Qwen3.5-4B-llamafile
Qwen3.5-4B-llamafile adalah model pembuatan gambar 4 miliar parameter dari thread13, dirilis 18 April 2026. Qwen3.5-4B-llamafile is an open-weights image model with roughly 4 billion parameters.
by thread13 · 4B parameter
Paling cocok untuk
Cara menggunakan Qwen3.5-4B-llamafile di osFoundry
Hubungkan dengan key Anda sendiri (BYOK)
Buka dialog key dan tempelkan API key thread13 Anda. osFoundry menemukan Qwen3.5-4B-llamafile 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
Qwen3.5-4B-llamafile 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 Qwen3.5-4B-llamafile
Qwen3.5-4B-llamafile berjalan di satu GPU konsumen 16GB (~3 GB VRAM dengan ruang KV-cache). Inferensi presisi penuh muat di satu H100 80GB pada presisi FP16 (~10 GB).
Qwen3.5-4B-llamafile vs model serupa
Lisensi
Tidak ditentukan — Ketentuan lisensi tidak ditentukan — verifikasi model card upstream sebelum penggunaan komersial.
Periksa dokumentasi upstream.
Pertanyaan umum tentang Qwen3.5-4B-llamafile
Apakah Qwen3.5-4B-llamafile gratis untuk digunakan?
Qwen3.5-4B-llamafile 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 Qwen3.5-4B-llamafile 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 Qwen3.5-4B-llamafile?
Sekitar 3 GB pada kuantisasi Q4, atau 10 GB pada presisi FP16 penuh. Muat di satu GPU konsumen 24GB.
Bisakah saya menjalankan Qwen3.5-4B-llamafile secara lokal?
Ya. Qwen3.5-4B-llamafile bersifat open-weights dan berjalan secara lokal di GPU workstation. Runtime lokal osFoundry menangani pemuatan model, kuantisasi, dan routing.
Apa keunggulan utama Qwen3.5-4B-llamafile?
Qwen3.5-4B-llamafile sangat cocok untuk image text to text.
Bagaimana cara menggunakan Qwen3.5-4B-llamafile di osFoundry?
Tempelkan API key thread13 Anda di dialog key (atau deploy open weights untuk model yang dapat di-self-host), tetapkan Qwen3.5-4B-llamafile ke peran Maestro di tab Pipeline, lalu gunakan di chat, di Room App via invokeAI, atau di aplikasi Anda sendiri.
Diterbitkan oleh thread13 pada 18 April 2026. Sumber: https://huggingface.co/thread13/Qwen3.5-4B-llamafile