ОТКРЫТЫЕ МОДЕЛИ / Визуально-языковые модели
Запустите Qwen3-VL-32B-Instruct-GGUF на облачном GPU
Qwen3-VL-32B-Instruct-GGUF — 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.
GPU, на которые она помещается сегодня
По нашей оценке, около 25 ГБ для инференса с весами GGUF, включая рабочую память. Реальный расход зависит от разрешения, размера батча и длины контекста.
| GPU | Память | В час | 10 часов | |
|---|---|---|---|---|
| Q RTX 8000 | 45 GB | $0.54 | $5.40 | Арендовать |
| RTX 5000Ada | 32 GB | $0.78 | $7.80 | Арендовать |
| A100 PCIE | 40 GB | $0.83 | $8.30 | Арендовать |
| CMP 170HX | 64 GB | $0.85 | $8.50 | Арендовать |
| RTX A6000 | 48 GB | $0.94 | $9.40 | Арендовать |
Актуальные начальные цены из нашего каталога. Вы платите посекундно, пока машина работает.
Как запустить Qwen3-VL-32B-Instruct-GGUF
- 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 "huggingface_hub[cli]"
huggingface-cli download Qwen/Qwen3-VL-32B-Instruct-GGUF --local-dir ./model --include "*Q4_K_M*"
# llama.cpp: ./llama-server -m ./model/*.gguf --host 0.0.0.0 --port 8000Зачем запускать самому?
Анализируйте документы и изображения на своём GPU: без оплаты за изображение, файлы остаются на вашей машине.
Вопросы
- Сколько видеопамяти нужно Qwen3-VL-32B-Instruct-GGUF?
- По нашей оценке, около 25 ГБ для инференса (33B параметров). Более высокое разрешение, длинный контекст или большие батчи потребуют больше.
- Сколько стоит запуск Qwen3-VL-32B-Instruct-GGUF?
- От $0.54 в час на Q RTX 8000, с посекундной оплатой. Десять часов обойдутся примерно в $5.40.
- 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