MLX-Qwen3.5-0.8B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-8bit
Jackrongが2026年に公開したMLX-Qwen3.5-0.8B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-8bitは、1億パラメータのチャットモデルです。MLX-Qwen3.5-0.8B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-8bit is an open-weights chat model with roughly 1 billion parameters.
by Jackrong · 1Bパラメータ
得意な用途
osFoundryでのMLX-Qwen3.5-0.8B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-8bitの使い方
ご自身のキーで接続（BYOK）
キーダイアログを開き、JackrongのAPIキーを貼り付けるだけで、osFoundryがMLX-Qwen3.5-0.8B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-8bit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
MLX-Qwen3.5-0.8B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-8bit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。
MLX-Qwen3.5-0.8B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-8bitを動かせるハードウェア
MLX-Qwen3.5-0.8B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-8bit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1 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3 GB）。
MLX-Qwen3.5-0.8B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-8bit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。
MLX-Qwen3.5-0.8B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-8bitについてのよくある質問
MLX-Qwen3.5-0.8B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-8bitは無料で使えますか？
MLX-Qwen3.5-0.8B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-8bit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。
MLX-Qwen3.5-0.8B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-8bit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。
MLX-Qwen3.5-0.8B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-8bitに必要なVRAMはどれくらいですか？
Q4量子化で約1 GB、フルFP16精度で約3 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。
MLX-Qwen3.5-0.8B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-8bitをローカルで実行できますか？
はい。MLX-Qwen3.5-0.8B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-8bit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。
MLX-Qwen3.5-0.8B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-8bitが最も得意なことは何ですか？
MLX-Qwen3.5-0.8B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-8bitはtext generationに適しています。
osFoundryでMLX-Qwen3.5-0.8B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-8bitをどう使えばよいですか？
キーダイアログでJackrong 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MLX-Qwen3.5-0.8B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-8bit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。
Jackrongにより公開（2026年3月6日）。 出典: https://huggingface.co/Jackrong/MLX-Qwen3.5-0.8B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-8bit