cogito:14b をクラウド GPU で動かす
cogito:14b は Ollama 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。
プロジェクトの説明： Cogito v1 Preview is a family of hybrid reasoning models by Deep Cogito that outperform the best available open models of the same size, including counterparts from LLaMA, DeepSeek, and Qwen across most standard benchmarks.
RTX 3060 をレンタル $0.16/時間から
パラメータ数
≈ 14B
必要な GPU メモリ
≈ 12 GB
ライセンス
—
ソース
Ollama
今日動かせる GPU
約 12 GB の GPU メモリ：モデルのダウンロード（既定で 4 ビット）と作業用メモリです。
| GPU | メモリ | 1 時間あたり | 10 時間 | |
|---|---|---|---|---|
| RTX 3060 | 12 GB | $0.16 | $1.60 | レンタル |
| Titan Xp | 12 GB | $0.16 | $1.60 | レンタル |
| GTX TITAN X | 12 GB | $0.17 | $1.70 | レンタル |
| RTX 2060 | 12 GB | $0.17 | $1.70 | レンタル |
| RTX 3060 laptop | 12 GB | $0.19 | $1.90 | 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。
cogito:14b 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
Ollama をインストールしてモデルを実行
下のコマンドを実行します。Ollama がモデルをダウンロードし、ポート 11434 で OpenAI 互換 API を提供します。
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
ollama run cogito:14b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
- cogito:14b 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 12 GB（14B 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。
- cogito:14b を動かす費用は？
- RTX 3060 で 1 時間 $0.16 から、秒単位の課金です。10 時間で約 $1.60 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