen3-235B-A22B-FP8 automáticamente: asígnenlo a un rol de Maestro (router, direct, orchestrator o fallback) en la pestaña Pipeline y quedará activo en cada chat. Su clave, su cuenta de proveedor: sin recargo por tokens.
Desplieguen un endpoint dedicado
Qwen3-235B-A22B-FP8 es de pesos abiertos: ejecútenlo localmente de forma gratuita o desplieguen un endpoint GPU dedicado en su workspace para disponer de capacidad reservada sin límites de tasa.
Úsenlo en una Room App
Las Room Apps declaran funciones de IA en su manifiesto y luego las invocan con invokeAI:
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
Invóquenlo desde sus propias aplicaciones
Una vez que un modelo está integrado en su workspace, pueden alojarlo como API y consumirlo desde sus propios servicios, scripts o CI, fuera de osFoundry.
Qué hardware puede ejecutar Qwen3-235B-A22B-FP8
Qwen3-235B-A22B-FP8 se ejecuta en una configuración multi-GPU o H200 141GB en Q4 (~141 GB de VRAM con margen para la caché KV). La inferencia a precisión completa requiere varias GPU H100/H200 en FP16 (~564 GB).
Qwen3-235B-A22B-FP8 frente a modelos similares
Licencia
Sin especificar — Términos de licencia no especificados: verifiquen la ficha del modelo original antes de su uso comercial.
Consulten la documentación original.
Preguntas frecuentes sobre Qwen3-235B-A22B-FP8
¿Es gratuito el uso de Qwen3-235B-A22B-FP8?
Qwen3-235B-A22B-FP8 se puede ejecutar gratis localmente en su propio hardware. El acceso alojado a través de osFoundry se mide (entrada Free (local), salida Free (local)). Pueden alternar entre local y alojado en cualquier momento.
¿Puedo utilizar Qwen3-235B-A22B-FP8 comercialmente?
El uso comercial está permitido con condiciones. Términos de licencia no especificados: verifiquen la ficha del modelo original antes de su uso comercial. Consulten la documentación original.
¿Cuánta VRAM necesita Qwen3-235B-A22B-FP8?
Aproximadamente 141 GB con cuantización Q4, o 564 GB con precisión FP16 completa. Requiere multi-GPU con cuantización superior.
¿Puedo ejecutar Qwen3-235B-A22B-FP8 localmente?
Sí. Qwen3-235B-A22B-FP8 es de pesos abiertos y se ejecuta localmente en una GPU de estación de trabajo. El runtime local de osFoundry gestiona la carga del modelo, la cuantización y el enrutamiento.
¿En qué destaca Qwen3-235B-A22B-FP8?
Qwen3-235B-A22B-FP8 es muy adecuado para text generation.
¿Cómo se utiliza Qwen3-235B-A22B-FP8 en osFoundry?
Peguen su clave de API de nvidia en el diálogo de claves (o desplieguen los pesos abiertos para modelos autoalojables), asignen Qwen3-235B-A22B-FP8 a un rol de Maestro en la pestaña Pipeline y úsenlo en chat, en Room Apps mediante invokeAI o en sus propias aplicaciones.
Publicado por nvidia el 8 de julio de 2025. Fuente: https://huggingface.co/nvidia/Qwen3-235B-A22B-FP8