ОТКРЫТЫЕ МОДЕЛИ / Визуально-языковые модели
Запустите Qwen3-VL-4B-Instruct-MLX-8bit на облачном GPU
Qwen3-VL-4B-Instruct-MLX-8bit — модель от lmstudio-community для задачи «Визуально-языковые модели». Узнайте, сколько видеопамяти ей нужно, на какие GPU она помещается сегодня и сколько стоит запустить её самому, с посекундной оплатой.
GPU, на которые она помещается сегодня
По нашей оценке, около 12 ГБ для инференса с весами U32, включая рабочую память. Реальный расход зависит от разрешения, размера батча и длины контекста. С 4-битной квантизацией хватит около 5 ГБ.
| GPU | Память | В час | 10 часов | |
|---|---|---|---|---|
| RTX 3060 | 12 GB | $0.18 | $1.80 | Арендовать |
| Titan Xp | 12 GB | $0.18 | $1.80 | Арендовать |
| GTX TITAN X | 12 GB | $0.20 | $2.00 | Арендовать |
| RTX 2060 | 12 GB | $0.20 | $2.00 | Арендовать |
| RTX A4000 | 16 GB | $0.21 | $2.10 | Арендовать |
Актуальные начальные цены из нашего каталога. Вы платите посекундно, пока машина работает.
Как запустить Qwen3-VL-4B-Instruct-MLX-8bit
- 01
Арендуйте GPU
Выберите один из GPU выше. Оплата посекундная: остановили машину — оплата прекратилась.
- 02
Откройте терминал или Jupyter
Подключитесь по SSH или откройте Jupyter в браузере. PyTorch и CUDA уже готовы.
- 03
Скачайте и запустите модель
Выполните команды ниже. Веса загружаются прямо с Hugging Face на вашу машину.
pip install -U vllm
vllm serve lmstudio-community/Qwen3-VL-4B-Instruct-MLX-8bit --host 0.0.0.0 --port 8000Зачем запускать самому?
Анализируйте документы и изображения на своём GPU: без оплаты за изображение, файлы остаются на вашей машине.
Вопросы
- Сколько видеопамяти нужно Qwen3-VL-4B-Instruct-MLX-8bit?
- По нашей оценке, около 12 ГБ для инференса (4.4B параметров). Более высокое разрешение, длинный контекст или большие батчи потребуют больше.
- Сколько стоит запуск Qwen3-VL-4B-Instruct-MLX-8bit?
- От $0.18 в час на RTX 3060, с посекундной оплатой. Десять часов обойдутся примерно в $1.80.
- 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