cpatonn-qwen3-30B-A3B-instruct-2507-AWQ-4bit
Rilasciato da yapwithai nel 2025, cpatonn-qwen3-30B-A3B-instruct-2507-AWQ-4bit è un modello da 30 miliardi di parametri chat. cpatonn-qwen3-30B-A3B-instruct-2507-AWQ-4bit is an open-weights chat model with roughly 30 billion parameters.
by yapwithai · 30B parametri
Ideale per
Modi per utilizzare cpatonn-qwen3-30B-A3B-instruct-2507-AWQ-4bit in osFoundry
Si colleghi con la sua chiave (BYOK)
Apra la finestra delle chiavi e incolli la sua API key yapwithai. osFoundry scopre cpatonn-qwen3-30B-A3B-instruct-2507-AWQ-4bit 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
cpatonn-qwen3-30B-A3B-instruct-2507-AWQ-4bit 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 cpatonn-qwen3-30B-A3B-instruct-2507-AWQ-4bit
cpatonn-qwen3-30B-A3B-instruct-2507-AWQ-4bit gira su una GPU consumer o workstation da 24GB (~18 GB di VRAM con margine per la KV-cache). L'inferenza a piena precisione entra in una singola H100 80GB con precisione FP16 (~72 GB).
cpatonn-qwen3-30B-A3B-instruct-2507-AWQ-4bit 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 cpatonn-qwen3-30B-A3B-instruct-2507-AWQ-4bit
cpatonn-qwen3-30B-A3B-instruct-2507-AWQ-4bit è gratuito?
cpatonn-qwen3-30B-A3B-instruct-2507-AWQ-4bit 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 cpatonn-qwen3-30B-A3B-instruct-2507-AWQ-4bit 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 cpatonn-qwen3-30B-A3B-instruct-2507-AWQ-4bit?
Circa 18 GB con quantizzazione Q4, o 72 GB in piena precisione FP16. Entra in una singola GPU consumer da 24GB.
Posso eseguire cpatonn-qwen3-30B-A3B-instruct-2507-AWQ-4bit localmente?
Sì. cpatonn-qwen3-30B-A3B-instruct-2507-AWQ-4bit 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 cpatonn-qwen3-30B-A3B-instruct-2507-AWQ-4bit?
cpatonn-qwen3-30B-A3B-instruct-2507-AWQ-4bit è particolarmente adatto a text generation.
Come utilizzo cpatonn-qwen3-30B-A3B-instruct-2507-AWQ-4bit in osFoundry?
Incolli la sua API key yapwithai nella finestra delle chiavi (oppure distribuisca i pesi aperti per i modelli auto-ospitabili), assegni cpatonn-qwen3-30B-A3B-instruct-2507-AWQ-4bit a un ruolo Maestro nella scheda Pipeline, quindi lo utilizzi in chat, nelle Room App tramite invokeAI o nelle sue applicazioni.
Pubblicato da yapwithai il 14 dicembre 2025. Fonte: https://huggingface.co/yapwithai/cpatonn-qwen3-30B-A3B-instruct-2507-AWQ-4bit