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Alugar uma GPU

MODELOS ABERTOS / Modelos de linguagem (LLM)

Execute qwen3-coder:480b em uma GPU na nuvem

qwen3-coder:480b 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: Alibaba's performant long context models for agentic and coding tasks.

Alugar Q RTX 8000 a partir de $3.84/h
Parâmetros
≈ 480B
Memória de GPU necessária
≈ 335 GB
Licença
—
Fonte
Ollama

GPUs em que cabe hoje

Cerca de 335 GB de memória de GPU: o download do modelo (4 bits por padrão) mais a memória de trabalho.

GPUMemóriaPor hora10 horas
8× Q RTX 8000360 GB$3.84$38.40Alugar
4× RTX PRO 6000 Max-Q384 GB$6.88$68.80Alugar
8× L40S360 GB$7.52$75.20Alugar
8× RTX PRO 5000384 GB$8.56$85.60Alugar
4× RTX PRO 6000 WS384 GB$9.44$94.40Alugar

Preços iniciais ao vivo do nosso catálogo. Você paga por segundo enquanto a máquina roda.

Como executar qwen3-coder:480b

  1. 01

    Alugue uma GPU

    Escolha uma das GPUs acima. A cobrança é por segundo; pare a máquina e a cobrança para.

  2. 02

    Abra um terminal ou o Jupyter

    Conecte-se por SSH ou abra o Jupyter no navegador. PyTorch e CUDA já estão prontos.

  3. 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 qwen3-coder:480b

Por 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 qwen3-coder:480b precisa?
Pela nossa estimativa, cerca de 335 GB para inferência (480B parâmetros). Resolução maior, contexto mais longo ou lotes maiores precisam de mais.
Quanto custa executar o qwen3-coder:480b?
A partir de $3.84 por hora em 8× Q RTX 8000, com cobrança por segundo. Dez horas custam cerca de $38.40.
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

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