tars-qwen3.5-9b
tars-qwen3.5-9b（bochen2079, 2026）は9億パラメータのチャットモデルです。tars-qwen3.5-9b is an open-weights chat model with roughly 9 billion parameters.
by bochen2079 · 9Bパラメータ
得意な用途
osFoundryでのtars-qwen3.5-9bの使い方
ご自身のキーで接続（BYOK）
キーダイアログを開き、bochen2079のAPIキーを貼り付けるだけで、osFoundryがtars-qwen3.5-9bを自動的に検出します。パイプラインタブでMaestroのロール（router、direct、orchestrator、fallback）に割り当てれば、すべてのチャットですぐに利用できます。ご自身のキー・ご自身のプロバイダーアカウントで、トークン手数料は一切上乗せしません。
専用エンドポイントをデプロイ
tars-qwen3.5-9bはオープンウェイトです。ローカルで無料で実行することも、ワークスペースに専用GPUエンドポイントをデプロイして、レート制限のない予約済み容量を確保することもできます。
Room Appで使う
Room Appはマニフェストで AI 機能を宣言し、invokeAIで呼び出します:
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
ご自身のアプリから呼び出す
モデルをワークスペースに組み込めば、APIとしてホストして、osFoundryの外側にあるご自身のサービス・スクリプト・CIから呼び出すことができます。
tars-qwen3.5-9bを動かせるハードウェア
tars-qwen3.5-9bは16GBのコンシューマー向けGPU1枚で動作します（KVキャッシュの余裕を含めて約6 GBのVRAM）。フル精度推論はH100 80GB 1枚にFP16精度で収まります（約22 GB）。
tars-qwen3.5-9bと類似モデルの比較
ライセンス
未指定 — ライセンス条件が明示されていません。商用利用の前に上流のモデルカードをご確認ください。
上流のドキュメントをご確認ください。
tars-qwen3.5-9bについてのよくある質問
tars-qwen3.5-9bは無料で使えますか？
tars-qwen3.5-9bはご自身のハードウェアでローカル実行する場合は無料です。osFoundry経由のホスティングアクセスは従量課金（入力 Free (local)、出力 Free (local)）となります。ローカルとホスティングはいつでも切り替えられます。
tars-qwen3.5-9bを商用利用できますか？
条件付きで商用利用が許可されています。 ライセンス条件が明示されていません。商用利用の前に上流のモデルカードをご確認ください。 上流のドキュメントをご確認ください。
tars-qwen3.5-9bに必要なVRAMはどれくらいですか？
Q4量子化で約6 GB、フルFP16精度で約22 GBが目安です。24GBのコンシューマー向けGPU1枚で動作します。
tars-qwen3.5-9bをローカルで実行できますか？
はい。tars-qwen3.5-9bはオープンウェイトで、ワークステーション向けGPUでローカル実行できます。osFoundryのローカルランタイムがモデルのロード、量子化、ルーティングを処理します。
tars-qwen3.5-9bが最も得意なことは何ですか？
tars-qwen3.5-9bはtext generationに適しています。
osFoundryでtars-qwen3.5-9bをどう使えばよいですか？
キーダイアログでbochen2079 APIキーを貼り付け（セルフホスト可能なモデルの場合はオープンウェイトをデプロイ）、パイプラインタブでtars-qwen3.5-9bをMaestroのロールに割り当てれば、チャット、invokeAI経由のRoom App、ご自身のアプリから利用できます。
bochen2079により公開（2026年5月9日）。 出典: https://huggingface.co/bochen2079/tars-qwen3.5-9b