Qwen3.5-122B-A10B
Qwen3.5-122B-A10B（unsloth, 2026）は122億パラメータの画像生成モデルです。Qwen3.5-122B-A10B is an open-weights image model with roughly 122 billion parameters.
by unsloth · 122Bパラメータ
得意な用途
osFoundryでのQwen3.5-122B-A10Bの使い方
ご自身のキーで接続（BYOK）
キーダイアログを開き、unslothのAPIキーを貼り付けるだけで、osFoundryがQwen3.5-122B-A10B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
Qwen3.5-122B-A10B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。
Qwen3.5-122B-A10Bを動かせるハードウェア
Qwen3.5-122B-A10BはA100 80GBまたはH100 80GB 1枚（Q4量子化）で動作します（KVキャッシュの余裕を含めて約74 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293 GB）。
Qwen3.5-122B-A10B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。
Qwen3.5-122B-A10Bについてのよくある質問
Qwen3.5-122B-A10Bは無料で使えますか？
Qwen3.5-122B-A10B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。
Qwen3.5-122B-A10B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。
Qwen3.5-122B-A10Bに必要なVRAMはどれくらいですか？
Q4量子化で約74 GB、フルFP16精度で約293 GBが目安です。A100/H100 80GB 1枚で動作します。
Qwen3.5-122B-A10Bをローカルで実行できますか？
はい。Qwen3.5-122B-A10B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。
Qwen3.5-122B-A10Bが最も得意なことは何ですか？
Qwen3.5-122B-A10Bはimage text to textに適しています。
osFoundryでQwen3.5-122B-A10Bをどう使えばよいですか？
キーダイアログでunsloth 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Qwen3.5-122B-A10B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。
unslothにより公開（2026年2月24日）。 出典: https://huggingface.co/unsloth/Qwen3.5-122B-A10B