qwen3-moe-expert_drop-layerwise_pruning-r64-s1k-128samples-sft
qwen3-moe-expert_drop-layerwise_pruning-r64-s1k-128samples-sft（jhhj25, 2026）はチャットモデルです。qwen3-moe-expert_drop-layerwise_pruning-r64-s1k-128samples-sft is an open-weights chat model.
by jhhj25
得意な用途
osFoundryでのqwen3-moe-expert_drop-layerwise_pruning-r64-s1k-128samples-sftの使い方
ご自身のキーで接続（BYOK）
キーダイアログを開き、jhhj25のAPIキーを貼り付けるだけで、osFoundryがqwen3-moe-expert_drop-layerwise_pruning-r64-s1k-128samples-sft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-moe-expert_drop-layerwise_pruning-r64-s1k-128samples-sft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-moe-expert_drop-layerwise_pruning-r64-s1k-128samples-sft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-moe-expert_drop-layerwise_pruning-r64-s1k-128samples-sftについてのよくある質問
qwen3-moe-expert_drop-layerwise_pruning-r64-s1k-128samples-sftは無料で使えますか？
qwen3-moe-expert_drop-layerwise_pruning-r64-s1k-128samples-sft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-moe-expert_drop-layerwise_pruning-r64-s1k-128samples-sft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-moe-expert_drop-layerwise_pruning-r64-s1k-128samples-sftをローカルで実行できますか？
はい。qwen3-moe-expert_drop-layerwise_pruning-r64-s1k-128samples-sft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-moe-expert_drop-layerwise_pruning-r64-s1k-128samples-sftが最も得意なことは何ですか？
qwen3-moe-expert_drop-layerwise_pruning-r64-s1k-128samples-sftはtext generationに適しています。
osFoundryでqwen3-moe-expert_drop-layerwise_pruning-r64-s1k-128samples-sftをどう使えばよいですか？
キーダイアログでjhhj25 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-moe-expert_drop-layerwise_pruning-r64-s1k-128samples-sft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。
jhhj25により公開（2026年4月25日）。 出典: https://huggingface.co/jhhj25/qwen3-moe-expert_drop-layerwise_pruning-r64-s1k-128samples-sft