Rice-Cracker-Qwen3.5-0.8B-Abliterated-MLX
Выпущенная dalatexcoder в 2026 году, Rice-Cracker-Qwen3.5-0.8B-Abliterated-MLX — это 1-миллиардная параметрическая чат модель. Rice-Cracker-Qwen3.5-0.8B-Abliterated-MLX is an open-weights chat model with roughly 1 billion parameters.
by dalatexcoder · 1B параметров
Лучше всего подходит для
Способы использования Rice-Cracker-Qwen3.5-0.8B-Abliterated-MLX в osFoundry
Подключите со своим ключом (BYOK)
Откройте диалог ключей и вставьте ваш API-ключ dalatexcoder. osFoundry автоматически обнаружит Rice-Cracker-Qwen3.5-0.8B-Abliterated-MLX — назначьте её на роль Maestro (router, direct, orchestrator или fallback) во вкладке Pipeline, и она будет доступна в каждом чате. Ваш ключ, ваш аккаунт у провайдера — без наценки на токены.
Разверните выделенный эндпоинт
Rice-Cracker-Qwen3.5-0.8B-Abliterated-MLX распространяется с открытыми весами — запускайте её локально бесплатно или разверните выделенный GPU-эндпоинт в вашем рабочем пространстве для зарезервированных мощностей без ограничений по частоте запросов.
Используйте в Room App
Room App объявляют функции ИИ в своём манифесте, а затем вызывают их через invokeAI:
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
Вызывайте из своих приложений
После подключения модели к вашему рабочему пространству вы можете разместить её как API и обращаться к ней из своих сервисов, скриптов или CI — за пределами osFoundry.
На каком оборудовании можно запустить Rice-Cracker-Qwen3.5-0.8B-Abliterated-MLX
Rice-Cracker-Qwen3.5-0.8B-Abliterated-MLX работает на одном потребительском GPU объёмом 16 ГБ (~1 ГБ VRAM с запасом для KV-кэша). Инференс с полной точностью помещается на одной H100 80GB при точности FP16 (~3 ГБ).
Rice-Cracker-Qwen3.5-0.8B-Abliterated-MLX в сравнении с похожими моделями
Лицензия
Не указано — Условия лицензии не указаны — проверьте карточку исходной модели перед коммерческим использованием.
Сверьтесь с документацией исходного проекта.
Частые вопросы о Rice-Cracker-Qwen3.5-0.8B-Abliterated-MLX
Бесплатна ли Rice-Cracker-Qwen3.5-0.8B-Abliterated-MLX в использовании?
Rice-Cracker-Qwen3.5-0.8B-Abliterated-MLX можно бесплатно запускать локально на собственном оборудовании. Хостинговый доступ через osFoundry тарифицируется (ввод Free (local), вывод Free (local)). Вы можете переключаться между локальным и хостинговым режимами в любой момент.
Можно ли использовать Rice-Cracker-Qwen3.5-0.8B-Abliterated-MLX в коммерческих целях?
Коммерческое использование разрешено с условиями. Условия лицензии не указаны — проверьте карточку исходной модели перед коммерческим использованием. Сверьтесь с документацией исходного проекта.
Сколько VRAM требуется для Rice-Cracker-Qwen3.5-0.8B-Abliterated-MLX?
Приблизительно 1 ГБ при квантизации Q4 или 3 ГБ при полной точности FP16. Помещается на одном потребительском GPU объёмом 24 ГБ.
Можно ли запустить Rice-Cracker-Qwen3.5-0.8B-Abliterated-MLX локально?
Да. Rice-Cracker-Qwen3.5-0.8B-Abliterated-MLX имеет открытые веса и работает локально на GPU рабочей станции. Локальная среда выполнения osFoundry берёт на себя загрузку модели, квантизацию и маршрутизацию.
В чём Rice-Cracker-Qwen3.5-0.8B-Abliterated-MLX лучше всего?
Rice-Cracker-Qwen3.5-0.8B-Abliterated-MLX хорошо подходит для text generation.
Как использовать Rice-Cracker-Qwen3.5-0.8B-Abliterated-MLX в osFoundry?
Вставьте свой API-ключ dalatexcoder в диалог ключей (или разверните открытые веса для моделей с возможностью самостоятельного хостинга), назначьте Rice-Cracker-Qwen3.5-0.8B-Abliterated-MLX на роль Maestro во вкладке Pipeline, а затем используйте её в чате, в Room App через invokeAI или в собственных приложениях.
Опубликовано dalatexcoder 23 марта 2026 г.. Источник: https://huggingface.co/dalatexcoder/Rice-Cracker-Qwen3.5-0.8B-Abliterated-MLX