ОТКРЫТЫЕ МОДЕЛИ / Языковые модели (LLM)
Запустите Qwen3-235B-A22B-FP8 на облачном GPU
Qwen3-235B-A22B-FP8 — модель от Qwen 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.
GPU, на которые она помещается сегодня
По нашей оценке, около 284 ГБ для инференса с весами F8_E4M3, включая рабочую память. Реальный расход зависит от разрешения, размера батча и длины контекста. С 4-битной квантизацией хватит около 171 ГБ.
| GPU | Память | В час | 10 часов | |
|---|---|---|---|---|
| 4× A100 SXM4 | 320 GB | $3.00 | $30.00 | Арендовать |
| 8× Q RTX 8000 | 360 GB | $4.24 | $42.40 | Арендовать |
| 4× RTX PRO 6000 Max-Q | 384 GB | $7.72 | $77.20 | Арендовать |
| 12× RTX 4090 | 288 GB | $8.88 | $88.80 | Арендовать |
| 9× RTX 5090 | 288 GB | $9.09 | $90.90 | Арендовать |
Актуальные начальные цены из нашего каталога. Вы платите посекундно, пока машина работает.
Как запустить Qwen3-235B-A22B-FP8
- 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
Скачайте и запустите модель
Выполните команды ниже. Веса загружаются прямо с Hugging Face на вашу машину.
pip install -U vllm
vllm serve Qwen/Qwen3-235B-A22B-FP8 --host 0.0.0.0 --port 8000Зачем 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 Qwen3-235B-A22B-FP8?
- По нашей оценке, около 284 ГБ для инференса (235B параметров). Более высокое разрешение, длинный контекст или большие батчи потребуют больше.
- Сколько стоит запуск Qwen3-235B-A22B-FP8?
- От $3.00 в час на 4× A100 SXM4, с посекундной оплатой. Десять часов обойдутся примерно в $30.00.
- 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