Qwen3.5-9B-DeepSeek-3.2-Intense-Auto-Variable-Thinking
Qwen3.5-9B-DeepSeek-3.2-Intense-Auto-Variable-Thinking — это 9-миллиардная параметрическая генерация изображений модель от DavidAU, выпущенная 7 марта 2026 г.. Qwen3.5-9B-DeepSeek-3.2-Intense-Auto-Variable-Thinking is an open-weights image model with roughly 9 billion parameters.
by DavidAU · 9B параметров
Лучше всего подходит для
Способы использования Qwen3.5-9B-DeepSeek-3.2-Intense-Auto-Variable-Thinking в osFoundry
Подключите со своим ключом (BYOK)
Откройте диалог ключей и вставьте ваш API-ключ DavidAU. osFoundry автоматически обнаружит Qwen3.5-9B-DeepSeek-3.2-Intense-Auto-Variable-Thinking — 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
Qwen3.5-9B-DeepSeek-3.2-Intense-Auto-Variable-Thinking 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 Qwen3.5-9B-DeepSeek-3.2-Intense-Auto-Variable-Thinking
Qwen3.5-9B-DeepSeek-3.2-Intense-Auto-Variable-Thinking работает на одном потребительском GPU объёмом 16 ГБ (~6 ГБ VRAM с запасом для KV-кэша). Инференс с полной точностью помещается на одной H100 80GB при точности FP16 (~22 ГБ).
Qwen3.5-9B-DeepSeek-3.2-Intense-Auto-Variable-Thinking в сравнении с похожими моделями
| Модель | Организация | Параметры | Контекст | Цена ввода | Самостоятельный хостинг |
|---|
| Qwen3.5-9B-DeepSeek-3.2-Intense-Auto-Variable-Thinking | DavidAU | 9B | — | Free (local) | Да |
| Qwen3.5-9B-GGUF | bogservi | 9B | — | Free (local) | Да |
| Qwen3.5-9B-mlx-8Bit | eveninginternational | 9B | — | Free (local) | Да |
| Nemotron-9B-OpenCode | Kassadin88 | 9B | — | Free (local) | Да |
Лицензия
Не указано — Условия лицензии не указаны — проверьте карточку исходной модели перед коммерческим использованием.
Сверьтесь с документацией исходного проекта.
Частые вопросы о Qwen3.5-9B-DeepSeek-3.2-Intense-Auto-Variable-Thinking
Бесплатна ли Qwen3.5-9B-DeepSeek-3.2-Intense-Auto-Variable-Thinking в использовании?
Qwen3.5-9B-DeepSeek-3.2-Intense-Auto-Variable-Thinking 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 Qwen3.5-9B-DeepSeek-3.2-Intense-Auto-Variable-Thinking 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 Qwen3.5-9B-DeepSeek-3.2-Intense-Auto-Variable-Thinking?
Приблизительно 6 ГБ при квантизации Q4 или 22 ГБ при полной точности FP16. Помещается на одном потребительском GPU объёмом 24 ГБ.
Можно ли запустить Qwen3.5-9B-DeepSeek-3.2-Intense-Auto-Variable-Thinking локально?
Да. Qwen3.5-9B-DeepSeek-3.2-Intense-Auto-Variable-Thinking имеет открытые веса и работает локально на GPU рабочей станции. Локальная среда выполнения osFoundry берёт на себя загрузку модели, квантизацию и маршрутизацию.
В чём Qwen3.5-9B-DeepSeek-3.2-Intense-Auto-Variable-Thinking лучше всего?
Qwen3.5-9B-DeepSeek-3.2-Intense-Auto-Variable-Thinking хорошо подходит для image text to text.
Как использовать Qwen3.5-9B-DeepSeek-3.2-Intense-Auto-Variable-Thinking в osFoundry?
Вставьте свой API-ключ DavidAU в диалог ключей (или разверните открытые веса для моделей с возможностью самостоятельного хостинга), назначьте Qwen3.5-9B-DeepSeek-3.2-Intense-Auto-Variable-Thinking на роль Maestro во вкладке Pipeline, а затем используйте её в чате, в Room App через invokeAI или в собственных приложениях.
Опубликовано DavidAU 7 марта 2026 г.. Источник: https://huggingface.co/DavidAU/Qwen3.5-9B-DeepSeek-3.2-Intense-Auto-Variable-Thinking