Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct (jasonyself, 2026) est un modèle chat à 480 milliards de paramètres . Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct is an open-weights chat model with roughly 480 billion parameters.
by jasonyself · 480 milliards de paramètres
Idéal pour
Comment utiliser Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct dans osFoundry
Connectez-vous avec votre propre clé (BYOK)
Ouvrez la fenêtre de clés et collez votre clé API jasonyself. osFoundry détecte automatiquement Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct — assignez-le à un rôle Maestro (router, direct, orchestrator ou fallback) dans l'onglet Pipeline et il est actif dans chaque conversation. Votre clé, votre compte fournisseur — sans majoration sur les tokens.
Déployez un endpoint dédié
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct est en open-weights — exécutez-le localement gratuitement, ou déployez un endpoint GPU dédié dans votre espace de travail pour disposer d'une capacité réservée sans limite de débit.
Utilisez-le dans une Room App
Les Room Apps déclarent leurs fonctionnalités IA dans leur manifeste, puis les appellent via invokeAI :
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
Appelez-le depuis vos propres applications
Une fois un modèle intégré à votre espace de travail, vous pouvez l'héberger en tant qu'API et l'appeler depuis vos propres services, scripts ou CI — en dehors d'osFoundry.
Quel matériel peut faire tourner Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct fonctionne sur une configuration multi-GPU ou un H200 141GB en Q4 (~288 GB de VRAM avec marge pour le cache KV). L'inférence en pleine précision nécessite plusieurs GPU H100/H200 en FP16 (~1152 GB).
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct face aux modèles similaires
Licence
Non spécifiée — Conditions de licence non spécifiées — vérifiez la fiche du modèle en amont avant tout usage commercial.
Consultez la documentation en amont.
Questions fréquentes sur Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct est-il gratuit à utiliser ?
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct est gratuit à exécuter localement sur votre propre matériel. L'accès hébergé via osFoundry est facturé à l'usage (entrée Free (local), sortie Free (local)). Vous pouvez basculer entre local et hébergé à tout moment.
Puis-je utiliser Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct à des fins commerciales ?
L'usage commercial est autorisé sous conditions. Conditions de licence non spécifiées — vérifiez la fiche du modèle en amont avant tout usage commercial. Consultez la documentation en amont.
Combien de VRAM faut-il pour Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct ?
Environ 288 GB en quantification Q4, ou 1152 GB en pleine précision FP16. Nécessite une configuration multi-GPU en quantification supérieure.
Puis-je exécuter Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct localement ?
Oui. Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct est en open-weights et s'exécute localement sur un GPU station de travail. Le runtime local d'osFoundry gère le chargement du modèle, la quantification et le routage.
À quoi Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct excelle-t-il ?
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct convient particulièrement bien à text generation.
Comment utiliser Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct dans osFoundry ?
Collez votre clé API jasonyself dans la fenêtre de clés (ou déployez les open weights pour les modèles auto-hébergeables), assignez Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct à un rôle Maestro dans l'onglet Pipeline, puis utilisez-le en chat, dans les Room Apps via invokeAI, ou dans vos propres applications.
Publié par jasonyself le 16 avril 2026. Source : https://huggingface.co/jasonyself/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct