corehu
Арендовать GPU

ОТКРЫТЫЕ МОДЕЛИ / Языковые модели (LLM)

Запустите NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-NVFP4 на облачном GPU

NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-NVFP4 — модель от nvidia для задачи «Языковые модели (LLM)». Узнайте, сколько видеопамяти ей нужно, на какие GPU она помещается сегодня и сколько стоит запустить её самому, с посекундной оплатой.

Параметры
67B
Нужно видеопамяти
≈ 82 GB
Лицензия
—
Скачивания
471 113
Обновлено 24 авг. 2026 г.

GPU, на которые она помещается сегодня

По нашей оценке, около 82 ГБ для инференса с весами U8, включая рабочую память. Реальный расход зависит от разрешения, размера батча и длины контекста. С 4-битной квантизацией хватит около 50 ГБ.

GPUПамятьВ час10 часов
GB10119 GB$1.26$12.60Арендовать
RTX PRO 6000 WS96 GB$2.02$20.20Арендовать
RTX PRO 6000 Max-Q96 GB$2.28$22.80Арендовать
RTX PRO 6000 S96 GB$2.52$25.20Арендовать
RTX 6000D84 GB$2.72$27.20Арендовать

Актуальные начальные цены из нашего каталога. Вы платите посекундно, пока машина работает.

Как запустить NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-NVFP4

  1. 01

    Арендуйте GPU

    Выберите один из GPU выше. Оплата посекундная: остановили машину — оплата прекратилась.

  2. 02

    Откройте терминал или Jupyter

    Подключитесь по SSH или откройте Jupyter в браузере. PyTorch и CUDA уже готовы.

  3. 03

    Скачайте и запустите модель

    Выполните команды ниже. Веса загружаются прямо с Hugging Face на вашу машину.

pip install -U vllm
vllm serve nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-NVFP4 --host 0.0.0.0 --port 8000

Зачем запускать самому?

У собственного LLM-сервера нет оплаты за токены и лимитов запросов, а данные остаются приватными. Выберите GPU по памяти и разверните модель через vLLM.

Вопросы

Сколько видеопамяти нужно NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-NVFP4?
По нашей оценке, около 82 ГБ для инференса (67B параметров). Более высокое разрешение, длинный контекст или большие батчи потребуют больше.
Сколько стоит запуск NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-NVFP4?
От $1.26 в час на GB10, с посекундной оплатой. Десять часов обойдутся примерно в $12.60.
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

Похожие модели: Языковые модели (LLM)