Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-GPTQ-Int4-Int8Mix
Dibangun oleh QuantTrio, Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-GPTQ-Int4-Int8Mix adalah sebuah model chat 235 miliar parameter . Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-GPTQ-Int4-Int8Mix is an open-weights chat model with roughly 235 billion parameters.
by QuantTrio · 235B parameter
Paling cocok untuk
Cara menggunakan Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-GPTQ-Int4-Int8Mix di osFoundry
Hubungkan dengan key Anda sendiri (BYOK)
Buka dialog key dan tempelkan API key QuantTrio Anda. osFoundry menemukan Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-GPTQ-Int4-Int8Mix 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
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-GPTQ-Int4-Int8Mix 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 Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-GPTQ-Int4-Int8Mix
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-GPTQ-Int4-Int8Mix 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).
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-GPTQ-Int4-Int8Mix vs model serupa
Lisensi
Tidak ditentukan — Ketentuan lisensi tidak ditentukan — verifikasi model card upstream sebelum penggunaan komersial.
Periksa dokumentasi upstream.
Pertanyaan umum tentang Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-GPTQ-Int4-Int8Mix
Apakah Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-GPTQ-Int4-Int8Mix gratis untuk digunakan?
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-GPTQ-Int4-Int8Mix 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 Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-GPTQ-Int4-Int8Mix 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 Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-GPTQ-Int4-Int8Mix?
Sekitar 141 GB pada kuantisasi Q4, atau 564 GB pada presisi FP16 penuh. Membutuhkan multi-GPU pada kuantisasi yang lebih tinggi.
Bisakah saya menjalankan Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-GPTQ-Int4-Int8Mix secara lokal?
Ya. Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-GPTQ-Int4-Int8Mix bersifat open-weights dan berjalan secara lokal di GPU workstation. Runtime lokal osFoundry menangani pemuatan model, kuantisasi, dan routing.
Apa keunggulan utama Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-GPTQ-Int4-Int8Mix?
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-GPTQ-Int4-Int8Mix sangat cocok untuk text generation.
Bagaimana cara menggunakan Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-GPTQ-Int4-Int8Mix di osFoundry?
Tempelkan API key QuantTrio Anda di dialog key (atau deploy open weights untuk model yang dapat di-self-host), tetapkan Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-GPTQ-Int4-Int8Mix ke peran Maestro di tab Pipeline, lalu gunakan di chat, di Room App via invokeAI, atau di aplikasi Anda sendiri.
Diterbitkan oleh QuantTrio pada 24 Juli 2025. Sumber: https://huggingface.co/QuantTrio/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-GPTQ-Int4-Int8Mix