MODELOS ABIERTOS / Modelos de lenguaje (LLM)
Ejecuta exaone-deep:32b en una GPU en la nube
exaone-deep:32b es un modelo de Modelos de lenguaje (LLM) de Ollama. Mira cuánta memoria de GPU necesita, en qué GPU cabe hoy y cuánto cuesta ejecutarlo tú mismo, con facturación por segundo.
Del proyecto: EXAONE Deep exhibits superior capabilities in various reasoning tasks including math and coding benchmarks, ranging from 2.4B to 32B parameters developed and released by LG AI Research.
GPU en las que cabe hoy
Unos 24 GB de memoria de GPU: la descarga del modelo (4 bits por defecto) más la memoria de trabajo.
| GPU | Memoria | Por hora | 10 horas | |
|---|---|---|---|---|
| RTX 3090 | 24 GB | $0.36 | $3.60 | Alquilar |
| Titan RTX | 24 GB | $0.40 | $4.00 | Alquilar |
| A10 | 24 GB | $0.43 | $4.30 | Alquilar |
| RTX A5000 | 24 GB | $0.43 | $4.30 | Alquilar |
| RTX PRO 4000 | 24 GB | $0.45 | $4.50 | Alquilar |
Precios iniciales en vivo de nuestro catálogo. Pagas por segundo mientras la máquina funciona.
Cómo ejecutar exaone-deep:32b
- 01
Alquila una GPU
Elige una de las GPU de arriba. La facturación es por segundo; detén la máquina y dejas de pagar.
- 02
Abre una terminal o Jupyter
Conéctate por SSH o abre Jupyter en tu navegador. PyTorch y CUDA están listos.
- 03
Instala Ollama y ejecuta el modelo
Ejecuta los comandos de abajo. Ollama descarga el modelo y sirve una API compatible con OpenAI en el puerto 11434.
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
ollama run exaone-deep:32b¿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 exaone-deep:32b?
- Según nuestra estimación, unos 24 GB para inferencia (32B parámetros). Más resolución, contexto más largo o lotes mayores necesitan más.
- ¿Cuánto cuesta ejecutar exaone-deep:32b?
- Desde $0.36 por hora en RTX 3090, con facturación por segundo. Diez horas cuestan unos $3.60.
- ¿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