Qwen3-8B-131072-sft-tw8x
Lançado pela parallel-reasoner em 2026, Qwen3-8B-131072-sft-tw8x é um modelo de 8 bilhões de parâmetros de chat. Qwen3-8B-131072-sft-tw8x is an open-weights chat model with roughly 8 billion parameters.
by parallel-reasoner · 8B parâmetros
Ideal para
Como usar Qwen3-8B-131072-sft-tw8x no osFoundry
Conecte com sua própria chave (BYOK)
Abra o diálogo de chaves e cole sua chave de API da parallel-reasoner. O osFoundry descobre Qwen3-8B-131072-sft-tw8x 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
Qwen3-8B-131072-sft-tw8x 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 Qwen3-8B-131072-sft-tw8x
Qwen3-8B-131072-sft-tw8x roda em uma única GPU de consumo de 16GB (~5 GB de VRAM com folga para KV-cache). A inferência em precisão completa cabe em uma única H100 80GB em precisão FP16 (~20 GB).
Qwen3-8B-131072-sft-tw8x 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 Qwen3-8B-131072-sft-tw8x
Qwen3-8B-131072-sft-tw8x é gratuito?
Qwen3-8B-131072-sft-tw8x 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 Qwen3-8B-131072-sft-tw8x 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 Qwen3-8B-131072-sft-tw8x precisa?
Aproximadamente 5 GB em quantização Q4, ou 20 GB em precisão FP16 completa. Cabe em uma única GPU de consumo de 24GB.
Posso rodar Qwen3-8B-131072-sft-tw8x localmente?
Sim. Qwen3-8B-131072-sft-tw8x 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 Qwen3-8B-131072-sft-tw8x é melhor?
Qwen3-8B-131072-sft-tw8x é bem adequado para text generation.
Como uso Qwen3-8B-131072-sft-tw8x no osFoundry?
Cole sua chave de API da parallel-reasoner no diálogo de chaves (ou implante os pesos abertos para modelos auto-hospedáveis), atribua Qwen3-8B-131072-sft-tw8x 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 parallel-reasoner em 13 de abril de 2026. Fonte: https://huggingface.co/parallel-reasoner/Qwen3-8B-131072-sft-tw8x