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MODELOS ABIERTOS / Modelos de lenguaje (LLM)

Ejecuta NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-FP8 en una GPU en la nube

NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-FP8 es un modelo de Modelos de lenguaje (LLM) de nvidia. Mira cuánta memoria de GPU necesita, en qué GPU cabe hoy y cuánto cuesta ejecutarlo tú mismo, con facturación por segundo.

Parámetros
32B
Memoria de GPU necesaria
≈ 39 GB
Licencia
—
Descargas
135.008
Actualizado el 24 ago 2026

GPU en las que cabe hoy

Nuestra estimación es de unos 39 GB para inferencia con pesos F8_E4M3, memoria de trabajo incluida. El uso real depende de la resolución, el tamaño de lote y la longitud de contexto. Con cuantización de 4 bits necesita unos 24 GB.

GPUMemoriaPor hora10 horas
Q RTX 800045 GB$0.53$5.30Alquilar
A100 SXM480 GB$0.75$7.50Alquilar
A100 PCIE40 GB$0.83$8.30Alquilar
A4045 GB$0.87$8.70Alquilar
CMP 170HX64 GB$0.88$8.80Alquilar

Precios iniciales en vivo de nuestro catálogo. Pagas por segundo mientras la máquina funciona.

Cómo ejecutar NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-FP8

  1. 01

    Alquila una GPU

    Elige una de las GPU de arriba. La facturación es por segundo; detén la máquina y dejas de pagar.

  2. 02

    Abre una terminal o Jupyter

    Conéctate por SSH o abre Jupyter en tu navegador. PyTorch y CUDA están listos.

  3. 03

    Descarga y ejecuta el modelo

    Ejecuta los comandos de abajo. Los pesos se descargan directamente de Hugging Face a tu máquina.

pip install -U vllm
vllm serve nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-FP8 --host 0.0.0.0 --port 8000

¿Por qué ejecutarlo tú mismo?

Tu propio servidor de LLM no tiene factura por token ni límite de peticiones, y tus datos siguen siendo privados. Elige la GPU por memoria y sirve el modelo con vLLM.

Preguntas

¿Cuánta memoria de GPU necesita NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-FP8?
Según nuestra estimación, unos 39 GB para inferencia (32B parámetros). Más resolución, contexto más largo o lotes mayores necesitan más.
¿Cuánto cuesta ejecutar NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-FP8?
Desde $0.53 por hora en Q RTX 8000, con facturación por segundo. Diez horas cuestan unos $5.30.
¿Necesito una suscripción?
No. Solo pagas el tiempo que funciona tu máquina, desde tu saldo en USD. Detenla cuando termines.

Pruébalo en tu propia GPU en minutos

Elige una GPU, abre Jupyter o SSH y ejecuta cualquier modelo abierto. Pagas por segundo y puedes detenerla cuando quieras; sin suscripción ni cuota de alta.

  • Facturación por segundo en USD
  • PyTorch y CUDA listos en minutos
  • Alquila también desde ChatGPT o Claude

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