Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct-NVFP4-MLPerf-Inference-Closed-V6.0
Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct-NVFP4-MLPerf-Inference-Closed-V6.0 (nvidia, 2026) adalah sebuah model chat 235 miliar parameter . Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct-NVFP4-MLPerf-Inference-Closed-V6.0 is an open-weights chat model with roughly 235 billion parameters.
by nvidia · 235B parameter
Paling cocok untuk
- penalaran multi-langkah yang kompleks
- orkestrasi agent dengan tool use
- analisis dan peringkasan dokumen panjang
Cara menggunakan Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct-NVFP4-MLPerf-Inference-Closed-V6.0 di osFoundry
Hubungkan dengan key Anda sendiri (BYOK)
Buka dialog key dan tempelkan API key nvidia Anda. osFoundry menemukan Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct-NVFP4-MLPerf-Inference-Closed-V6.0 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-VL-235B-A22B-Instruct-NVFP4-MLPerf-Inference-Closed-V6.0 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-VL-235B-A22B-Instruct-NVFP4-MLPerf-Inference-Closed-V6.0
Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct-NVFP4-MLPerf-Inference-Closed-V6.0 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).
Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct-NVFP4-MLPerf-Inference-Closed-V6.0 vs model serupa
Lisensi
Tidak ditentukan — Ketentuan lisensi tidak ditentukan — verifikasi model card upstream sebelum penggunaan komersial.
Periksa dokumentasi upstream.
Pertanyaan umum tentang Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct-NVFP4-MLPerf-Inference-Closed-V6.0
Apakah Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct-NVFP4-MLPerf-Inference-Closed-V6.0 gratis untuk digunakan?
Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct-NVFP4-MLPerf-Inference-Closed-V6.0 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-VL-235B-A22B-Instruct-NVFP4-MLPerf-Inference-Closed-V6.0 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-VL-235B-A22B-Instruct-NVFP4-MLPerf-Inference-Closed-V6.0?
Sekitar 141 GB pada kuantisasi Q4, atau 564 GB pada presisi FP16 penuh. Membutuhkan multi-GPU pada kuantisasi yang lebih tinggi.
Bisakah saya menjalankan Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct-NVFP4-MLPerf-Inference-Closed-V6.0 secara lokal?
Ya. Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct-NVFP4-MLPerf-Inference-Closed-V6.0 bersifat open-weights dan berjalan secara lokal di GPU workstation. Runtime lokal osFoundry menangani pemuatan model, kuantisasi, dan routing.
Apa keunggulan utama Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct-NVFP4-MLPerf-Inference-Closed-V6.0?
Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct-NVFP4-MLPerf-Inference-Closed-V6.0 sangat cocok untuk penalaran multi-langkah yang kompleks, orkestrasi agent dengan tool use, analisis dan peringkasan dokumen panjang.
Bagaimana cara menggunakan Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct-NVFP4-MLPerf-Inference-Closed-V6.0 di osFoundry?
Tempelkan API key nvidia Anda di dialog key (atau deploy open weights untuk model yang dapat di-self-host), tetapkan Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct-NVFP4-MLPerf-Inference-Closed-V6.0 ke peran Maestro di tab Pipeline, lalu gunakan di chat, di Room App via invokeAI, atau di aplikasi Anda sendiri.
Diterbitkan oleh nvidia pada 27 Januari 2026. Sumber: https://huggingface.co/nvidia/Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct-NVFP4-MLPerf-Inference-Closed-V6.0