Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-UD-Q4_K_XL-layers
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-UD-Q4_K_XL-layers adalah model chat 480 miliar parameter dari meshllm, dirilis 4 Mei 2026. Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-UD-Q4_K_XL-layers is an open-weights chat model with roughly 480 billion parameters.
by meshllm · 480B parameter
Paling cocok untuk
Cara menggunakan Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-UD-Q4_K_XL-layers di osFoundry
Hubungkan dengan key Anda sendiri (BYOK)
Buka dialog key dan tempelkan API key meshllm Anda. osFoundry menemukan Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-UD-Q4_K_XL-layers 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-Coder-480B-A35B-Instruct-UD-Q4_K_XL-layers 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-Coder-480B-A35B-Instruct-UD-Q4_K_XL-layers
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-UD-Q4_K_XL-layers berjalan di setup multi-GPU atau H200 141GB pada Q4 (~288 GB VRAM dengan ruang KV-cache). Inferensi presisi penuh membutuhkan beberapa GPU H100/H200 pada FP16 (~1152 GB).
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-UD-Q4_K_XL-layers vs model serupa
Lisensi
Tidak ditentukan — Ketentuan lisensi tidak ditentukan — verifikasi model card upstream sebelum penggunaan komersial.
Periksa dokumentasi upstream.
Pertanyaan umum tentang Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-UD-Q4_K_XL-layers
Apakah Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-UD-Q4_K_XL-layers gratis untuk digunakan?
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-UD-Q4_K_XL-layers 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-Coder-480B-A35B-Instruct-UD-Q4_K_XL-layers 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-Coder-480B-A35B-Instruct-UD-Q4_K_XL-layers?
Sekitar 288 GB pada kuantisasi Q4, atau 1152 GB pada presisi FP16 penuh. Membutuhkan multi-GPU pada kuantisasi yang lebih tinggi.
Bisakah saya menjalankan Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-UD-Q4_K_XL-layers secara lokal?
Ya. Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-UD-Q4_K_XL-layers bersifat open-weights dan berjalan secara lokal di GPU workstation. Runtime lokal osFoundry menangani pemuatan model, kuantisasi, dan routing.
Apa keunggulan utama Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-UD-Q4_K_XL-layers?
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-UD-Q4_K_XL-layers sangat cocok untuk text generation.
Bagaimana cara menggunakan Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-UD-Q4_K_XL-layers di osFoundry?
Tempelkan API key meshllm Anda di dialog key (atau deploy open weights untuk model yang dapat di-self-host), tetapkan Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-UD-Q4_K_XL-layers ke peran Maestro di tab Pipeline, lalu gunakan di chat, di Room App via invokeAI, atau di aplikasi Anda sendiri.
Diterbitkan oleh meshllm pada 4 Mei 2026. Sumber: https://huggingface.co/meshllm/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-UD-Q4_K_XL-layers