Qwopus3.6-35B-A3B-v1-8bit-MTPLX-Optimized-Speed
samuelfajのQwopus3.6-35B-A3B-v1-8bit-MTPLX-Optimized-Speedは35億パラメータを搭載したチャットモデルです。Qwopus3.6-35B-A3B-v1-8bit-MTPLX-Optimized-Speed is an open-weights chat model with roughly 35 billion parameters.
by samuelfaj · 35Bパラメータ
得意な用途
osFoundryでのQwopus3.6-35B-A3B-v1-8bit-MTPLX-Optimized-Speedの使い方
ご自身のキーで接続（BYOK）
キーダイアログを開き、samuelfajのAPIキーを貼り付けるだけで、osFoundryがQwopus3.6-35B-A3B-v1-8bit-MTPLX-Optimized-Speed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
Qwopus3.6-35B-A3B-v1-8bit-MTPLX-Optimized-Speed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。
Qwopus3.6-35B-A3B-v1-8bit-MTPLX-Optimized-Speedを動かせるハードウェア
Qwopus3.6-35B-A3B-v1-8bit-MTPLX-Optimized-Speed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21 GBのVRAM）。フル精度推論はH200 141GBまたはA100 80GB×2をFP16で要します（約84 GB）。
Qwopus3.6-35B-A3B-v1-8bit-MTPLX-Optimized-Speed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。
Qwopus3.6-35B-A3B-v1-8bit-MTPLX-Optimized-Speedについてのよくある質問
Qwopus3.6-35B-A3B-v1-8bit-MTPLX-Optimized-Speedは無料で使えますか？
Qwopus3.6-35B-A3B-v1-8bit-MTPLX-Optimized-Speed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。
Qwopus3.6-35B-A3B-v1-8bit-MTPLX-Optimized-Speed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。
Qwopus3.6-35B-A3B-v1-8bit-MTPLX-Optimized-Speedに必要なVRAMはどれくらいですか？
Q4量子化で約21 GB、フルFP16精度で約84 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。
Qwopus3.6-35B-A3B-v1-8bit-MTPLX-Optimized-Speedをローカルで実行できますか？
はい。Qwopus3.6-35B-A3B-v1-8bit-MTPLX-Optimized-Speed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。
Qwopus3.6-35B-A3B-v1-8bit-MTPLX-Optimized-Speedが最も得意なことは何ですか？
Qwopus3.6-35B-A3B-v1-8bit-MTPLX-Optimized-Speedはtext generationに適しています。
osFoundryでQwopus3.6-35B-A3B-v1-8bit-MTPLX-Optimized-Speedをどう使えばよいですか？
キーダイアログでsamuelfaj 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Qwopus3.6-35B-A3B-v1-8bit-MTPLX-Optimized-Speed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。
samuelfajにより公開（2026年5月11日）。 出典: https://huggingface.co/samuelfaj/Qwopus3.6-35B-A3B-v1-8bit-MTPLX-Optimized-Speed