ОТКРЫТЫЕ МОДЕЛИ / Языковые модели (LLM)
Запустите Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-GGUF на облачном GPU
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-GGUF — модель от unsloth для задачи «Языковые модели (LLM)». 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 347 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 | |
|---|---|---|---|---|
| 8× Q RTX 8000 | 360 GB | $3.84 | $38.40 | Арендовать |
| 8× A100 SXM4 | 640 GB | $5.76 | $57.60 | Арендовать |
| 4× RTX PRO 6000 Max-Q | 384 GB | $6.88 | $68.80 | Арендовать |
| 8× L40S | 384 GB | $8.24 | $82.40 | Арендовать |
| 8× RTX PRO 5000 | 384 GB | $8.56 | $85.60 | Арендовать |
Актуальные начальные цены из нашего каталога. Вы платите посекундно, пока машина работает.
Как запустить Qwen3-Coder-480B-A35B-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 unsloth/Qwen3-Coder-480B-A35B-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?
У собственного LLM-сервера нет оплаты за токены и лимитов запросов, а данные остаются приватными. Выберите GPU по памяти и разверните модель через vLLM.
Вопросы
- Сколько видеопамяти нужно Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-GGUF?
- По нашей оценке, около 347 ГБ для инференса (480B параметров). Более высокое разрешение, длинный контекст или большие батчи потребуют больше.
- Сколько стоит запуск Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-GGUF?
- От $3.84 в час на 8× Q RTX 8000, с посекундной оплатой. Десять часов обойдутся примерно в $38.40.
- 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