نماذج مفتوحة / نماذج الرؤية واللغة
شغّل Qwen3-VL-8B-Instruct-MLX-4bit على GPU سحابية
Qwen3-VL-8B-Instruct-MLX-4bit نموذج نماذج الرؤية واللغة من lmstudio-community. اعرف كم يحتاج من ذاكرة GPU، وعلى أي وحدات GPU يعمل اليوم، وكم تكلفة تشغيله بنفسك مع الدفع بالثانية.
وحدات GPU التي يعمل عليها اليوم
تقديرنا نحو 21 غيغابايت للاستدلال بأوزان BF16، بما في ذلك ذاكرة العمل. الاستهلاك الفعلي يعتمد على الدقة وحجم الدفعة وطول السياق. مع التكميم بـ 4 بت يحتاج نحو 7 غيغابايت.
| GPU | الذاكرة | بالساعة | 10 ساعات | |
|---|---|---|---|---|
| RTX 2080 Ti | 22 GB | $0.24 | $2.40 | استئجار |
| Tesla P40 | 24 GB | $0.27 | $2.70 | استئجار |
| RTX 3090 | 24 GB | $0.41 | $4.10 | استئجار |
| Titan RTX | 24 GB | $0.45 | $4.50 | استئجار |
| RTX 3090 Ti | 24 GB | $0.47 | $4.70 | استئجار |
أسعار بداية مباشرة من الكتالوج. تدفع بالثانية ما دام الجهاز يعمل.
كيف تشغّل Qwen3-VL-8B-Instruct-MLX-4bit
- 01
استأجر GPU
اختر إحدى وحدات GPU أعلاه. الدفع بالثانية؛ أوقف الجهاز فيتوقف الدفع.
- 02
افتح الطرفية أو Jupyter
اتصل عبر SSH أو افتح Jupyter في متصفحك. PyTorch وCUDA جاهزان.
- 03
نزّل النموذج وشغّله
نفّذ الأوامر أدناه. تُنزَّل الأوزان مباشرة من Hugging Face إلى جهازك.
pip install -U vllm
vllm serve lmstudio-community/Qwen3-VL-8B-Instruct-MLX-4bit --host 0.0.0.0 --port 8000لماذا تشغّله بنفسك؟
شغّل فهم المستندات والصور على GPU خاصة بك: بلا رسوم لكل صورة، وتبقى الملفات على جهازك.
أسئلة
- كم يحتاج Qwen3-VL-8B-Instruct-MLX-4bit من ذاكرة GPU؟
- وفق تقديرنا نحو 21 غيغابايت للاستدلال (8B معامل). الدقة الأعلى أو السياق الأطول أو الدفعات الأكبر تحتاج أكثر.
- كم تكلفة تشغيل Qwen3-VL-8B-Instruct-MLX-4bit؟
- ابتداءً من $0.24 في الساعة على RTX 2080 Ti، مع الدفع بالثانية. عشر ساعات تكلف نحو $2.40.
- هل أحتاج إلى اشتراك؟
- لا. تدفع فقط مقابل وقت تشغيل جهازك من رصيدك بالدولار الأمريكي. أوقفه عندما تنتهي.
جرّبه على GPU خاصة بك خلال دقائق
اختر GPU، وافتح Jupyter أو SSH، وشغّل أي نموذج مفتوح. تدفع بالثانية ويمكنك الإيقاف في أي وقت؛ بلا اشتراك ولا رسوم إعداد.
- دفع بالثانية بالدولار الأمريكي
- PyTorch وCUDA جاهزان خلال دقائق
- استأجر أيضًا من ChatGPT أو Claude