MiniMax-H3-Image-PE をクラウド GPU で動かす
MiniMax-H3-Image-PE は MiniMaxAI 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。
Q RTX 8000 をレンタル $0.53/時間から
パラメータ数
27B
必要な GPU メモリ
≈ 34 GB
ライセンス
—
ダウンロード数
2,360
更新日 2026/11/10
今日動かせる GPU
U8 の重みで推論する場合、作業用メモリを含めて約 34 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 21 GB で動きます。
| GPU | メモリ | 1 時間あたり | 10 時間 | |
|---|---|---|---|---|
| Q RTX 8000 | 45 GB | $0.53 | $5.30 | レンタル |
| CMP 170HX | 64 GB | $0.70 | $7.00 | レンタル |
| A100 SXM4 | 80 GB | $0.75 | $7.50 | レンタル |
| A40 | 45 GB | $0.87 | $8.70 | レンタル |
| RTX A6000 | 48 GB | $0.94 | $9.40 | 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。
MiniMax-H3-Image-PE 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 MiniMaxAI/MiniMax-H3-Image-PE --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
- MiniMax-H3-Image-PE 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 34 GB（27B 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。
- MiniMax-H3-Image-PE を動かす費用は？
- Q RTX 8000 で 1 時間 $0.53 から、秒単位の課金です。10 時間で約 $5.30 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