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Alugar uma GPU

MODELOS ABERTOS / Geração de imagens com IA

Execute Z-Image-Turbo em uma GPU na nuvem

Z-Image-Turbo é um modelo de Geração de imagens com IA da Tongyi-MAI. 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 A4000 a partir de $0.21/h
Parâmetros
6.2B
Memória de GPU necessária
≈ 16 GB
Licença
apache-2.0
Downloads
775.355
Atualizado em 30 de jan. de 2026

GPUs em que cabe hoje

Nossa estimativa é de cerca de 16 GB para inferência com pesos F32, incluindo a memória de trabalho. O uso real depende da resolução, do tamanho do lote e do comprimento do contexto.

GPUMemóriaPor hora10 horas
RTX A400016 GB$0.21$2.10Alugar
RTX 5060 Ti16 GB$0.23$2.30Alugar
RTX 2080 Ti22 GB$0.24$2.40Alugar
Tesla V10016 GB$0.25$2.50Alugar
Q RTX 500016 GB$0.27$2.70Alugar

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

Como executar Z-Image-Turbo

  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 diffusers transformers accelerate
huggingface-cli download Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo --local-dir ./model
python -c "import torch; from diffusers import DiffusionPipeline; p = DiffusionPipeline.from_pretrained('./model', torch_dtype=torch.bfloat16).to('cuda'); print(p)"

Por que executar você mesmo?

Com sua própria GPU não há plano mensal nem crédito por imagem. Carregue qualquer modelo ou LoRA e gere em lotes.

Perguntas

Quanta memória de GPU o Z-Image-Turbo precisa?
Pela nossa estimativa, cerca de 16 GB para inferência (6.2B parâmetros). Resolução maior, contexto mais longo ou lotes maiores precisam de mais.
Quanto custa executar o Z-Image-Turbo?
A partir de $0.21 por hora em RTX A4000, com cobrança por segundo. Dez horas custam cerca de $2.10.
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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