corehu
Арендовать GPU

ОТКРЫТЫЕ МОДЕЛИ / Языковые модели (LLM)

Запустите K-EXAONE-236B-A23B на облачном GPU

K-EXAONE-236B-A23B — модель от LGAI-EXAONE для задачи «Языковые модели (LLM)». Узнайте, сколько видеопамяти ей нужно, на какие GPU она помещается сегодня и сколько стоит запустить её самому, с посекундной оплатой.

Параметры
237B
Нужно видеопамяти
≈ 571 GB
Лицензия
—
Скачивания
8 700
Обновлено 3 авг. 2026 г.

GPU, на которые она помещается сегодня

По нашей оценке, около 571 ГБ для инференса с весами BF16, включая рабочую память. Реальный расход зависит от разрешения, размера батча и длины контекста. С 4-битной квантизацией хватит около 172 ГБ.

GPUПамятьВ час10 часов
8× RTX PRO 6000 Max-Q768 GB$15.44$154.40Арендовать
8× RTX PRO 6000 WS768 GB$21.76$217.60Арендовать
8× RTX PRO 6000 S768 GB$22.72$227.20Арендовать
8× A100640 GB$23.36$233.60Арендовать
8× RTX PRO 6000768 GB$37.84$378.40Арендовать

Актуальные начальные цены из нашего каталога. Вы платите посекундно, пока машина работает.

Как запустить K-EXAONE-236B-A23B

  1. 01

    Арендуйте GPU

    Выберите один из GPU выше. Оплата посекундная: остановили машину — оплата прекратилась.

  2. 02

    Откройте терминал или Jupyter

    Подключитесь по SSH или откройте Jupyter в браузере. PyTorch и CUDA уже готовы.

  3. 03

    Скачайте и запустите модель

    Выполните команды ниже. Веса загружаются прямо с Hugging Face на вашу машину.

pip install -U vllm
vllm serve LGAI-EXAONE/K-EXAONE-236B-A23B --host 0.0.0.0 --port 8000

Зачем запускать самому?

У собственного LLM-сервера нет оплаты за токены и лимитов запросов, а данные остаются приватными. Выберите GPU по памяти и разверните модель через vLLM.

Вопросы

Сколько видеопамяти нужно K-EXAONE-236B-A23B?
По нашей оценке, около 571 ГБ для инференса (237B параметров). Более высокое разрешение, длинный контекст или большие батчи потребуют больше.
Сколько стоит запуск K-EXAONE-236B-A23B?
От $15.44 в час на 8× RTX PRO 6000 Max-Q, с посекундной оплатой. Десять часов обойдутся примерно в $154.40.
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

Похожие модели: Языковые модели (LLM)