نماذج مفتوحة / النماذج اللغوية (LLM)
شغّل qwen3-coder:480b على GPU سحابية
qwen3-coder:480b نموذج النماذج اللغوية (LLM) من Ollama. اعرف كم يحتاج من ذاكرة GPU، وعلى أي وحدات GPU يعمل اليوم، وكم تكلفة تشغيله بنفسك مع الدفع بالثانية.
من وصف المشروع: Alibaba's performant long context models for agentic and coding tasks.
وحدات GPU التي يعمل عليها اليوم
نحو 335 غيغابايت من ذاكرة GPU: ملف النموذج (4 بت افتراضيًا) إضافة إلى ذاكرة العمل.
| GPU | الذاكرة | بالساعة | 10 ساعات | |
|---|---|---|---|---|
| 8× Q RTX 8000 | 360 GB | $3.84 | $38.40 | استئجار |
| 4× RTX PRO 6000 Max-Q | 384 GB | $6.88 | $68.80 | استئجار |
| 8× L40S | 360 GB | $7.52 | $75.20 | استئجار |
| 8× RTX PRO 5000 | 384 GB | $8.56 | $85.60 | استئجار |
| 4× RTX PRO 6000 WS | 384 GB | $9.44 | $94.40 | استئجار |
أسعار بداية مباشرة من الكتالوج. تدفع بالثانية ما دام الجهاز يعمل.
كيف تشغّل qwen3-coder:480b
- 01
استأجر GPU
اختر إحدى وحدات GPU أعلاه. الدفع بالثانية؛ أوقف الجهاز فيتوقف الدفع.
- 02
افتح الطرفية أو Jupyter
اتصل عبر SSH أو افتح Jupyter في متصفحك. PyTorch وCUDA جاهزان.
- 03
ثبّت Ollama وشغّل النموذج
نفّذ الأوامر أدناه. ينزّل Ollama النموذج ويقدّم واجهة متوافقة مع OpenAI على المنفذ 11434.
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
ollama run qwen3-coder:480bلماذا تشغّله بنفسك؟
خادم LLM الخاص بك بلا فاتورة لكل رمز وبلا حد للطلبات، وتبقى بياناتك خاصة. اختر GPU حسب الذاكرة وقدّم النموذج عبر vLLM.
أسئلة
- كم يحتاج qwen3-coder:480b من ذاكرة GPU؟
- وفق تقديرنا نحو 335 غيغابايت للاستدلال (480B معامل). الدقة الأعلى أو السياق الأطول أو الدفعات الأكبر تحتاج أكثر.
- كم تكلفة تشغيل qwen3-coder:480b؟
- ابتداءً من $3.84 في الساعة على 8× Q RTX 8000، مع الدفع بالثانية. عشر ساعات تكلف نحو $38.40.
- هل أحتاج إلى اشتراك؟
- لا. تدفع فقط مقابل وقت تشغيل جهازك من رصيدك بالدولار الأمريكي. أوقفه عندما تنتهي.
جرّبه على GPU خاصة بك خلال دقائق
اختر GPU، وافتح Jupyter أو SSH، وشغّل أي نموذج مفتوح. تدفع بالثانية ويمكنك الإيقاف في أي وقت؛ بلا اشتراك ولا رسوم إعداد.
- دفع بالثانية بالدولار الأمريكي
- PyTorch وCUDA جاهزان خلال دقائق
- استأجر أيضًا من ChatGPT أو Claude