EAGLE3-Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-FP8
EAGLE3-Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-FP8 es un modelo de 235 mil millones de parámetros chat de zhuyksir, publicado el 29 de octubre de 2025. EAGLE3-Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-FP8 is an open-weights chat model with roughly 235 billion parameters.
by zhuyksir · 235 mil millones de parámetros
Ideal para
- razonamiento complejo de varios pasos
- orquestación de agentes con uso de herramientas
- análisis y resumen de documentos extensos
Formas de utilizar EAGLE3-Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-FP8 en osFoundry
Conecten con su propia clave (BYOK)
Abran el diálogo de claves y peguen su clave de API de zhuyksir. osFoundry detecta EAGLE3-Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-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
EAGLE3-Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-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 EAGLE3-Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-FP8
EAGLE3-Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-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).
EAGLE3-Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-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 EAGLE3-Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-FP8
¿Es gratuito el uso de EAGLE3-Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-FP8?
EAGLE3-Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-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 EAGLE3-Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-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 EAGLE3-Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-FP8?
Aproximadamente 141 GB con cuantización Q4, o 564 GB con precisión FP16 completa. Requiere multi-GPU con cuantización superior.
¿Puedo ejecutar EAGLE3-Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-FP8 localmente?
Sí. EAGLE3-Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-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 EAGLE3-Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-FP8?
EAGLE3-Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-FP8 es muy adecuado para razonamiento complejo de varios pasos, orquestación de agentes con uso de herramientas, análisis y resumen de documentos extensos.
¿Cómo se utiliza EAGLE3-Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-FP8 en osFoundry?
Peguen su clave de API de zhuyksir en el diálogo de claves (o desplieguen los pesos abiertos para modelos autoalojables), asignen EAGLE3-Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-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 zhuyksir el 29 de octubre de 2025. Fuente: https://huggingface.co/zhuyksir/EAGLE3-Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-FP8