Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-8bit-abliterated-mlx
Dirilis oleh cs2764 pada 2026, Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-8bit-abliterated-mlx adalah sebuah model chat 27 miliar parameter . Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-8bit-abliterated-mlx is an open-weights chat model with roughly 27 billion parameters.
by cs2764 · 27B parameter
Paling cocok untuk
- chat dan routing latensi rendah
- routing dan triase permintaan
- klasifikasi teks
Cara menggunakan Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-8bit-abliterated-mlx di osFoundry
Hubungkan dengan key Anda sendiri (BYOK)
Buka dialog key dan tempelkan API key cs2764 Anda. osFoundry menemukan Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-8bit-abliterated-mlx 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
Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-8bit-abliterated-mlx 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 Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-8bit-abliterated-mlx
Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-8bit-abliterated-mlx berjalan di GPU konsumen atau workstation 24GB (~17 GB VRAM dengan ruang KV-cache). Inferensi presisi penuh muat di satu H100 80GB pada presisi FP16 (~65 GB).
Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-8bit-abliterated-mlx vs model serupa
Lisensi
Tidak ditentukan — Ketentuan lisensi tidak ditentukan — verifikasi model card upstream sebelum penggunaan komersial.
Periksa dokumentasi upstream.
Pertanyaan umum tentang Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-8bit-abliterated-mlx
Apakah Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-8bit-abliterated-mlx gratis untuk digunakan?
Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-8bit-abliterated-mlx 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 Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-8bit-abliterated-mlx 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 Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-8bit-abliterated-mlx?
Sekitar 17 GB pada kuantisasi Q4, atau 65 GB pada presisi FP16 penuh. Muat di satu GPU konsumen 24GB.
Bisakah saya menjalankan Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-8bit-abliterated-mlx secara lokal?
Ya. Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-8bit-abliterated-mlx bersifat open-weights dan berjalan secara lokal di GPU workstation. Runtime lokal osFoundry menangani pemuatan model, kuantisasi, dan routing.
Apa keunggulan utama Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-8bit-abliterated-mlx?
Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-8bit-abliterated-mlx sangat cocok untuk chat dan routing latensi rendah, routing dan triase permintaan, klasifikasi teks.
Bagaimana cara menggunakan Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-8bit-abliterated-mlx di osFoundry?
Tempelkan API key cs2764 Anda di dialog key (atau deploy open weights untuk model yang dapat di-self-host), tetapkan Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-8bit-abliterated-mlx ke peran Maestro di tab Pipeline, lalu gunakan di chat, di Room App via invokeAI, atau di aplikasi Anda sendiri.
Diterbitkan oleh cs2764 pada 8 Maret 2026. Sumber: https://huggingface.co/cs2764/Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-8bit-abliterated-mlx