Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct-Abliterated-3bit
Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct-Abliterated-3bitはFiditeNeminiによる235億パラメータの画像生成モデルです（2025年11月27日リリース）。Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct-Abliterated-3bit is an open-weights image model with roughly 235 billion parameters.
by FiditeNemini · 235Bパラメータ
得意な用途
osFoundryでのQwen3-VL-235B-A22B-Instruct-Abliterated-3bitの使い方
ご自身のキーで接続（BYOK）
キーダイアログを開き、FiditeNeminiのAPIキーを貼り付けるだけで、osFoundryがQwen3-VL-235B-A22B-Instruct-Abliterated-3bit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
Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct-Abliterated-3bit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。
Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct-Abliterated-3bitを動かせるハードウェア
Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct-Abliterated-3bitはマルチGPU構成またはH200 141GB（Q4）で動作します（KVキャッシュの余裕を含めて約141 GBのVRAM）。フル精度推論はFP16では複数のH100/H200 GPUが必要です（約564 GB）。
Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct-Abliterated-3bit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。
Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct-Abliterated-3bitについてのよくある質問
Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct-Abliterated-3bitは無料で使えますか？
Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct-Abliterated-3bit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。
Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct-Abliterated-3bit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。
Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct-Abliterated-3bitに必要なVRAMはどれくらいですか？
Q4量子化で約141 GB、フルFP16精度で約564 GBが目安です。高めの量子化ではマルチGPUが必要です。
Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct-Abliterated-3bitをローカルで実行できますか？
はい。Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct-Abliterated-3bit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。
Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct-Abliterated-3bitが最も得意なことは何ですか？
Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct-Abliterated-3bitはimage text to textに適しています。
osFoundryでQwen3-VL-235B-A22B-Instruct-Abliterated-3bitをどう使えばよいですか？
キーダイアログでFiditeNemini 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Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct-Abliterated-3bit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。
FiditeNeminiにより公開（2025年11月27日）。 出典: https://huggingface.co/FiditeNemini/Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct-Abliterated-3bit