Qwen3-14B-PARO
Dirilis oleh z-lab pada 2025, Qwen3-14B-PARO adalah sebuah model chat 14 miliar parameter . Qwen3-14B-PARO is an open-weights chat model with roughly 14 billion parameters.
by z-lab · 14B parameter
Paling cocok untuk
Cara menggunakan Qwen3-14B-PARO di osFoundry
Hubungkan dengan key Anda sendiri (BYOK)
Buka dialog key dan tempelkan API key z-lab Anda. osFoundry menemukan Qwen3-14B-PARO 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
Qwen3-14B-PARO 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 Qwen3-14B-PARO
Qwen3-14B-PARO berjalan di satu GPU konsumen 16GB (~9 GB VRAM dengan ruang KV-cache). Inferensi presisi penuh muat di satu H100 80GB pada presisi FP16 (~34 GB).
Qwen3-14B-PARO vs model serupa
Lisensi
Tidak ditentukan — Ketentuan lisensi tidak ditentukan — verifikasi model card upstream sebelum penggunaan komersial.
Periksa dokumentasi upstream.
Pertanyaan umum tentang Qwen3-14B-PARO
Apakah Qwen3-14B-PARO gratis untuk digunakan?
Qwen3-14B-PARO 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 Qwen3-14B-PARO 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 Qwen3-14B-PARO?
Sekitar 9 GB pada kuantisasi Q4, atau 34 GB pada presisi FP16 penuh. Muat di satu GPU konsumen 24GB.
Bisakah saya menjalankan Qwen3-14B-PARO secara lokal?
Ya. Qwen3-14B-PARO bersifat open-weights dan berjalan secara lokal di GPU workstation. Runtime lokal osFoundry menangani pemuatan model, kuantisasi, dan routing.
Apa keunggulan utama Qwen3-14B-PARO?
Qwen3-14B-PARO sangat cocok untuk text generation.
Bagaimana cara menggunakan Qwen3-14B-PARO di osFoundry?
Tempelkan API key z-lab Anda di dialog key (atau deploy open weights untuk model yang dapat di-self-host), tetapkan Qwen3-14B-PARO ke peran Maestro di tab Pipeline, lalu gunakan di chat, di Room App via invokeAI, atau di aplikasi Anda sendiri.
Diterbitkan oleh z-lab pada 29 Oktober 2025. Sumber: https://huggingface.co/z-lab/Qwen3-14B-PARO