Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507-MXFP8-LLMC
INCModel का Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507-MXFP8-LLMC 30 अरब parameters समेटे हुए एक चैट model। Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507-MXFP8-LLMC is an open-weights chat model with roughly 30 billion parameters.
by INCModel · 30B parameters
किसके लिए सर्वोत्तम
- कम-latency चैट और routing
- request routing और triage
- text classification
osFoundry में Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507-MXFP8-LLMC का उपयोग करने के तरीके
अपनी key से जोड़ें (BYOK)
key dialog खोलें और अपनी INCModel API key पेस्ट करें। osFoundry Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507-MXFP8-LLMC 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
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507-MXFP8-LLMC 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।
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507-MXFP8-LLMC कौनसा hardware चला सकता है
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507-MXFP8-LLMC एक 24GB consumer या workstation GPU पर चलता है (~18 GB VRAM, KV-cache headroom के साथ)। पूर्ण-precision inference FP16 precision पर एक H100 80GB पर fit होता है (~72 GB)।
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507-MXFP8-LLMC बनाम समान models
लाइसेंस
अनिर्दिष्ट — लाइसेंस की शर्तें निर्दिष्ट नहीं — commercial उपयोग से पहले upstream model card सत्यापित करें।
Upstream documentation देखें।
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507-MXFP8-LLMC के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
क्या Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507-MXFP8-LLMC उपयोग करने के लिए मुफ्त है?
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507-MXFP8-LLMC 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 Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507-MXFP8-LLMC 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।
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507-MXFP8-LLMC को कितनी VRAM चाहिए?
Q4 quantisation पर लगभग 18 GB, या पूर्ण FP16 precision पर 72 GB। एक 24GB consumer GPU पर fit होता है।
क्या मैं Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507-MXFP8-LLMC को locally चला सकता हूँ?
हाँ। Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507-MXFP8-LLMC open-weights है और workstation GPU पर locally चलता है। osFoundry का local runtime model loading, quantisation, और routing संभालता है।
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507-MXFP8-LLMC किसमें सर्वश्रेष्ठ है?
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507-MXFP8-LLMC कम-latency चैट और routing, request routing और triage, text classification के लिए उपयुक्त है।
मैं osFoundry में Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507-MXFP8-LLMC का उपयोग कैसे करूँ?
key dialog में अपनी INCModel API key पेस्ट करें (या self-hostable models के लिए open weights deploy करें), Pipeline tab में Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507-MXFP8-LLMC को एक Maestro role को असाइन करें, फिर इसे चैट में, invokeAI के माध्यम से Room Apps में, या अपने ऐप्स में उपयोग करें।
INCModel द्वारा प्रकाशित 24 अप्रैल 2026 को। स्रोत: https://huggingface.co/INCModel/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507-MXFP8-LLMC