qwen36-35b-a3b-ud-iq4xs-128k-github-copilot
qwen36-35b-a3b-ud-iq4xs-128k-github-copilot johnml1135 का एक 35 अरब parameter वाला चैट model है, 17 अप्रैल 2026 को जारी। qwen36-35b-a3b-ud-iq4xs-128k-github-copilot is an open-weights chat model with roughly 35 billion parameters.
by johnml1135 · 35B parameters
किसके लिए सर्वोत्तम
- कम-latency चैट और routing
- request routing और triage
- text classification
osFoundry में qwen36-35b-a3b-ud-iq4xs-128k-github-copilot का उपयोग करने के तरीके
अपनी key से जोड़ें (BYOK)
key dialog खोलें और अपनी johnml1135 API key पेस्ट करें। osFoundry qwen36-35b-a3b-ud-iq4xs-128k-github-copilot 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
qwen36-35b-a3b-ud-iq4xs-128k-github-copilot 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।
qwen36-35b-a3b-ud-iq4xs-128k-github-copilot कौनसा hardware चला सकता है
qwen36-35b-a3b-ud-iq4xs-128k-github-copilot 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)।
qwen36-35b-a3b-ud-iq4xs-128k-github-copilot बनाम समान models
लाइसेंस
अनिर्दिष्ट — लाइसेंस की शर्तें निर्दिष्ट नहीं — commercial उपयोग से पहले upstream model card सत्यापित करें।
Upstream documentation देखें।
qwen36-35b-a3b-ud-iq4xs-128k-github-copilot के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
क्या qwen36-35b-a3b-ud-iq4xs-128k-github-copilot उपयोग करने के लिए मुफ्त है?
qwen36-35b-a3b-ud-iq4xs-128k-github-copilot 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 qwen36-35b-a3b-ud-iq4xs-128k-github-copilot 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।
qwen36-35b-a3b-ud-iq4xs-128k-github-copilot 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 qwen36-35b-a3b-ud-iq4xs-128k-github-copilot को locally चला सकता हूँ?
हाँ। qwen36-35b-a3b-ud-iq4xs-128k-github-copilot open-weights है और workstation GPU पर locally चलता है। osFoundry का local runtime model loading, quantisation, और routing संभालता है।
qwen36-35b-a3b-ud-iq4xs-128k-github-copilot किसमें सर्वश्रेष्ठ है?
qwen36-35b-a3b-ud-iq4xs-128k-github-copilot कम-latency चैट और routing, request routing और triage, text classification के लिए उपयुक्त है।
मैं osFoundry में qwen36-35b-a3b-ud-iq4xs-128k-github-copilot का उपयोग कैसे करूँ?
key dialog में अपनी johnml1135 API key पेस्ट करें (या self-hostable models के लिए open weights deploy करें), Pipeline tab में qwen36-35b-a3b-ud-iq4xs-128k-github-copilot को एक Maestro role को असाइन करें, फिर इसे चैट में, invokeAI के माध्यम से Room Apps में, या अपने ऐप्स में उपयोग करें।
johnml1135 द्वारा प्रकाशित 17 अप्रैल 2026 को। स्रोत: https://huggingface.co/johnml1135/qwen36-35b-a3b-ud-iq4xs-128k-github-copilot