Qwen3.6-35B-A3B-mlx-8Bit
deexjay23 द्वारा 2026 में जारी, Qwen3.6-35B-A3B-mlx-8Bit एक 35 अरब parameter वाला image-generation model है। Qwen3.6-35B-A3B-mlx-8Bit is an open-weights image model with roughly 35 billion parameters.
by deexjay23 · 35B parameters
किसके लिए सर्वोत्तम
osFoundry में Qwen3.6-35B-A3B-mlx-8Bit का उपयोग करने के तरीके
अपनी key से जोड़ें (BYOK)
key dialog खोलें और अपनी deexjay23 API key पेस्ट करें। osFoundry Qwen3.6-35B-A3B-mlx-8Bit 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
Qwen3.6-35B-A3B-mlx-8Bit 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।
Qwen3.6-35B-A3B-mlx-8Bit कौनसा hardware चला सकता है
Qwen3.6-35B-A3B-mlx-8Bit एक 24GB consumer या workstation GPU पर चलता है (~21 GB VRAM, KV-cache headroom के साथ)। पूर्ण-precision inference FP16 पर एक H200 141GB या 2x A100 80GB की आवश्यकता (~84 GB)।
Qwen3.6-35B-A3B-mlx-8Bit बनाम समान models
लाइसेंस
अनिर्दिष्ट — लाइसेंस की शर्तें निर्दिष्ट नहीं — commercial उपयोग से पहले upstream model card सत्यापित करें।
Upstream documentation देखें।
Qwen3.6-35B-A3B-mlx-8Bit के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
क्या Qwen3.6-35B-A3B-mlx-8Bit उपयोग करने के लिए मुफ्त है?
Qwen3.6-35B-A3B-mlx-8Bit 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 Qwen3.6-35B-A3B-mlx-8Bit 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।
Qwen3.6-35B-A3B-mlx-8Bit को कितनी VRAM चाहिए?
Q4 quantisation पर लगभग 21 GB, या पूर्ण FP16 precision पर 84 GB। एक 24GB consumer GPU पर fit होता है।
क्या मैं Qwen3.6-35B-A3B-mlx-8Bit को locally चला सकता हूँ?
हाँ। Qwen3.6-35B-A3B-mlx-8Bit open-weights है और workstation GPU पर locally चलता है। osFoundry का local runtime model loading, quantisation, और routing संभालता है।
Qwen3.6-35B-A3B-mlx-8Bit किसमें सर्वश्रेष्ठ है?
Qwen3.6-35B-A3B-mlx-8Bit image text to text के लिए उपयुक्त है।
मैं osFoundry में Qwen3.6-35B-A3B-mlx-8Bit का उपयोग कैसे करूँ?
key dialog में अपनी deexjay23 API key पेस्ट करें (या self-hostable models के लिए open weights deploy करें), Pipeline tab में Qwen3.6-35B-A3B-mlx-8Bit को एक Maestro role को असाइन करें, फिर इसे चैट में, invokeAI के माध्यम से Room Apps में, या अपने ऐप्स में उपयोग करें।
deexjay23 द्वारा प्रकाशित 17 अप्रैल 2026 को। स्रोत: https://huggingface.co/deexjay23/Qwen3.6-35B-A3B-mlx-8Bit