qwen36-35b-a3b-ud-iq4xs-128k-github-copilot
qwen36-35b-a3b-ud-iq4xs-128k-github-copilot è un modello da 35 miliardi di parametri chat di johnml1135, rilasciato il 17 aprile 2026. qwen36-35b-a3b-ud-iq4xs-128k-github-copilot is an open-weights chat model with roughly 35 billion parameters.
by johnml1135 · 35B parametri
Ideale per
- chat e routing a bassa latenza
- instradamento e triage delle richieste
- classificazione di testo
Modi per utilizzare qwen36-35b-a3b-ud-iq4xs-128k-github-copilot in osFoundry
Si colleghi con la sua chiave (BYOK)
Apra la finestra delle chiavi e incolli la sua API key johnml1135. osFoundry scopre qwen36-35b-a3b-ud-iq4xs-128k-github-copilot 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
qwen36-35b-a3b-ud-iq4xs-128k-github-copilot 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.
Quale hardware può eseguire qwen36-35b-a3b-ud-iq4xs-128k-github-copilot
qwen36-35b-a3b-ud-iq4xs-128k-github-copilot gira su una GPU consumer o workstation da 24GB (~21 GB di VRAM con margine per la KV-cache). L'inferenza a piena precisione richiede una H200 141GB o 2x A100 80GB con FP16 (~84 GB).
qwen36-35b-a3b-ud-iq4xs-128k-github-copilot 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 qwen36-35b-a3b-ud-iq4xs-128k-github-copilot
qwen36-35b-a3b-ud-iq4xs-128k-github-copilot è gratuito?
qwen36-35b-a3b-ud-iq4xs-128k-github-copilot 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 qwen36-35b-a3b-ud-iq4xs-128k-github-copilot 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.
Quanta VRAM richiede qwen36-35b-a3b-ud-iq4xs-128k-github-copilot?
Circa 21 GB con quantizzazione Q4, o 84 GB in piena precisione FP16. Entra in una singola GPU consumer da 24GB.
Posso eseguire qwen36-35b-a3b-ud-iq4xs-128k-github-copilot localmente?
Sì. qwen36-35b-a3b-ud-iq4xs-128k-github-copilot 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 qwen36-35b-a3b-ud-iq4xs-128k-github-copilot?
qwen36-35b-a3b-ud-iq4xs-128k-github-copilot è particolarmente adatto a chat e routing a bassa latenza, instradamento e triage delle richieste, classificazione di testo.
Come utilizzo qwen36-35b-a3b-ud-iq4xs-128k-github-copilot in osFoundry?
Incolli la sua API key johnml1135 nella finestra delle chiavi (oppure distribuisca i pesi aperti per i modelli auto-ospitabili), assegni qwen36-35b-a3b-ud-iq4xs-128k-github-copilot a un ruolo Maestro nella scheda Pipeline, quindi lo utilizzi in chat, nelle Room App tramite invokeAI o nelle sue applicazioni.
Pubblicato da johnml1135 il 17 aprile 2026. Fonte: https://huggingface.co/johnml1135/qwen36-35b-a3b-ud-iq4xs-128k-github-copilot