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MODÈLES OUVERTS / Modèles de langage (LLM)

Exécuter K2-Horizon-375B-A23B sur un GPU cloud

K2-Horizon-375B-A23B est un modèle Modèles de langage (LLM) de IFM. Découvrez la mémoire GPU nécessaire, les GPU sur lesquels il tient aujourd'hui et le coût pour l'exécuter vous-même, facturé à la seconde.

Louer A100 dès $47.20/h
Paramètres
379B
Mémoire GPU requise
≈ 912 GB
Licence
apache-2.0
Téléchargements
9 954
Mis à jour le 4 nov. 2026

GPU compatibles aujourd'hui

Notre estimation : environ 912 Go pour l'inférence avec des poids BF16, mémoire de travail incluse. L'usage réel dépend de la résolution, de la taille de lot et de la longueur de contexte. Avec une quantification 4 bits, environ 275 Go suffisent.

GPUMémoirePar heure10 heures
16× A1001280 GB$47.20$472.00Louer
8× H2001128 GB$51.68$516.80Louer
4× B3001076 GB$70.64$706.40Louer
8× B2001432 GB$112.72$1,127.20Louer

Prix de départ en direct depuis notre catalogue. Vous payez à la seconde tant que la machine tourne.

Comment exécuter K2-Horizon-375B-A23B

  1. 01

    Louez un GPU

    Choisissez l'un des GPU ci-dessus. Facturation à la seconde ; arrêtez la machine et la facturation s'arrête.

  2. 02

    Ouvrez un terminal ou Jupyter

    Connectez-vous en SSH ou ouvrez Jupyter dans votre navigateur. PyTorch et CUDA sont prêts.

  3. 03

    Téléchargez et lancez le modèle

    Exécutez les commandes ci-dessous. Les poids sont téléchargés directement depuis Hugging Face sur votre machine.

pip install -U vllm
vllm serve IFM/K2-Horizon-375B-A23B --host 0.0.0.0 --port 8000

Pourquoi l'exécuter vous-même ?

Votre propre serveur LLM n'a ni facture par token ni limite de débit, et vos données restent privées. Choisissez le GPU selon la mémoire et servez le modèle avec vLLM.

Questions

De combien de mémoire GPU K2-Horizon-375B-A23B a-t-il besoin ?
Selon notre estimation, environ 912 Go pour l'inférence (379B paramètres). Une résolution plus élevée, un contexte plus long ou des lots plus grands demandent davantage.
Combien coûte l'exécution de K2-Horizon-375B-A23B ?
À partir de $47.20 de l'heure sur 16× A100, facturé à la seconde. Dix heures coûtent environ $472.00.
Faut-il un abonnement ?
Non. Vous payez uniquement le temps de fonctionnement de votre machine, depuis votre solde en USD. Arrêtez-la quand vous avez terminé.

Essayez-le sur votre propre GPU en quelques minutes

Choisissez un GPU, ouvrez Jupyter ou SSH et exécutez n'importe quel modèle ouvert. Vous payez à la seconde et pouvez arrêter à tout moment ; sans abonnement ni frais d'installation.

  • Facturation à la seconde en USD
  • PyTorch et CUDA prêts en quelques minutes
  • Louez aussi depuis ChatGPT ou Claude

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