Qwopus3.5-9B-v3-HLWQ-v7-GPTQ
Qwopus3.5-9B-v3-HLWQ-v7-GPTQ adalah model chat 9 miliar parameter dari caiovicentino1, dirilis 8 April 2026. Qwopus3.5-9B-v3-HLWQ-v7-GPTQ is an open-weights chat model with roughly 9 billion parameters.
by caiovicentino1 · 9B parameter
Paling cocok untuk
Cara menggunakan Qwopus3.5-9B-v3-HLWQ-v7-GPTQ di osFoundry
Hubungkan dengan key Anda sendiri (BYOK)
Buka dialog key dan tempelkan API key caiovicentino1 Anda. osFoundry menemukan Qwopus3.5-9B-v3-HLWQ-v7-GPTQ secara otomatis — tetapkan ke peran Maestro (router, direct, orchestrator, atau fallback) di tab Pipeline dan model ini langsung aktif di setiap chat. Key Anda, akun provider Anda — tanpa markup token.
Deploy endpoint khusus
Qwopus3.5-9B-v3-HLWQ-v7-GPTQ bersifat open-weights — jalankan secara lokal tanpa biaya, atau deploy endpoint GPU khusus di workspace Anda untuk kapasitas tercadangkan tanpa rate limit.
Gunakan di Room App
Room App mendeklarasikan fitur AI di manifest mereka, lalu memanggilnya dengan invokeAI:
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
Panggil dari aplikasi Anda sendiri
Setelah sebuah model terhubung ke workspace Anda, Anda dapat meng-host-nya sebagai API dan mengaksesnya dari layanan, skrip, atau CI Anda sendiri — di luar osFoundry.
Hardware apa yang dapat menjalankan Qwopus3.5-9B-v3-HLWQ-v7-GPTQ
Qwopus3.5-9B-v3-HLWQ-v7-GPTQ berjalan di satu GPU konsumen 16GB (~6 GB VRAM dengan ruang KV-cache). Inferensi presisi penuh muat di satu H100 80GB pada presisi FP16 (~22 GB).
Qwopus3.5-9B-v3-HLWQ-v7-GPTQ vs model serupa
Lisensi
Tidak ditentukan — Ketentuan lisensi tidak ditentukan — verifikasi model card upstream sebelum penggunaan komersial.
Periksa dokumentasi upstream.
Pertanyaan umum tentang Qwopus3.5-9B-v3-HLWQ-v7-GPTQ
Apakah Qwopus3.5-9B-v3-HLWQ-v7-GPTQ gratis untuk digunakan?
Qwopus3.5-9B-v3-HLWQ-v7-GPTQ gratis untuk dijalankan secara lokal pada hardware Anda sendiri. Akses ter-host melalui osFoundry dikenakan biaya (input Free (local), output Free (local)). Anda dapat beralih antara lokal dan ter-host kapan saja.
Bisakah saya menggunakan Qwopus3.5-9B-v3-HLWQ-v7-GPTQ secara komersial?
Penggunaan komersial diizinkan dengan syarat. Ketentuan lisensi tidak ditentukan — verifikasi model card upstream sebelum penggunaan komersial. Periksa dokumentasi upstream.
Berapa VRAM yang dibutuhkan Qwopus3.5-9B-v3-HLWQ-v7-GPTQ?
Sekitar 6 GB pada kuantisasi Q4, atau 22 GB pada presisi FP16 penuh. Muat di satu GPU konsumen 24GB.
Bisakah saya menjalankan Qwopus3.5-9B-v3-HLWQ-v7-GPTQ secara lokal?
Ya. Qwopus3.5-9B-v3-HLWQ-v7-GPTQ bersifat open-weights dan berjalan secara lokal di GPU workstation. Runtime lokal osFoundry menangani pemuatan model, kuantisasi, dan routing.
Apa keunggulan utama Qwopus3.5-9B-v3-HLWQ-v7-GPTQ?
Qwopus3.5-9B-v3-HLWQ-v7-GPTQ sangat cocok untuk text generation.
Bagaimana cara menggunakan Qwopus3.5-9B-v3-HLWQ-v7-GPTQ di osFoundry?
Tempelkan API key caiovicentino1 Anda di dialog key (atau deploy open weights untuk model yang dapat di-self-host), tetapkan Qwopus3.5-9B-v3-HLWQ-v7-GPTQ ke peran Maestro di tab Pipeline, lalu gunakan di chat, di Room App via invokeAI, atau di aplikasi Anda sendiri.
Diterbitkan oleh caiovicentino1 pada 8 April 2026. Sumber: https://huggingface.co/caiovicentino1/Qwopus3.5-9B-v3-HLWQ-v7-GPTQ