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Alugar uma GPU

MODELOS ABERTOS / Modelos de linguagem (LLM)

Execute Qwen3-8B-FP8 em uma GPU na nuvem

Qwen3-8B-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.

Alugar RTX 3060 a partir de $0.15/h
Parâmetros
8.2B
Memória de GPU necessária
≈ 11 GB
Licença
apache-2.0
Downloads
297.046
Atualizado em 26 de jul. de 2025

GPUs em que cabe hoje

Nossa estimativa é de cerca de 11 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 7 GB.

GPUMemóriaPor hora10 horas
RTX 306012 GB$0.15$1.50Alugar
Titan Xp12 GB$0.18$1.80Alugar
GTX 1080 Ti11 GB$0.20$2.00Alugar
GTX TITAN X12 GB$0.20$2.00Alugar
RTX 206012 GB$0.20$2.00Alugar

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

Como executar Qwen3-8B-FP8

  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

    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/Qwen3-8B-FP8 --host 0.0.0.0 --port 8000

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 Qwen3-8B-FP8 precisa?
Pela nossa estimativa, cerca de 11 GB para inferência (8.2B parâmetros). Resolução maior, contexto mais longo ou lotes maiores precisam de mais.
Quanto custa executar o Qwen3-8B-FP8?
A partir de $0.15 por hora em RTX 3060, com cobrança por segundo. Dez horas custam cerca de $1.50.
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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