Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking-4bit
Созданная mlx-community, Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking-4bit — это 80-миллиардная параметрическая чат модель. Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking-4bit is an open-weights chat model with roughly 80 billion parameters.
by mlx-community · 80B параметров
Лучше всего подходит для
Способы использования Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking-4bit в osFoundry
Подключите со своим ключом (BYOK)
Откройте диалог ключей и вставьте ваш API-ключ mlx-community. osFoundry автоматически обнаружит Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking-4bit — 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-Next-80B-A3B-Thinking-4bit 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-Next-80B-A3B-Thinking-4bit
Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking-4bit работает на одной A100 80GB или H100 80GB при квантизации Q4 (~48 ГБ VRAM с запасом для KV-кэша). Инференс с полной точностью требует нескольких GPU H100/H200 при FP16 (~192 ГБ).
Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking-4bit 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-Next-80B-A3B-Thinking-4bit
Бесплатна ли Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking-4bit в использовании?
Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking-4bit 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-Next-80B-A3B-Thinking-4bit 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-Next-80B-A3B-Thinking-4bit?
Приблизительно 48 ГБ при квантизации Q4 или 192 ГБ при полной точности FP16. Помещается на одной A100/H100 80GB.
Можно ли запустить Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking-4bit локально?
Да. Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking-4bit 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-Next-80B-A3B-Thinking-4bit лучше всего?
Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking-4bit хорошо подходит для text generation.
Как использовать Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking-4bit в osFoundry?
Вставьте свой API-ключ mlx-community в диалог ключей (или разверните открытые веса для моделей с возможностью самостоятельного хостинга), назначьте Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking-4bit на роль Maestro во вкладке Pipeline, а затем используйте её в чате, в Room App через invokeAI или в собственных приложениях.
Опубликовано mlx-community 13 сентября 2025 г.. Источник: https://huggingface.co/mlx-community/Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking-4bit