Qwen3.6-35B-A3B-Claude-4.7-Opus-Reasoning-Distilled
Dirilis oleh lordx64 pada 2026, Qwen3.6-35B-A3B-Claude-4.7-Opus-Reasoning-Distilled adalah sebuah model chat 35 miliar parameter . Qwen3.6-35B-A3B-Claude-4.7-Opus-Reasoning-Distilled is an open-weights chat model with roughly 35 billion parameters.
by lordx64 · 35B parameter
Paling cocok untuk
Cara menggunakan Qwen3.6-35B-A3B-Claude-4.7-Opus-Reasoning-Distilled di osFoundry
Hubungkan dengan key Anda sendiri (BYOK)
Buka dialog key dan tempelkan API key lordx64 Anda. osFoundry menemukan Qwen3.6-35B-A3B-Claude-4.7-Opus-Reasoning-Distilled 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
Qwen3.6-35B-A3B-Claude-4.7-Opus-Reasoning-Distilled 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 Qwen3.6-35B-A3B-Claude-4.7-Opus-Reasoning-Distilled
Qwen3.6-35B-A3B-Claude-4.7-Opus-Reasoning-Distilled berjalan di GPU konsumen atau workstation 24GB (~21 GB VRAM dengan ruang KV-cache). Inferensi presisi penuh membutuhkan H200 141GB atau 2x A100 80GB pada FP16 (~84 GB).
Qwen3.6-35B-A3B-Claude-4.7-Opus-Reasoning-Distilled vs model serupa
Lisensi
Tidak ditentukan — Ketentuan lisensi tidak ditentukan — verifikasi model card upstream sebelum penggunaan komersial.
Periksa dokumentasi upstream.
Pertanyaan umum tentang Qwen3.6-35B-A3B-Claude-4.7-Opus-Reasoning-Distilled
Apakah Qwen3.6-35B-A3B-Claude-4.7-Opus-Reasoning-Distilled gratis untuk digunakan?
Qwen3.6-35B-A3B-Claude-4.7-Opus-Reasoning-Distilled 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 Qwen3.6-35B-A3B-Claude-4.7-Opus-Reasoning-Distilled 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 Qwen3.6-35B-A3B-Claude-4.7-Opus-Reasoning-Distilled?
Sekitar 21 GB pada kuantisasi Q4, atau 84 GB pada presisi FP16 penuh. Muat di satu GPU konsumen 24GB.
Bisakah saya menjalankan Qwen3.6-35B-A3B-Claude-4.7-Opus-Reasoning-Distilled secara lokal?
Ya. Qwen3.6-35B-A3B-Claude-4.7-Opus-Reasoning-Distilled bersifat open-weights dan berjalan secara lokal di GPU workstation. Runtime lokal osFoundry menangani pemuatan model, kuantisasi, dan routing.
Apa keunggulan utama Qwen3.6-35B-A3B-Claude-4.7-Opus-Reasoning-Distilled?
Qwen3.6-35B-A3B-Claude-4.7-Opus-Reasoning-Distilled sangat cocok untuk text generation.
Bagaimana cara menggunakan Qwen3.6-35B-A3B-Claude-4.7-Opus-Reasoning-Distilled di osFoundry?
Tempelkan API key lordx64 Anda di dialog key (atau deploy open weights untuk model yang dapat di-self-host), tetapkan Qwen3.6-35B-A3B-Claude-4.7-Opus-Reasoning-Distilled ke peran Maestro di tab Pipeline, lalu gunakan di chat, di Room App via invokeAI, atau di aplikasi Anda sendiri.
Diterbitkan oleh lordx64 pada 18 April 2026. Sumber: https://huggingface.co/lordx64/Qwen3.6-35B-A3B-Claude-4.7-Opus-Reasoning-Distilled