Qwen3-1.7B-Pipe_GPTQ_W8A8_SparseGPT24
Model chat Qwen3-1.7B-Pipe_GPTQ_W8A8_SparseGPT24 dari MilyaShams memuat 2 miliar parameter ke dalam sebuah . Qwen3-1.7B-Pipe_GPTQ_W8A8_SparseGPT24 is an open-weights chat model with roughly 2 billion parameters.
by MilyaShams · 2B parameter
Paling cocok untuk
- chat dan routing latensi rendah
- routing dan triase permintaan
- klasifikasi teks
Cara menggunakan Qwen3-1.7B-Pipe_GPTQ_W8A8_SparseGPT24 di osFoundry
Hubungkan dengan key Anda sendiri (BYOK)
Buka dialog key dan tempelkan API key MilyaShams Anda. osFoundry menemukan Qwen3-1.7B-Pipe_GPTQ_W8A8_SparseGPT24 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
Qwen3-1.7B-Pipe_GPTQ_W8A8_SparseGPT24 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 Qwen3-1.7B-Pipe_GPTQ_W8A8_SparseGPT24
Qwen3-1.7B-Pipe_GPTQ_W8A8_SparseGPT24 berjalan di satu GPU konsumen 16GB (~2 GB VRAM dengan ruang KV-cache). Inferensi presisi penuh muat di satu H100 80GB pada presisi FP16 (~5 GB).
Qwen3-1.7B-Pipe_GPTQ_W8A8_SparseGPT24 vs model serupa
Lisensi
Tidak ditentukan — Ketentuan lisensi tidak ditentukan — verifikasi model card upstream sebelum penggunaan komersial.
Periksa dokumentasi upstream.
Pertanyaan umum tentang Qwen3-1.7B-Pipe_GPTQ_W8A8_SparseGPT24
Apakah Qwen3-1.7B-Pipe_GPTQ_W8A8_SparseGPT24 gratis untuk digunakan?
Qwen3-1.7B-Pipe_GPTQ_W8A8_SparseGPT24 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 Qwen3-1.7B-Pipe_GPTQ_W8A8_SparseGPT24 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 Qwen3-1.7B-Pipe_GPTQ_W8A8_SparseGPT24?
Sekitar 2 GB pada kuantisasi Q4, atau 5 GB pada presisi FP16 penuh. Muat di satu GPU konsumen 24GB.
Bisakah saya menjalankan Qwen3-1.7B-Pipe_GPTQ_W8A8_SparseGPT24 secara lokal?
Ya. Qwen3-1.7B-Pipe_GPTQ_W8A8_SparseGPT24 bersifat open-weights dan berjalan secara lokal di GPU workstation. Runtime lokal osFoundry menangani pemuatan model, kuantisasi, dan routing.
Apa keunggulan utama Qwen3-1.7B-Pipe_GPTQ_W8A8_SparseGPT24?
Qwen3-1.7B-Pipe_GPTQ_W8A8_SparseGPT24 sangat cocok untuk chat dan routing latensi rendah, routing dan triase permintaan, klasifikasi teks.
Bagaimana cara menggunakan Qwen3-1.7B-Pipe_GPTQ_W8A8_SparseGPT24 di osFoundry?
Tempelkan API key MilyaShams Anda di dialog key (atau deploy open weights untuk model yang dapat di-self-host), tetapkan Qwen3-1.7B-Pipe_GPTQ_W8A8_SparseGPT24 ke peran Maestro di tab Pipeline, lalu gunakan di chat, di Room App via invokeAI, atau di aplikasi Anda sendiri.
Diterbitkan oleh MilyaShams pada 8 April 2026. Sumber: https://huggingface.co/MilyaShams/Qwen3-1.7B-Pipe_GPTQ_W8A8_SparseGPT24