Qwen3.5-27B-NVFP4-DeltaNet-Included
Model pembuatan gambar Qwen3.5-27B-NVFP4-DeltaNet-Included dari rdtand memuat 27 miliar parameter ke dalam sebuah . Qwen3.5-27B-NVFP4-DeltaNet-Included is an open-weights image model with roughly 27 billion parameters.
by rdtand · 27B parameter
Paling cocok untuk
Cara menggunakan Qwen3.5-27B-NVFP4-DeltaNet-Included di osFoundry
Hubungkan dengan key Anda sendiri (BYOK)
Buka dialog key dan tempelkan API key rdtand Anda. osFoundry menemukan Qwen3.5-27B-NVFP4-DeltaNet-Included 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
Qwen3.5-27B-NVFP4-DeltaNet-Included 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 Qwen3.5-27B-NVFP4-DeltaNet-Included
Qwen3.5-27B-NVFP4-DeltaNet-Included berjalan di GPU konsumen atau workstation 24GB (~17 GB VRAM dengan ruang KV-cache). Inferensi presisi penuh muat di satu H100 80GB pada presisi FP16 (~65 GB).
Qwen3.5-27B-NVFP4-DeltaNet-Included vs model serupa
Lisensi
Tidak ditentukan — Ketentuan lisensi tidak ditentukan — verifikasi model card upstream sebelum penggunaan komersial.
Periksa dokumentasi upstream.
Pertanyaan umum tentang Qwen3.5-27B-NVFP4-DeltaNet-Included
Apakah Qwen3.5-27B-NVFP4-DeltaNet-Included gratis untuk digunakan?
Qwen3.5-27B-NVFP4-DeltaNet-Included 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 Qwen3.5-27B-NVFP4-DeltaNet-Included 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 Qwen3.5-27B-NVFP4-DeltaNet-Included?
Sekitar 17 GB pada kuantisasi Q4, atau 65 GB pada presisi FP16 penuh. Muat di satu GPU konsumen 24GB.
Bisakah saya menjalankan Qwen3.5-27B-NVFP4-DeltaNet-Included secara lokal?
Ya. Qwen3.5-27B-NVFP4-DeltaNet-Included bersifat open-weights dan berjalan secara lokal di GPU workstation. Runtime lokal osFoundry menangani pemuatan model, kuantisasi, dan routing.
Apa keunggulan utama Qwen3.5-27B-NVFP4-DeltaNet-Included?
Qwen3.5-27B-NVFP4-DeltaNet-Included sangat cocok untuk image text to text.
Bagaimana cara menggunakan Qwen3.5-27B-NVFP4-DeltaNet-Included di osFoundry?
Tempelkan API key rdtand Anda di dialog key (atau deploy open weights untuk model yang dapat di-self-host), tetapkan Qwen3.5-27B-NVFP4-DeltaNet-Included ke peran Maestro di tab Pipeline, lalu gunakan di chat, di Room App via invokeAI, atau di aplikasi Anda sendiri.
Diterbitkan oleh rdtand pada 6 April 2026. Sumber: https://huggingface.co/rdtand/Qwen3.5-27B-NVFP4-DeltaNet-Included