OFFENE MODELLE / Vision-Language-Modelle
nemotron3:33b auf einer Cloud-GPU ausführen
nemotron3:33b ist ein Vision-Language-Modelle-Modell von Ollama. Sehen Sie, wie viel GPU-Speicher es braucht, auf welche GPUs es heute passt und was der eigene Betrieb kostet, sekundengenau abgerechnet.
Aus dem Projekt: NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni is a multimodal large language model that unifies video, audio, image, and text understanding to support enterprise-grade Q&A, summarization, transcription, and document intelligence workflows.
GPUs, auf die es heute passt
Etwa 33 GB GPU-Speicher: der Modell-Download (standardmäßig 4 Bit) plus Arbeitsspeicher.
| GPU | Speicher | Pro Stunde | 10 Stunden | |
|---|---|---|---|---|
| Q RTX 8000 | 45 GB | $0.48 | $4.80 | Mieten |
| CMP 170HX | 64 GB | $0.62 | $6.20 | Mieten |
| A100 SXM4 | 80 GB | $0.72 | $7.20 | Mieten |
| RTX A6000 | 48 GB | $0.72 | $7.20 | Mieten |
| A100 PCIE | 40 GB | $0.74 | $7.40 | Mieten |
Live-Startpreise aus unserem Katalog. Sie zahlen sekundengenau, solange die Maschine läuft.
So führen Sie nemotron3:33b aus
- 01
GPU mieten
Wählen Sie eine der GPUs oben. Abrechnung pro Sekunde; stoppen Sie die Maschine, endet die Abrechnung.
- 02
Terminal oder Jupyter öffnen
Verbinden Sie sich per SSH oder öffnen Sie Jupyter im Browser. PyTorch und CUDA sind bereit.
- 03
Ollama installieren und das Modell starten
Führen Sie die Befehle unten aus. Ollama lädt das Modell und stellt eine OpenAI-kompatible API auf Port 11434 bereit.
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
ollama run nemotron3:33bWarum selbst betreiben?
Dokument- und Bildverständnis auf Ihrer eigenen GPU: keine Kosten pro Bild, Dateien bleiben auf Ihrer Maschine.
Fragen
- Wie viel GPU-Speicher braucht nemotron3:33b?
- Nach unserer Schätzung etwa 33 GB für Inferenz (33B Parameter). Höhere Auflösung, längerer Kontext oder größere Batches brauchen mehr.
- Was kostet der Betrieb von nemotron3:33b?
- Ab $0.48 pro Stunde auf Q RTX 8000, sekundengenau abgerechnet. Zehn Stunden kosten etwa $4.80.
- Brauche ich ein Abo?
- Nein. Sie zahlen nur die Laufzeit Ihrer Maschine aus Ihrem USD-Guthaben. Stoppen Sie sie, wenn Sie fertig sind.
Testen Sie es in wenigen Minuten auf Ihrer eigenen GPU
Wählen Sie eine GPU, öffnen Sie Jupyter oder SSH und führen Sie jedes offene Modell aus. Sie zahlen sekundengenau und können jederzeit stoppen; kein Abo, keine Einrichtungsgebühr.
- Sekundengenaue Abrechnung in USD
- PyTorch und CUDA in Minuten bereit
- Auch über ChatGPT oder Claude mieten