Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-MLX-8bit をクラウド GPU で動かす
Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-MLX-8bit は lmstudio-community による言語モデル（LLM）モデルです。必要な GPU メモリ、今日動かせる GPU、自分で動かした場合の費用（秒単位課金）を確認できます。
A100 SXM4 をレンタル $0.67/時間から
パラメータ数
31B
必要な GPU メモリ
≈ 75 GB
ライセンス
apache-2.0
ダウンロード数
77,157
更新日 2025/07/31
今日動かせる GPU
U32 の重みで推論する場合、作業用メモリを含めて約 75 GB と見積もっています。実際の使用量は解像度、バッチサイズ、コンテキスト長によって変わります。 4 ビット量子化なら約 23 GB で動きます。
| GPU | メモリ | 1 時間あたり | 10 時間 | |
|---|---|---|---|---|
| A100 SXM4 | 80 GB | $0.67 | $6.70 | レンタル |
| GB10 | 119 GB | $1.06 | $10.60 | レンタル |
| RTX PRO 6000 WS | 96 GB | $1.79 | $17.90 | レンタル |
| RTX PRO 6000 Max-Q | 96 GB | $1.92 | $19.20 | レンタル |
| RTX 6000D | 84 GB | $2.41 | $24.10 | レンタル |
カタログのリアルタイム開始価格です。マシンが動いている間だけ秒単位で支払います。
Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-MLX-8bit の動かし方
- 01
GPU をレンタル
上の GPU から 1 つ選びます。課金は秒単位で、マシンを停止すれば課金も止まります。
- 02
ターミナルか Jupyter を開く
SSH で接続するか、ブラウザで Jupyter を開きます。PyTorch と CUDA は準備済みです。
- 03
モデルをダウンロードして実行
下のコマンドを実行します。重みは Hugging Face からマシンへ直接ダウンロードされます。
pip install -U vllm
vllm serve lmstudio-community/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-MLX-8bit --host 0.0.0.0 --port 8000なぜ自分で動かすのか
自前の LLM サーバーならトークン課金もレート制限もなく、データも非公開のままです。メモリで GPU を選び、vLLM でモデルを提供しましょう。
よくある質問
- Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-MLX-8bit にはどれくらいの GPU メモリが必要ですか？
- 推定では推論に約 75 GB（31B パラメータ）です。高解像度、長いコンテキスト、大きなバッチではさらに必要です。
- Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-MLX-8bit を動かす費用は？
- A100 SXM4 で 1 時間 $0.67 から、秒単位の課金です。10 時間で約 $6.70 です。
- サブスクリプションは必要ですか？
- いいえ。マシンが動いた時間分だけを USD 残高から支払います。終わったら停止してください。
自分の GPU で数分で試せます
GPU を選び、Jupyter か SSH を開いて、好きなオープンモデルを動かしましょう。秒単位の支払いで、いつでも停止できます。サブスクリプションも初期費用もありません。
- USD で秒単位の課金
- PyTorch と CUDA が数分で準備完了
- ChatGPT や Claude からもレンタル可能