command-a-vision-07-2025 をクラウド GPU で動かす
command-a-vision-07-2025 は CohereLabs による視覚言語モデルモデルです。必要な GPU メモリ、今日動かせる GPU、自分で動かした場合の費用（秒単位課金）を確認できます。
Q RTX 8000 をレンタル $3.84/時間から
パラメータ数
112B
必要な GPU メモリ
≈ 270 GB
ライセンス
cc-by-nc-4.0
ダウンロード数
8,513
更新日 2025/10/30
今日動かせる GPU
F16 の重みで推論する場合、作業用メモリを含めて約 270 GB と見積もっています。実際の使用量は解像度、バッチサイズ、コンテキスト長によって変わります。 4 ビット量子化なら約 82 GB で動きます。
| GPU | メモリ | 1 時間あたり | 10 時間 | |
|---|---|---|---|---|
| 8× Q RTX 8000 | 360 GB | $3.84 | $38.40 | レンタル |
| 8× A100 SXM4 | 320 GB | $5.36 | $53.60 | レンタル |
| 8× L40S | 360 GB | $6.00 | $60.00 | レンタル |
| 4× RTX PRO 6000 WS | 384 GB | $8.08 | $80.80 | レンタル |
| 9× RTX 5090 | 288 GB | $8.10 | $81.00 | レンタル |
カタログのリアルタイム開始価格です。マシンが動いている間だけ秒単位で支払います。
command-a-vision-07-2025 の動かし方
- 01
GPU をレンタル
上の GPU から 1 つ選びます。課金は秒単位で、マシンを停止すれば課金も止まります。
- 02
ターミナルか Jupyter を開く
SSH で接続するか、ブラウザで Jupyter を開きます。PyTorch と CUDA は準備済みです。
- 03
モデルをダウンロードして実行
下のコマンドを実行します。重みは Hugging Face からマシンへ直接ダウンロードされます。
このモデルはアクセス申請が必要です。ダウンロード前に Hugging Face でライセンスに同意し、huggingface-cli login を実行してください。
pip install -U vllm
vllm serve CohereLabs/command-a-vision-07-2025 --host 0.0.0.0 --port 8000なぜ自分で動かすのか
文書や画像の理解を自分の GPU で動かせます。画像ごとの料金はなく、ファイルは自分のマシンに残ります。
よくある質問
- command-a-vision-07-2025 にはどれくらいの GPU メモリが必要ですか？
- 推定では推論に約 270 GB（112B パラメータ）です。高解像度、長いコンテキスト、大きなバッチではさらに必要です。
- command-a-vision-07-2025 を動かす費用は？
- 8× Q RTX 8000 で 1 時間 $3.84 から、秒単位の課金です。10 時間で約 $38.40 です。
- サブスクリプションは必要ですか？
- いいえ。マシンが動いた時間分だけを USD 残高から支払います。終わったら停止してください。
自分の GPU で数分で試せます
GPU を選び、Jupyter か SSH を開いて、好きなオープンモデルを動かしましょう。秒単位の支払いで、いつでも停止できます。サブスクリプションも初期費用もありません。
- USD で秒単位の課金
- PyTorch と CUDA が数分で準備完了
- ChatGPT や Claude からもレンタル可能