Qwen397b-exl3-8bpw-h8
Desenvolvido pela cpral, Qwen397b-exl3-8bpw-h8 é um modelo de 397 bilhões de parâmetros de chat. Qwen397b-exl3-8bpw-h8 is an open-weights chat model with roughly 397 billion parameters.
by cpral · 397B parâmetros
Ideal para
- raciocínio complexo de múltiplas etapas
- orquestração de agentes com uso de ferramentas
- análise e sumarização de documentos longos
Como usar Qwen397b-exl3-8bpw-h8 no osFoundry
Conecte com sua própria chave (BYOK)
Abra o diálogo de chaves e cole sua chave de API da cpral. O osFoundry descobre Qwen397b-exl3-8bpw-h8 automaticamente — atribua-o a um papel do Maestro (router, direct, orchestrator ou fallback) na aba Pipeline e ele estará ativo em cada chat. Sua chave, sua conta no provedor — sem markup sobre tokens.
Implante um endpoint dedicado
Qwen397b-exl3-8bpw-h8 é open-weights — execute localmente sem custo, ou implante um endpoint GPU dedicado no seu workspace para capacidade reservada sem limites de taxa.
Use em um Room App
Os Room Apps declaram recursos de IA em seus manifestos e os chamam com invokeAI:
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
Chame a partir dos seus próprios apps
Uma vez que um modelo está conectado ao seu workspace, você pode hospedá-lo como uma API e acessá-lo a partir dos seus próprios serviços, scripts ou CI — fora do osFoundry.
Quais hardwares rodam Qwen397b-exl3-8bpw-h8
Qwen397b-exl3-8bpw-h8 roda em uma configuração multi-GPU ou H200 141GB em Q4 (~239 GB de VRAM com folga para KV-cache). A inferência em precisão completa requer múltiplas GPUs H100/H200 em FP16 (~953 GB).
Qwen397b-exl3-8bpw-h8 vs modelos semelhantes
Licença
Não especificada — Termos de licença não especificados — verifique o model card original antes do uso comercial.
Consulte a documentação original.
Perguntas frequentes sobre Qwen397b-exl3-8bpw-h8
Qwen397b-exl3-8bpw-h8 é gratuito?
Qwen397b-exl3-8bpw-h8 é gratuito para rodar localmente no seu próprio hardware. O acesso hospedado via osFoundry é medido (entrada Free (local), saída Free (local)). Você pode alternar entre local e hospedado a qualquer momento.
Posso usar Qwen397b-exl3-8bpw-h8 comercialmente?
Uso comercial é permitido com condições. Termos de licença não especificados — verifique o model card original antes do uso comercial. Consulte a documentação original.
Quanta VRAM Qwen397b-exl3-8bpw-h8 precisa?
Aproximadamente 239 GB em quantização Q4, ou 953 GB em precisão FP16 completa. Requer multi-GPU em quantização mais alta.
Posso rodar Qwen397b-exl3-8bpw-h8 localmente?
Sim. Qwen397b-exl3-8bpw-h8 é open-weights e roda localmente em uma GPU de workstation. O runtime local do osFoundry cuida do carregamento, da quantização e do roteamento do modelo.
Em que Qwen397b-exl3-8bpw-h8 é melhor?
Qwen397b-exl3-8bpw-h8 é bem adequado para raciocínio complexo de múltiplas etapas, orquestração de agentes com uso de ferramentas, análise e sumarização de documentos longos.
Como uso Qwen397b-exl3-8bpw-h8 no osFoundry?
Cole sua chave de API da cpral no diálogo de chaves (ou implante os pesos abertos para modelos auto-hospedáveis), atribua Qwen397b-exl3-8bpw-h8 a um papel do Maestro na aba Pipeline e use-o em chats, em Room Apps via invokeAI ou nos seus próprios apps.
Publicado pela cpral em 20 de abril de 2026. Fonte: https://huggingface.co/cpral/Qwen397b-exl3-8bpw-h8