MODELOS ABERTOS / Modelos de linguagem (LLM)
Execute phi4-reasoning:14b em uma GPU na nuvem
phi4-reasoning:14b é um modelo de Modelos de linguagem (LLM) da Ollama. Veja quanta memória de GPU ele precisa, em quais GPUs cabe hoje e quanto custa executá-lo você mesmo, com cobrança por segundo.
Do projeto: Phi 4 reasoning and reasoning plus are 14-billion parameter open-weight reasoning models that rival much larger models on complex reasoning tasks.
GPUs em que cabe hoje
Cerca de 14 GB de memória de GPU: o download do modelo (4 bits por padrão) mais a memória de trabalho.
| GPU | Memória | Por hora | 10 horas | |
|---|---|---|---|---|
| RTX A4000 | 16 GB | $0.19 | $1.90 | Alugar |
| RTX 2080 Ti | 22 GB | $0.20 | $2.00 | Alugar |
| RTX 5060 Ti | 16 GB | $0.20 | $2.00 | Alugar |
| Tesla V100 | 16 GB | $0.22 | $2.20 | Alugar |
| Q RTX 5000 | 16 GB | $0.24 | $2.40 | Alugar |
Preços iniciais ao vivo do nosso catálogo. Você paga por segundo enquanto a máquina roda.
Como executar phi4-reasoning:14b
- 01
Alugue uma GPU
Escolha uma das GPUs acima. A cobrança é por segundo; pare a máquina e a cobrança para.
- 02
Abra um terminal ou o Jupyter
Conecte-se por SSH ou abra o Jupyter no navegador. PyTorch e CUDA já estão prontos.
- 03
Instale o Ollama e execute o modelo
Execute os comandos abaixo. O Ollama baixa o modelo e serve uma API compatível com OpenAI na porta 11434.
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
ollama run phi4-reasoning:14bPor que executar você mesmo?
Seu próprio servidor de LLM não tem cobrança por token nem limite de requisições, e seus dados ficam privados. Escolha a GPU pela memória e sirva o modelo com vLLM.
Perguntas
- Quanta memória de GPU o phi4-reasoning:14b precisa?
- Pela nossa estimativa, cerca de 14 GB para inferência (14B parâmetros). Resolução maior, contexto mais longo ou lotes maiores precisam de mais.
- Quanto custa executar o phi4-reasoning:14b?
- A partir de $0.19 por hora em RTX A4000, com cobrança por segundo. Dez horas custam cerca de $1.90.
- Preciso de uma assinatura?
- Não. Você paga só pelo tempo em que a máquina roda, usando seu saldo em USD. Pare-a quando terminar.
Experimente na sua própria GPU em minutos
Escolha uma GPU, abra o Jupyter ou o SSH e execute qualquer modelo aberto. Você paga por segundo e pode parar quando quiser; sem assinatura nem taxa de ativação.
- Cobrança por segundo em USD
- PyTorch e CUDA prontos em minutos
- Alugue também pelo ChatGPT ou Claude