tmax-qwen3-9b-sft-20260415-sera
tmax-qwen3-9b-sft-20260415-sera — это 9-миллиардная параметрическая чат модель от hamishivi, выпущенная 15 апреля 2026 г.. tmax-qwen3-9b-sft-20260415-sera is an open-weights chat model with roughly 9 billion parameters.
by hamishivi · 9B параметров
Лучше всего подходит для
- чат и маршрутизация с низкой задержкой
- маршрутизация и сортировка запросов
- классификация текста
Способы использования tmax-qwen3-9b-sft-20260415-sera в osFoundry
Подключите со своим ключом (BYOK)
Откройте диалог ключей и вставьте ваш API-ключ hamishivi. osFoundry автоматически обнаружит tmax-qwen3-9b-sft-20260415-sera — 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
tmax-qwen3-9b-sft-20260415-sera 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 tmax-qwen3-9b-sft-20260415-sera
tmax-qwen3-9b-sft-20260415-sera 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).
tmax-qwen3-9b-sft-20260415-sera 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 tmax-qwen3-9b-sft-20260415-sera
Бесплатна ли tmax-qwen3-9b-sft-20260415-sera в использовании?
tmax-qwen3-9b-sft-20260415-sera 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 tmax-qwen3-9b-sft-20260415-sera 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 tmax-qwen3-9b-sft-20260415-sera?
Приблизительно 6 ГБ при квантизации Q4 или 22 ГБ при полной точности FP16. Помещается на одном потребительском GPU объёмом 24 ГБ.
Можно ли запустить tmax-qwen3-9b-sft-20260415-sera локально?
Да. tmax-qwen3-9b-sft-20260415-sera имеет открытые веса и работает локально на GPU рабочей станции. Локальная среда выполнения osFoundry берёт на себя загрузку модели, квантизацию и маршрутизацию.
В чём tmax-qwen3-9b-sft-20260415-sera лучше всего?
tmax-qwen3-9b-sft-20260415-sera хорошо подходит для чат и маршрутизация с низкой задержкой, маршрутизация и сортировка запросов, классификация текста.
Как использовать tmax-qwen3-9b-sft-20260415-sera в osFoundry?
Вставьте свой API-ключ hamishivi в диалог ключей (или разверните открытые веса для моделей с возможностью самостоятельного хостинга), назначьте tmax-qwen3-9b-sft-20260415-sera на роль Maestro во вкладке Pipeline, а затем используйте её в чате, в Room App через invokeAI или в собственных приложениях.
Опубликовано hamishivi 15 апреля 2026 г.. Источник: https://huggingface.co/hamishivi/tmax-qwen3-9b-sft-20260415-sera