ОТКРЫТЫЕ МОДЕЛИ / Визуально-языковые модели
Запустите gemma-4-26B-A4B-it-qat-q4_0-gguf на облачном GPU
gemma-4-26B-A4B-it-qat-q4_0-gguf — модель от google для задачи «Визуально-языковые модели». Узнайте, сколько видеопамяти ей нужно, на какие GPU она помещается сегодня и сколько стоит запустить её самому, с посекундной оплатой.
GPU, на которые она помещается сегодня
По нашей оценке, около 20 ГБ для инференса с весами GGUF, включая рабочую память. Реальный расход зависит от разрешения, размера батча и длины контекста.
| GPU | Память | В час | 10 часов | |
|---|---|---|---|---|
| RTX 2080 Ti | 22 GB | $0.25 | $2.50 | Арендовать |
| RTX 4000Ada | 20 GB | $0.39 | $3.90 | Арендовать |
| RTX 3090 | 24 GB | $0.41 | $4.10 | Арендовать |
| RTX 3090 Ti | 24 GB | $0.45 | $4.50 | Арендовать |
| Titan RTX | 24 GB | $0.45 | $4.50 | Арендовать |
Актуальные начальные цены из нашего каталога. Вы платите посекундно, пока машина работает.
Как запустить gemma-4-26B-A4B-it-qat-q4_0-gguf
- 01
Арендуйте GPU
Выберите один из GPU выше. Оплата посекундная: остановили машину — оплата прекратилась.
- 02
Откройте терминал или Jupyter
Подключитесь по SSH или откройте Jupyter в браузере. PyTorch и CUDA уже готовы.
- 03
Скачайте и запустите модель
Выполните команды ниже. Веса загружаются прямо с Hugging Face на вашу машину.
pip install -U "huggingface_hub[cli]"
huggingface-cli download google/gemma-4-26B-A4B-it-qat-q4_0-gguf --local-dir ./model --include "*Q4_K_M*"
# llama.cpp: ./llama-server -m ./model/*.gguf --host 0.0.0.0 --port 8000Зачем запускать самому?
Анализируйте документы и изображения на своём GPU: без оплаты за изображение, файлы остаются на вашей машине.
Вопросы
- Сколько видеопамяти нужно gemma-4-26B-A4B-it-qat-q4_0-gguf?
- По нашей оценке, около 20 ГБ для инференса (25B параметров). Более высокое разрешение, длинный контекст или большие батчи потребуют больше.
- Сколько стоит запуск gemma-4-26B-A4B-it-qat-q4_0-gguf?
- От $0.25 в час на RTX 2080 Ti, с посекундной оплатой. Десять часов обойдутся примерно в $2.50.
- Нужна ли подписка?
- Нет. Вы платите только за время работы машины из своего баланса в USD. Остановите её, когда закончите.
Попробуйте на своём GPU за несколько минут
Выберите GPU, откройте Jupyter или SSH и запустите любую открытую модель. Вы платите посекундно и можете остановить машину в любой момент; без подписки и платы за подключение.
- Посекундная оплата в USD
- PyTorch и CUDA готовы за минуты
- Арендуйте и через ChatGPT или Claude