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Alugar uma GPU

MODELOS ABERTOS / Modelos de linguagem (LLM)

Execute Ternary-Flint-40B-GGUF em uma GPU na nuvem

Ternary-Flint-40B-GGUF é um modelo de Modelos de linguagem (LLM) da kabcnd. Veja quanta memória de GPU ele precisa, em quais GPUs cabe hoje e quanto custa executá-lo você mesmo, com cobrança por segundo.

Alugar Q RTX 8000 a partir de $0.54/h
Parâmetros
40B
Memória de GPU necessária
≈ 30 GB
Licença
—
Downloads
15.260
Atualizado em 12 de nov. de 2026

GPUs em que cabe hoje

Nossa estimativa é de cerca de 30 GB para inferência com pesos GGUF, incluindo a memória de trabalho. O uso real depende da resolução, do tamanho do lote e do comprimento do contexto.

GPUMemóriaPor hora10 horas
Q RTX 800045 GB$0.54$5.40Alugar
RTX 5000Ada32 GB$0.78$7.80Alugar
A100 SXM480 GB$0.81$8.10Alugar
A100 PCIE40 GB$0.83$8.30Alugar
CMP 170HX64 GB$0.90$9.00Alugar

Preços iniciais ao vivo do nosso catálogo. Você paga por segundo enquanto a máquina roda.

Como executar Ternary-Flint-40B-GGUF

  1. 01

    Alugue uma GPU

    Escolha uma das GPUs acima. A cobrança é por segundo; pare a máquina e a cobrança para.

  2. 02

    Abra um terminal ou o Jupyter

    Conecte-se por SSH ou abra o Jupyter no navegador. PyTorch e CUDA já estão prontos.

  3. 03

    Baixe e execute o modelo

    Execute os comandos abaixo. Os pesos são baixados direto do Hugging Face para a sua máquina.

pip install -U "huggingface_hub[cli]"
huggingface-cli download kabcnd/Ternary-Flint-40B-GGUF --local-dir ./model --include "*Q4_K_M*"
# llama.cpp: ./llama-server -m ./model/*.gguf --host 0.0.0.0 --port 8000

Por que executar você mesmo?

Seu próprio servidor de LLM não tem cobrança por token nem limite de requisições, e seus dados ficam privados. Escolha a GPU pela memória e sirva o modelo com vLLM.

Perguntas

Quanta memória de GPU o Ternary-Flint-40B-GGUF precisa?
Pela nossa estimativa, cerca de 30 GB para inferência (40B parâmetros). Resolução maior, contexto mais longo ou lotes maiores precisam de mais.
Quanto custa executar o Ternary-Flint-40B-GGUF?
A partir de $0.54 por hora em Q RTX 8000, com cobrança por segundo. Dez horas custam cerca de $5.40.
Preciso de uma assinatura?
Não. Você paga só pelo tempo em que a máquina roda, usando seu saldo em USD. Pare-a quando terminar.

Experimente na sua própria GPU em minutos

Escolha uma GPU, abra o Jupyter ou o SSH e execute qualquer modelo aberto. Você paga por segundo e pode parar quando quiser; sem assinatura nem taxa de ativação.

  • Cobrança por segundo em USD
  • PyTorch e CUDA prontos em minutos
  • Alugue também pelo ChatGPT ou Claude

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