MODELOS ABIERTOS / Modelos de visión y lenguaje
Ejecuta Mistral-Large-4-1T-A52B-GGUF en una GPU en la nube
Mistral-Large-4-1T-A52B-GGUF es un modelo de Modelos de visión y lenguaje de ggml-org. Mira cuánta memoria de GPU necesita, en qué GPU cabe hoy y cuánto cuesta ejecutarlo tú mismo, con facturación por segundo.
GPU en las que cabe hoy
Nuestra estimación es de unos 757 GB para inferencia con pesos GGUF, memoria de trabajo incluida. El uso real depende de la resolución, el tamaño de lote y la longitud de contexto.
| GPU | Memoria | Por hora | 10 horas | |
|---|---|---|---|---|
| 8× RTX PRO 6000 Max-Q | 768 GB | $18.16 | $181.60 | Alquilar |
| 8× RTX PRO 6000 WS | 768 GB | $21.20 | $212.00 | Alquilar |
| 8× RTX PRO 6000 S | 768 GB | $22.72 | $227.20 | Alquilar |
| 8× RTX PRO 6000 | 768 GB | $33.68 | $336.80 | Alquilar |
| 16× A100 | 1280 GB | $47.20 | $472.00 | Alquilar |
Precios iniciales en vivo de nuestro catálogo. Pagas por segundo mientras la máquina funciona.
Cómo ejecutar Mistral-Large-4-1T-A52B-GGUF
- 01
Alquila una GPU
Elige una de las GPU de arriba. La facturación es por segundo; detén la máquina y dejas de pagar.
- 02
Abre una terminal o Jupyter
Conéctate por SSH o abre Jupyter en tu navegador. PyTorch y CUDA están listos.
- 03
Descarga y ejecuta el modelo
Ejecuta los comandos de abajo. Los pesos se descargan directamente de Hugging Face a tu máquina.
pip install -U "huggingface_hub[cli]"
huggingface-cli download ggml-org/Mistral-Large-4-1T-A52B-GGUF --local-dir ./model --include "*Q4_K_M*"
# llama.cpp: ./llama-server -m ./model/*.gguf --host 0.0.0.0 --port 8000¿Por qué ejecutarlo tú mismo?
Ejecuta la comprensión de documentos e imágenes en tu propia GPU: sin cuota por imagen y tus archivos se quedan en tu máquina.
Preguntas
- ¿Cuánta memoria de GPU necesita Mistral-Large-4-1T-A52B-GGUF?
- Según nuestra estimación, unos 757 GB para inferencia (1049B parámetros). Más resolución, contexto más largo o lotes mayores necesitan más.
- ¿Cuánto cuesta ejecutar Mistral-Large-4-1T-A52B-GGUF?
- Desde $18.16 por hora en 8× RTX PRO 6000 Max-Q, con facturación por segundo. Diez horas cuestan unos $181.60.
- ¿Necesito una suscripción?
- No. Solo pagas el tiempo que funciona tu máquina, desde tu saldo en USD. Detenla cuando termines.
Pruébalo en tu propia GPU en minutos
Elige una GPU, abre Jupyter o SSH y ejecuta cualquier modelo abierto. Pagas por segundo y puedes detenerla cuando quieras; sin suscripción ni cuota de alta.
- Facturación por segundo en USD
- PyTorch y CUDA listos en minutos
- Alquila también desde ChatGPT o Claude