Huihui-Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-abliterated-Q4_K_M-GGUF
Model chat Huihui-Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-abliterated-Q4_K_M-GGUF dari huihui-ai memuat 235 miliar parameter ke dalam sebuah . Huihui-Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-abliterated-Q4_K_M-GGUF is an open-weights chat model with roughly 235 billion parameters.
by huihui-ai · 235B parameter
Paling cocok untuk
Cara menggunakan Huihui-Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-abliterated-Q4_K_M-GGUF di osFoundry
Hubungkan dengan key Anda sendiri (BYOK)
Buka dialog key dan tempelkan API key huihui-ai Anda. osFoundry menemukan Huihui-Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-abliterated-Q4_K_M-GGUF 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
Huihui-Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-abliterated-Q4_K_M-GGUF 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 Huihui-Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-abliterated-Q4_K_M-GGUF
Huihui-Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-abliterated-Q4_K_M-GGUF berjalan di setup multi-GPU atau H200 141GB pada Q4 (~141 GB VRAM dengan ruang KV-cache). Inferensi presisi penuh membutuhkan beberapa GPU H100/H200 pada FP16 (~564 GB).
Huihui-Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-abliterated-Q4_K_M-GGUF vs model serupa
Lisensi
Tidak ditentukan — Ketentuan lisensi tidak ditentukan — verifikasi model card upstream sebelum penggunaan komersial.
Periksa dokumentasi upstream.
Pertanyaan umum tentang Huihui-Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-abliterated-Q4_K_M-GGUF
Apakah Huihui-Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-abliterated-Q4_K_M-GGUF gratis untuk digunakan?
Huihui-Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-abliterated-Q4_K_M-GGUF 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 Huihui-Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-abliterated-Q4_K_M-GGUF 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 Huihui-Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-abliterated-Q4_K_M-GGUF?
Sekitar 141 GB pada kuantisasi Q4, atau 564 GB pada presisi FP16 penuh. Membutuhkan multi-GPU pada kuantisasi yang lebih tinggi.
Bisakah saya menjalankan Huihui-Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-abliterated-Q4_K_M-GGUF secara lokal?
Ya. Huihui-Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-abliterated-Q4_K_M-GGUF bersifat open-weights dan berjalan secara lokal di GPU workstation. Runtime lokal osFoundry menangani pemuatan model, kuantisasi, dan routing.
Apa keunggulan utama Huihui-Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-abliterated-Q4_K_M-GGUF?
Huihui-Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-abliterated-Q4_K_M-GGUF sangat cocok untuk text generation.
Bagaimana cara menggunakan Huihui-Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-abliterated-Q4_K_M-GGUF di osFoundry?
Tempelkan API key huihui-ai Anda di dialog key (atau deploy open weights untuk model yang dapat di-self-host), tetapkan Huihui-Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-abliterated-Q4_K_M-GGUF ke peran Maestro di tab Pipeline, lalu gunakan di chat, di Room App via invokeAI, atau di aplikasi Anda sendiri.
Diterbitkan oleh huihui-ai pada 4 Agustus 2025. Sumber: https://huggingface.co/huihui-ai/Huihui-Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-abliterated-Q4_K_M-GGUF