RAGED_Qwen
Rilasciato da FinaPolat nel 2026, RAGED_Qwen è un modello chat. RAGED_Qwen is an open-weights chat model.
by FinaPolat
Ideale per
Modi per utilizzare RAGED_Qwen in osFoundry
Si colleghi con la sua chiave (BYOK)
Apra la finestra delle chiavi e incolli la sua API key FinaPolat. osFoundry scopre RAGED_Qwen automaticamente — lo assegni a un ruolo Maestro (router, direct, orchestrator o fallback) nella scheda Pipeline e sarà attivo in ogni chat. La sua chiave, il suo account provider — nessun ricarico sui token.
Distribuisca un endpoint dedicato
RAGED_Qwen è open-weights — lo esegua localmente in modo gratuito, oppure distribuisca un endpoint GPU dedicato nel suo workspace per ottenere capacità riservata senza limiti di rate.
Lo utilizzi in una Room App
Le Room App dichiarano le funzionalità AI nel loro manifest e le richiamano con invokeAI:
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
Lo richiami dalle sue applicazioni
Una volta integrato un modello nel suo workspace, può esporlo come API e raggiungerlo dai suoi servizi, script o pipeline CI — al di fuori di osFoundry.
RAGED_Qwen a confronto con modelli simili
Licenza
Non specificata — Termini di licenza non specificati — verifichi la scheda del modello upstream prima dell'uso commerciale.
Consulti la documentazione upstream.
Domande frequenti su RAGED_Qwen
RAGED_Qwen è gratuito?
RAGED_Qwen è gratuito da eseguire localmente sul suo hardware. L'accesso in hosting tramite osFoundry è a consumo (input Free (local), output Free (local)). Può passare tra esecuzione locale e in hosting in qualsiasi momento.
Posso usare RAGED_Qwen a scopo commerciale?
L'uso commerciale è consentito a determinate condizioni. Termini di licenza non specificati — verifichi la scheda del modello upstream prima dell'uso commerciale. Consulti la documentazione upstream.
Posso eseguire RAGED_Qwen localmente?
Sì. RAGED_Qwen è open-weights e si esegue localmente su una GPU da workstation. Il runtime locale di osFoundry gestisce il caricamento del modello, la quantizzazione e il routing.
In che cosa eccelle RAGED_Qwen?
RAGED_Qwen è particolarmente adatto a text generation.
Come utilizzo RAGED_Qwen in osFoundry?
Incolli la sua API key FinaPolat nella finestra delle chiavi (oppure distribuisca i pesi aperti per i modelli auto-ospitabili), assegni RAGED_Qwen a un ruolo Maestro nella scheda Pipeline, quindi lo utilizzi in chat, nelle Room App tramite invokeAI o nelle sue applicazioni.
Pubblicato da FinaPolat il 15 aprile 2026. Fonte: https://huggingface.co/FinaPolat/RAGED_Qwen