Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct-mlx-mxfp8
Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct-mlx-mxfp8 (LibraxisAI, 2026) एक 235 अरब parameter वाला image-generation model है। Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct-mlx-mxfp8 is an open-weights image model with roughly 235 billion parameters.
by LibraxisAI · 235B parameters
किसके लिए सर्वोत्तम
osFoundry में Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct-mlx-mxfp8 का उपयोग करने के तरीके
अपनी key से जोड़ें (BYOK)
key dialog खोलें और अपनी LibraxisAI API key पेस्ट करें। osFoundry Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct-mlx-mxfp8 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-VL-235B-A22B-Instruct-mlx-mxfp8 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-VL-235B-A22B-Instruct-mlx-mxfp8 कौनसा hardware चला सकता है
Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct-mlx-mxfp8 एक multi-GPU setup या Q4 पर H200 141GB पर चलता है (~141 GB VRAM, KV-cache headroom के साथ)। पूर्ण-precision inference FP16 पर कई H100/H200 GPUs की आवश्यकता (~564 GB)।
Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct-mlx-mxfp8 बनाम समान models
लाइसेंस
अनिर्दिष्ट — लाइसेंस की शर्तें निर्दिष्ट नहीं — commercial उपयोग से पहले upstream model card सत्यापित करें।
Upstream documentation देखें।
Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct-mlx-mxfp8 के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
क्या Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct-mlx-mxfp8 उपयोग करने के लिए मुफ्त है?
Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct-mlx-mxfp8 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-VL-235B-A22B-Instruct-mlx-mxfp8 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-VL-235B-A22B-Instruct-mlx-mxfp8 को कितनी VRAM चाहिए?
Q4 quantisation पर लगभग 141 GB, या पूर्ण FP16 precision पर 564 GB। उच्च quantisation पर multi-GPU की आवश्यकता।
क्या मैं Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct-mlx-mxfp8 को locally चला सकता हूँ?
हाँ। Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct-mlx-mxfp8 open-weights है और workstation GPU पर locally चलता है। osFoundry का local runtime model loading, quantisation, और routing संभालता है।
Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct-mlx-mxfp8 किसमें सर्वश्रेष्ठ है?
Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct-mlx-mxfp8 image text to text के लिए उपयुक्त है।
मैं osFoundry में Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct-mlx-mxfp8 का उपयोग कैसे करूँ?
key dialog में अपनी LibraxisAI API key पेस्ट करें (या self-hostable models के लिए open weights deploy करें), Pipeline tab में Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct-mlx-mxfp8 को एक Maestro role को असाइन करें, फिर इसे चैट में, invokeAI के माध्यम से Room Apps में, या अपने ऐप्स में उपयोग करें।
LibraxisAI द्वारा प्रकाशित 30 जनवरी 2026 को। स्रोत: https://huggingface.co/LibraxisAI/Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct-mlx-mxfp8