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MODÈLES OUVERTS / Modèles de langage (LLM)

Exécuter Nex-N2-Pro-MTP-GGUF sur un GPU cloud

Nex-N2-Pro-MTP-GGUF est un modèle Modèles de langage (LLM) de morikomorizz. Découvrez la mémoire GPU nécessaire, les GPU sur lesquels il tient aujourd'hui et le coût pour l'exécuter vous-même, facturé à la seconde.

Paramètres
403B
Mémoire GPU requise
≈ 292 GB
Licence
apache-2.0
Téléchargements
5 229
Mis à jour le 28 juin 2026

GPU compatibles aujourd'hui

Notre estimation : environ 292 Go pour l'inférence avec des poids GGUF, mémoire de travail incluse. L'usage réel dépend de la résolution, de la taille de lot et de la longueur de contexte.

GPUMémoirePar heure10 heures
4× A100 SXM4320 GB$3.00$30.00Louer
8× Q RTX 8000360 GB$4.24$42.40Louer
4× RTX PRO 6000 Max-Q384 GB$7.72$77.20Louer
8× L40S384 GB$9.20$92.00Louer
8× RTX PRO 5000384 GB$10.08$100.80Louer

Prix de départ en direct depuis notre catalogue. Vous payez à la seconde tant que la machine tourne.

Comment exécuter Nex-N2-Pro-MTP-GGUF

  1. 01

    Louez un GPU

    Choisissez l'un des GPU ci-dessus. Facturation à la seconde ; arrêtez la machine et la facturation s'arrête.

  2. 02

    Ouvrez un terminal ou Jupyter

    Connectez-vous en SSH ou ouvrez Jupyter dans votre navigateur. PyTorch et CUDA sont prêts.

  3. 03

    Téléchargez et lancez le modèle

    Exécutez les commandes ci-dessous. Les poids sont téléchargés directement depuis Hugging Face sur votre machine.

pip install -U "huggingface_hub[cli]"
huggingface-cli download morikomorizz/Nex-N2-Pro-MTP-GGUF --local-dir ./model --include "*Q4_K_M*"
# llama.cpp: ./llama-server -m ./model/*.gguf --host 0.0.0.0 --port 8000

Pourquoi l'exécuter vous-même ?

Votre propre serveur LLM n'a ni facture par token ni limite de débit, et vos données restent privées. Choisissez le GPU selon la mémoire et servez le modèle avec vLLM.

Questions

De combien de mémoire GPU Nex-N2-Pro-MTP-GGUF a-t-il besoin ?
Selon notre estimation, environ 292 Go pour l'inférence (403B paramètres). Une résolution plus élevée, un contexte plus long ou des lots plus grands demandent davantage.
Combien coûte l'exécution de Nex-N2-Pro-MTP-GGUF ?
À partir de $3.00 de l'heure sur 4× A100 SXM4, facturé à la seconde. Dix heures coûtent environ $30.00.
Faut-il un abonnement ?
Non. Vous payez uniquement le temps de fonctionnement de votre machine, depuis votre solde en USD. Arrêtez-la quand vous avez terminé.

Essayez-le sur votre propre GPU en quelques minutes

Choisissez un GPU, ouvrez Jupyter ou SSH et exécutez n'importe quel modèle ouvert. Vous payez à la seconde et pouvez arrêter à tout moment ; sans abonnement ni frais d'installation.

  • Facturation à la seconde en USD
  • PyTorch et CUDA prêts en quelques minutes
  • Louez aussi depuis ChatGPT ou Claude

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