Huihui-Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-abliterated-Q6_K-GGUF
cs2764が2026年に公開したHuihui-Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-abliterated-Q6_K-GGUFは、27億パラメータの画像生成モデルです。Huihui-Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-abliterated-Q6_K-GGUF is an open-weights image model with roughly 27 billion parameters.
by cs2764 · 27Bパラメータ
得意な用途
osFoundryでのHuihui-Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-abliterated-Q6_K-GGUFの使い方
ご自身のキーで接続（BYOK）
キーダイアログを開き、cs2764のAPIキーを貼り付けるだけで、osFoundryがHuihui-Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-abliterated-Q6_K-GGUF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
Huihui-Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-abliterated-Q6_K-GGUF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。
Huihui-Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-abliterated-Q6_K-GGUFを動かせるハードウェア
Huihui-Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-abliterated-Q6_K-GGUFは24GBのコンシューマー向けまたはワークステーション向けGPUで動作します（KVキャッシュの余裕を含めて約17 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65 GB）。
Huihui-Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-abliterated-Q6_K-GGUF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。
Huihui-Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-abliterated-Q6_K-GGUFについてのよくある質問
Huihui-Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-abliterated-Q6_K-GGUFは無料で使えますか？
Huihui-Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-abliterated-Q6_K-GGUF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。
Huihui-Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-abliterated-Q6_K-GGUF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。
Huihui-Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-abliterated-Q6_K-GGUFに必要なVRAMはどれくらいですか？
Q4量子化で約17 GB、フルFP16精度で約65 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。
Huihui-Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-abliterated-Q6_K-GGUFをローカルで実行できますか？
はい。Huihui-Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-abliterated-Q6_K-GGUF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。
Huihui-Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-abliterated-Q6_K-GGUFが最も得意なことは何ですか？
Huihui-Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-abliterated-Q6_K-GGUFはimage text to textに適しています。
osFoundryでHuihui-Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-abliterated-Q6_K-GGUFをどう使えばよいですか？
キーダイアログでcs2764 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Huihui-Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-abliterated-Q6_K-GGUF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。
cs2764により公開（2026年3月16日）。 出典: https://huggingface.co/cs2764/Huihui-Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-abliterated-Q6_K-GGUF