unsloth-Qwen3.5-4B-Instruct-CitationMarker-GGUG
JIULANG द्वारा निर्मित, unsloth-Qwen3.5-4B-Instruct-CitationMarker-GGUG एक 4 अरब parameter वाला चैट model है। unsloth-Qwen3.5-4B-Instruct-CitationMarker-GGUG is an open-weights chat model with roughly 4 billion parameters.
by JIULANG · 4B parameters
किसके लिए सर्वोत्तम
- कम-latency चैट और routing
- request routing और triage
- text classification
osFoundry में unsloth-Qwen3.5-4B-Instruct-CitationMarker-GGUG का उपयोग करने के तरीके
अपनी key से जोड़ें (BYOK)
key dialog खोलें और अपनी JIULANG API key पेस्ट करें। osFoundry unsloth-Qwen3.5-4B-Instruct-CitationMarker-GGUG 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
unsloth-Qwen3.5-4B-Instruct-CitationMarker-GGUG 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।
unsloth-Qwen3.5-4B-Instruct-CitationMarker-GGUG कौनसा hardware चला सकता है
unsloth-Qwen3.5-4B-Instruct-CitationMarker-GGUG एक 16GB consumer GPU पर चलता है (~3 GB VRAM, KV-cache headroom के साथ)। पूर्ण-precision inference FP16 precision पर एक H100 80GB पर fit होता है (~10 GB)।
unsloth-Qwen3.5-4B-Instruct-CitationMarker-GGUG बनाम समान models
लाइसेंस
अनिर्दिष्ट — लाइसेंस की शर्तें निर्दिष्ट नहीं — commercial उपयोग से पहले upstream model card सत्यापित करें।
Upstream documentation देखें।
unsloth-Qwen3.5-4B-Instruct-CitationMarker-GGUG के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
क्या unsloth-Qwen3.5-4B-Instruct-CitationMarker-GGUG उपयोग करने के लिए मुफ्त है?
unsloth-Qwen3.5-4B-Instruct-CitationMarker-GGUG 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 unsloth-Qwen3.5-4B-Instruct-CitationMarker-GGUG 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।
unsloth-Qwen3.5-4B-Instruct-CitationMarker-GGUG को कितनी VRAM चाहिए?
Q4 quantisation पर लगभग 3 GB, या पूर्ण FP16 precision पर 10 GB। एक 24GB consumer GPU पर fit होता है।
क्या मैं unsloth-Qwen3.5-4B-Instruct-CitationMarker-GGUG को locally चला सकता हूँ?
हाँ। unsloth-Qwen3.5-4B-Instruct-CitationMarker-GGUG open-weights है और workstation GPU पर locally चलता है। osFoundry का local runtime model loading, quantisation, और routing संभालता है।
unsloth-Qwen3.5-4B-Instruct-CitationMarker-GGUG किसमें सर्वश्रेष्ठ है?
unsloth-Qwen3.5-4B-Instruct-CitationMarker-GGUG कम-latency चैट और routing, request routing और triage, text classification के लिए उपयुक्त है।
मैं osFoundry में unsloth-Qwen3.5-4B-Instruct-CitationMarker-GGUG का उपयोग कैसे करूँ?
key dialog में अपनी JIULANG API key पेस्ट करें (या self-hostable models के लिए open weights deploy करें), Pipeline tab में unsloth-Qwen3.5-4B-Instruct-CitationMarker-GGUG को एक Maestro role को असाइन करें, फिर इसे चैट में, invokeAI के माध्यम से Room Apps में, या अपने ऐप्स में उपयोग करें।
JIULANG द्वारा प्रकाशित 15 मार्च 2026 को। स्रोत: https://huggingface.co/JIULANG/unsloth-Qwen3.5-4B-Instruct-CitationMarker-GGUG