Qwen3.5-397B-A17B-6bit-abliterated-mlx
cs2764 द्वारा निर्मित, Qwen3.5-397B-A17B-6bit-abliterated-mlx एक 397 अरब parameter वाला चैट model है। Qwen3.5-397B-A17B-6bit-abliterated-mlx is an open-weights chat model with roughly 397 billion parameters.
by cs2764 · 397B parameters
किसके लिए सर्वोत्तम
- जटिल multi-step reasoning
- tool use के साथ agent orchestration
- लंबे documents का विश्लेषण और सारांश
osFoundry में Qwen3.5-397B-A17B-6bit-abliterated-mlx का उपयोग करने के तरीके
अपनी key से जोड़ें (BYOK)
key dialog खोलें और अपनी cs2764 API key पेस्ट करें। osFoundry Qwen3.5-397B-A17B-6bit-abliterated-mlx को स्वचालित रूप से खोज लेता है — इसे Pipeline tab में किसी Maestro role (router, direct, orchestrator, या fallback) को असाइन करें और यह हर चैट में live हो जाता है। आपकी key, आपका provider account — कोई token markup नहीं।
एक dedicated endpoint deploy करें
Qwen3.5-397B-A17B-6bit-abliterated-mlx open-weights है — इसे locally मुफ्त में चलाएँ, या rate limits के बिना reserved capacity के लिए अपने workspace में एक dedicated GPU endpoint deploy करें।
Room App में उपयोग करें
Room Apps अपने manifest में AI features घोषित करते हैं, फिर उन्हें invokeAI के साथ कॉल करते हैं:
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
अपने ऐप्स से इसे कॉल करें
एक बार जब model आपके workspace में wired हो जाता है, तो आप इसे API के रूप में host कर सकते हैं और इसे अपनी services, scripts, या CI से — osFoundry के बाहर — एक्सेस कर सकते हैं।
Qwen3.5-397B-A17B-6bit-abliterated-mlx कौनसा hardware चला सकता है
Qwen3.5-397B-A17B-6bit-abliterated-mlx एक multi-GPU setup या Q4 पर H200 141GB पर चलता है (~239 GB VRAM, KV-cache headroom के साथ)। पूर्ण-precision inference FP16 पर कई H100/H200 GPUs की आवश्यकता (~953 GB)।
Qwen3.5-397B-A17B-6bit-abliterated-mlx बनाम समान models
लाइसेंस
अनिर्दिष्ट — लाइसेंस की शर्तें निर्दिष्ट नहीं — commercial उपयोग से पहले upstream model card सत्यापित करें।
Upstream documentation देखें।
Qwen3.5-397B-A17B-6bit-abliterated-mlx के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
क्या Qwen3.5-397B-A17B-6bit-abliterated-mlx उपयोग करने के लिए मुफ्त है?
Qwen3.5-397B-A17B-6bit-abliterated-mlx आपके अपने hardware पर locally चलाने के लिए मुफ्त है। osFoundry के माध्यम से hosted access metered है (input Free (local), output Free (local))। आप किसी भी समय local और hosted के बीच switch कर सकते हैं।
क्या मैं Qwen3.5-397B-A17B-6bit-abliterated-mlx का commercial उपयोग कर सकता हूँ?
Commercial उपयोग शर्तों के साथ अनुमत है। लाइसेंस की शर्तें निर्दिष्ट नहीं — commercial उपयोग से पहले upstream model card सत्यापित करें। Upstream documentation देखें।
Qwen3.5-397B-A17B-6bit-abliterated-mlx को कितनी VRAM चाहिए?
Q4 quantisation पर लगभग 239 GB, या पूर्ण FP16 precision पर 953 GB। उच्च quantisation पर multi-GPU की आवश्यकता।
क्या मैं Qwen3.5-397B-A17B-6bit-abliterated-mlx को locally चला सकता हूँ?
हाँ। Qwen3.5-397B-A17B-6bit-abliterated-mlx open-weights है और workstation GPU पर locally चलता है। osFoundry का local runtime model loading, quantisation, और routing संभालता है।
Qwen3.5-397B-A17B-6bit-abliterated-mlx किसमें सर्वश्रेष्ठ है?
Qwen3.5-397B-A17B-6bit-abliterated-mlx जटिल multi-step reasoning, tool use के साथ agent orchestration, लंबे documents का विश्लेषण और सारांश के लिए उपयुक्त है।
मैं osFoundry में Qwen3.5-397B-A17B-6bit-abliterated-mlx का उपयोग कैसे करूँ?
key dialog में अपनी cs2764 API key पेस्ट करें (या self-hostable models के लिए open weights deploy करें), Pipeline tab में Qwen3.5-397B-A17B-6bit-abliterated-mlx को एक Maestro role को असाइन करें, फिर इसे चैट में, invokeAI के माध्यम से Room Apps में, या अपने ऐप्स में उपयोग करें।
cs2764 द्वारा प्रकाशित 3 मार्च 2026 को। स्रोत: https://huggingface.co/cs2764/Qwen3.5-397B-A17B-6bit-abliterated-mlx