ОТКРЫТЫЕ МОДЕЛИ / Языковые модели (LLM)
Запустите qwen3-coder:480b на облачном GPU
qwen3-coder:480b — модель от Ollama для задачи «Языковые модели (LLM)». Узнайте, сколько видеопамяти ей нужно, на какие GPU она помещается сегодня и сколько стоит запустить её самому, с посекундной оплатой.
Из описания проекта: Alibaba's performant long context models for agentic and coding tasks.
GPU, на которые она помещается сегодня
Около 335 ГБ видеопамяти: файл модели (по умолчанию 4 бита) плюс рабочая память.
| GPU | Память | В час | 10 часов | |
|---|---|---|---|---|
| 8× Q RTX 8000 | 360 GB | $3.84 | $38.40 | Арендовать |
| 4× RTX PRO 6000 Max-Q | 384 GB | $6.88 | $68.80 | Арендовать |
| 8× L40S | 360 GB | $7.52 | $75.20 | Арендовать |
| 8× RTX PRO 5000 | 384 GB | $8.56 | $85.60 | Арендовать |
| 4× RTX PRO 6000 WS | 384 GB | $9.44 | $94.40 | Арендовать |
Актуальные начальные цены из нашего каталога. Вы платите посекундно, пока машина работает.
Как запустить qwen3-coder:480b
- 01
Арендуйте GPU
Выберите один из GPU выше. Оплата посекундная: остановили машину — оплата прекратилась.
- 02
Откройте терминал или Jupyter
Подключитесь по SSH или откройте Jupyter в браузере. PyTorch и CUDA уже готовы.
- 03
Установите Ollama и запустите модель
Выполните команды ниже. Ollama скачает модель и поднимет OpenAI-совместимый API на порту 11434.
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
ollama run qwen3-coder:480bЗачем запускать самому?
У собственного LLM-сервера нет оплаты за токены и лимитов запросов, а данные остаются приватными. Выберите GPU по памяти и разверните модель через vLLM.
Вопросы
- Сколько видеопамяти нужно qwen3-coder:480b?
- По нашей оценке, около 335 ГБ для инференса (480B параметров). Более высокое разрешение, длинный контекст или большие батчи потребуют больше.
- Сколько стоит запуск qwen3-coder:480b?
- От $3.84 в час на 8× Q RTX 8000, с посекундной оплатой. Десять часов обойдутся примерно в $38.40.
- Нужна ли подписка?
- Нет. Вы платите только за время работы машины из своего баланса в USD. Остановите её, когда закончите.
Попробуйте на своём GPU за несколько минут
Выберите GPU, откройте Jupyter или SSH и запустите любую открытую модель. Вы платите посекундно и можете остановить машину в любой момент; без подписки и платы за подключение.
- Посекундная оплата в USD
- PyTorch и CUDA готовы за минуты
- Арендуйте и через ChatGPT или Claude