MODELOS ABERTOS / Modelos de linguagem (LLM)
Execute Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507-FP8 em uma GPU na nuvem
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507-FP8 é um modelo de Modelos de linguagem (LLM) da Qwen. Veja quanta memória de GPU ele precisa, em quais GPUs cabe hoje e quanto custa executá-lo você mesmo, com cobrança por segundo.
GPUs em que cabe hoje
Nossa estimativa é de cerca de 38 GB para inferência com pesos F8_E4M3, incluindo a memória de trabalho. O uso real depende da resolução, do tamanho do lote e do comprimento do contexto. Com quantização de 4 bits ele precisa de cerca de 23 GB.
| GPU | Memória | Por hora | 10 horas | |
|---|---|---|---|---|
| Q RTX 8000 | 45 GB | $0.54 | $5.40 | Alugar |
| CMP 170HX | 64 GB | $0.70 | $7.00 | Alugar |
| A100 SXM4 | 80 GB | $0.81 | $8.10 | Alugar |
| RTX A6000 | 48 GB | $0.94 | $9.40 | Alugar |
| A40 | 45 GB | $1.02 | $10.20 | Alugar |
Preços iniciais ao vivo do nosso catálogo. Você paga por segundo enquanto a máquina roda.
Como executar Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507-FP8
- 01
Alugue uma GPU
Escolha uma das GPUs acima. A cobrança é por segundo; pare a máquina e a cobrança para.
- 02
Abra um terminal ou o Jupyter
Conecte-se por SSH ou abra o Jupyter no navegador. PyTorch e CUDA já estão prontos.
- 03
Baixe e execute o modelo
Execute os comandos abaixo. Os pesos são baixados direto do Hugging Face para a sua máquina.
pip install -U vllm
vllm serve Qwen/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507-FP8 --host 0.0.0.0 --port 8000Por 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 Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507-FP8 precisa?
- Pela nossa estimativa, cerca de 38 GB para inferência (31B parâmetros). Resolução maior, contexto mais longo ou lotes maiores precisam de mais.
- Quanto custa executar o Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507-FP8?
- A partir de $0.54 por hora em Q RTX 8000, com cobrança por segundo. Dez horas custam cerca de $5.40.
- 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