Qwen3-4B_RL
Lançado pela zhezi12138 em 2026, Qwen3-4B_RL é um modelo de chat. Qwen3-4B_RL is an open-weights chat model.
by zhezi12138
Ideal para
Como usar Qwen3-4B_RL no osFoundry
Conecte com sua própria chave (BYOK)
Abra o diálogo de chaves e cole sua chave de API da zhezi12138. O osFoundry descobre Qwen3-4B_RL 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
Qwen3-4B_RL 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.
Qwen3-4B_RL 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 Qwen3-4B_RL
Qwen3-4B_RL é gratuito?
Qwen3-4B_RL 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 Qwen3-4B_RL 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.
Posso rodar Qwen3-4B_RL localmente?
Sim. Qwen3-4B_RL 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 Qwen3-4B_RL é melhor?
Qwen3-4B_RL é bem adequado para text generation.
Como uso Qwen3-4B_RL no osFoundry?
Cole sua chave de API da zhezi12138 no diálogo de chaves (ou implante os pesos abertos para modelos auto-hospedáveis), atribua Qwen3-4B_RL 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 zhezi12138 em 27 de abril de 2026. Fonte: https://huggingface.co/zhezi12138/Qwen3-4B_RL