corehu
Арендовать GPU

ОТКРЫТЫЕ МОДЕЛИ / Языковые модели (LLM)

Запустите Qwen3-4B на облачном GPU

Qwen3-4B — модель от litert-community 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
≈ 4B
Нужно видеопамяти
≈ 11 GB
Лицензия
apache-2.0
Скачивания
11 584
Обновлено 13 нояб. 2026 г.

GPU, на которые она помещается сегодня

По нашей оценке, около 11 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 4 ГБ.

GPUПамятьВ час10 часов
RTX 306012 GB$0.17$1.70Арендовать
Titan Xp12 GB$0.18$1.80Арендовать
GTX 1080 Ti11 GB$0.20$2.00Арендовать
GTX TITAN X12 GB$0.20$2.00Арендовать
RTX 206012 GB$0.20$2.00Арендовать

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

Как запустить Qwen3-4B

  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 litert-community/Qwen3-4B --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 Qwen3-4B?
По нашей оценке, около 11 ГБ для инференса (4B параметров). Более высокое разрешение, длинный контекст или большие батчи потребуют больше.
Сколько стоит запуск Qwen3-4B?
От $0.17 в час на RTX 3060, с посекундной оплатой. Десять часов обойдутся примерно в $1.70.
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)