在云 GPU 上运行 FastH3-V2_GGUFs
FastH3-V2_GGUFs 是 realrebelai 推出的AI 视频生成模型。查看它需要多少显存、今天可以在哪些 GPU 上运行，以及自己运行的费用，按秒计费。
租用 Q RTX 8000 $0.54/小时起
参数量
35B
所需显存
≈ 27 GB
许可证
—
下载量
7,767
更新于 2026年9月17日
今天可运行的 GPU
我们估计使用 GGUF 权重推理约需 27 GB（含工作内存）。实际用量取决于分辨率、批大小和上下文长度。
| GPU | 显存 | 每小时 | 10 小时 | |
|---|---|---|---|---|
| Q RTX 8000 | 45 GB | $0.54 | $5.40 | 租用 |
| CMP 170HX | 64 GB | $0.70 | $7.00 | 租用 |
| RTX 5000Ada | 32 GB | $0.78 | $7.80 | 租用 |
| A100 SXM4 | 80 GB | $0.81 | $8.10 | 租用 |
| RTX A6000 | 48 GB | $0.81 | $8.10 | 租用 |
价格为目录中的实时起价。机器运行期间按秒付费。
如何运行 FastH3-V2_GGUFs
- 01
租用 GPU
从上面选择一款 GPU。按秒计费；停止机器即停止计费。
- 02
打开终端或 Jupyter
通过 SSH 连接，或在浏览器中打开 Jupyter。PyTorch 和 CUDA 已就绪。
- 03
下载并运行模型
运行下面的命令。权重会直接从 Hugging Face 下载到您的机器。
pip install -U "huggingface_hub[cli]"
huggingface-cli download realrebelai/FastH3-V2_GGUFs --local-dir ./model --include "*Q4_K_M*"
# llama.cpp: ./llama-server -m ./model/*.gguf --host 0.0.0.0 --port 8000为什么要自己运行？
托管视频工具按片段或按月收费，还要排队。在自己的 GPU 上只需为运行时间付费，想生成多少片段都可以，提示词和文件都留在您的机器上。
常见问题
- FastH3-V2_GGUFs 需要多少显存？
- 按我们的估算，推理约需 27 GB（35B 参数）。更高分辨率、更长上下文或更大批次需要更多显存。
- 运行 FastH3-V2_GGUFs 要花多少钱？
- 在 Q RTX 8000 上 $0.54/小时起，按秒计费。十小时约 $5.40。
- 需要订阅吗？
- 不需要。您只需用 USD 余额支付机器实际运行的时间。用完即可停止。
几分钟内在您自己的 GPU 上试用
选择一款 GPU，打开 Jupyter 或 SSH，运行任意开源模型。按秒付费，随时可以停止；无需订阅，没有开通费。
- 以 USD 按秒计费
- PyTorch 和 CUDA 几分钟即可就绪
- 也可以通过 ChatGPT 或 Claude 租用