corehu
Арендовать GPU

ОТКРЫТЫЕ МОДЕЛИ / Визуально-языковые модели

Запустите Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking-FP8 на облачном GPU

Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking-FP8 — модель от Qwen для задачи «Визуально-языковые модели». Узнайте, сколько видеопамяти ей нужно, на какие GPU она помещается сегодня и сколько стоит запустить её самому, с посекундной оплатой.

Параметры
236B
Нужно видеопамяти
≈ 284 GB
Лицензия
apache-2.0
Скачивания
1 312
Обновлено 26 нояб. 2025 г.

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.

GPUПамятьВ час10 часов
4× A100 SXM4320 GB$3.24$32.40Арендовать
8× Q RTX 8000360 GB$4.32$43.20Арендовать
4× RTX PRO 6000 Max-Q384 GB$9.08$90.80Арендовать
8× L40S384 GB$9.20$92.00Арендовать
12× RTX 4090288 GB$9.72$97.20Арендовать

Актуальные начальные цены из нашего каталога. Вы платите посекундно, пока машина работает.

Как запустить Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking-FP8

  1. 01

    Арендуйте GPU

    Выберите один из GPU выше. Оплата посекундная: остановили машину — оплата прекратилась.

  2. 02

    Откройте терминал или Jupyter

    Подключитесь по SSH или откройте Jupyter в браузере. PyTorch и CUDA уже готовы.

  3. 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-VL-235B-A22B-Thinking-FP8 --host 0.0.0.0 --port 8000

Зачем запускать самому?

Анализируйте документы и изображения на своём GPU: без оплаты за изображение, файлы остаются на вашей машине.

Вопросы

Сколько видеопамяти нужно Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking-FP8?
По нашей оценке, около 284 ГБ для инференса (236B параметров). Более высокое разрешение, длинный контекст или большие батчи потребуют больше.
Сколько стоит запуск Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking-FP8?
От $3.24 в час на 4× A100 SXM4, с посекундной оплатой. Десять часов обойдутся примерно в $32.40.
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

Похожие модели: Визуально-языковые модели