Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-Q5_K_M_GGUF
Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-Q5_K_M_GGUF от juan1995-dev — вмещает 30 миллиардов параметров в чат модель. Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-Q5_K_M_GGUF is an open-weights chat model with roughly 30 billion parameters.
by juan1995-dev · 30B параметров
Лучше всего подходит для
- чат и маршрутизация с низкой задержкой
- маршрутизация и сортировка запросов
- классификация текста
Способы использования Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-Q5_K_M_GGUF в osFoundry
Подключите со своим ключом (BYOK)
Откройте диалог ключей и вставьте ваш API-ключ juan1995-dev. osFoundry автоматически обнаружит Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-Q5_K_M_GGUF — 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-Coder-30B-A3B-Instruct-Q5_K_M_GGUF 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-Coder-30B-A3B-Instruct-Q5_K_M_GGUF
Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-Q5_K_M_GGUF работает на потребительском или рабочем GPU объёмом 24 ГБ (~18 ГБ VRAM с запасом для KV-кэша). Инференс с полной точностью помещается на одной H100 80GB при точности FP16 (~72 ГБ).
Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-Q5_K_M_GGUF 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 Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-Q5_K_M_GGUF
Бесплатна ли Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-Q5_K_M_GGUF в использовании?
Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-Q5_K_M_GGUF 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-Coder-30B-A3B-Instruct-Q5_K_M_GGUF 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-Coder-30B-A3B-Instruct-Q5_K_M_GGUF?
Приблизительно 18 ГБ при квантизации Q4 или 72 ГБ при полной точности FP16. Помещается на одном потребительском GPU объёмом 24 ГБ.
Можно ли запустить Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-Q5_K_M_GGUF локально?
Да. Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-Q5_K_M_GGUF 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-Coder-30B-A3B-Instruct-Q5_K_M_GGUF лучше всего?
Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-Q5_K_M_GGUF хорошо подходит для чат и маршрутизация с низкой задержкой, маршрутизация и сортировка запросов, классификация текста.
Как использовать Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-Q5_K_M_GGUF в osFoundry?
Вставьте свой API-ключ juan1995-dev в диалог ключей (или разверните открытые веса для моделей с возможностью самостоятельного хостинга), назначьте Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-Q5_K_M_GGUF на роль Maestro во вкладке Pipeline, а затем используйте её в чате, в Room App через invokeAI или в собственных приложениях.
Опубликовано juan1995-dev 25 апреля 2026 г.. Источник: https://huggingface.co/juan1995-dev/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-Q5_K_M_GGUF