qwen3-coder-next:q8_0 をクラウド GPU で動かす
qwen3-coder-next:q8_0 は Ollama による言語モデル（LLM）モデルです。必要な GPU メモリ、今日動かせる GPU、自分で動かした場合の費用（秒単位課金）を確認できます。
プロジェクトの説明： Qwen3-Coder-Next is a coding-focused language model from Alibaba's Qwen team, optimized for agentic coding workflows and local development.
GB10 をレンタル $1.06/時間から
パラメータ数
—
必要な GPU メモリ
≈ 99 GB
ライセンス
—
ソース
Ollama
今日動かせる GPU
約 99 GB の GPU メモリ：モデルのダウンロード（既定で 4 ビット）と作業用メモリです。
| GPU | メモリ | 1 時間あたり | 10 時間 | |
|---|---|---|---|---|
| GB10 | 119 GB | $1.06 | $10.60 | レンタル |
| H200 | 141 GB | $5.75 | $57.50 | レンタル |
| H200 NVL | 141 GB | $5.91 | $59.10 | レンタル |
| B200 | 179 GB | $12.07 | $120.70 | レンタル |
| GB200 | 185 GB | $14.26 | $142.60 | レンタル |
カタログのリアルタイム開始価格です。マシンが動いている間だけ秒単位で支払います。
qwen3-coder-next:q8_0 の動かし方
- 01
GPU をレンタル
上の GPU から 1 つ選びます。課金は秒単位で、マシンを停止すれば課金も止まります。
- 02
ターミナルか Jupyter を開く
SSH で接続するか、ブラウザで Jupyter を開きます。PyTorch と CUDA は準備済みです。
- 03
Ollama をインストールしてモデルを実行
下のコマンドを実行します。Ollama がモデルをダウンロードし、ポート 11434 で OpenAI 互換 API を提供します。
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
ollama run qwen3-coder-next:q8_0なぜ自分で動かすのか
自前の LLM サーバーならトークン課金もレート制限もなく、データも非公開のままです。メモリで GPU を選び、vLLM でモデルを提供しましょう。
よくある質問
- qwen3-coder-next:q8_0 にはどれくらいの GPU メモリが必要ですか？
- 推定では推論に約 99 GB（? パラメータ）です。高解像度、長いコンテキスト、大きなバッチではさらに必要です。
- qwen3-coder-next:q8_0 を動かす費用は？
- GB10 で 1 時間 $1.06 から、秒単位の課金です。10 時間で約 $10.60 です。
- サブスクリプションは必要ですか？
- いいえ。マシンが動いた時間分だけを USD 残高から支払います。終わったら停止してください。
自分の GPU で数分で試せます
GPU を選び、Jupyter か SSH を開いて、好きなオープンモデルを動かしましょう。秒単位の支払いで、いつでも停止できます。サブスクリプションも初期費用もありません。
- USD で秒単位の課金
- PyTorch と CUDA が数分で準備完了
- ChatGPT や Claude からもレンタル可能