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Alugar uma GPU

MODELOS ABERTOS / Modelos de visão e linguagem

Execute Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking-GGUF em uma GPU na nuvem

Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking-GGUF é um modelo de Modelos de visão e linguagem da unsloth. 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 3090 a partir de $0.41/h
Parâmetros
31B
Memória de GPU necessária
≈ 23 GB
Licença
apache-2.0
Downloads
5.290
Atualizado em 1 de jan. de 2026

GPUs em que cabe hoje

Nossa estimativa é de cerca de 23 GB para inferência com pesos GGUF, incluindo a memória de trabalho. O uso real depende da resolução, do tamanho do lote e do comprimento do contexto.

GPUMemóriaPor hora10 horas
RTX 309024 GB$0.41$4.10Alugar
RTX 3090 Ti24 GB$0.45$4.50Alugar
Titan RTX24 GB$0.45$4.50Alugar
RTX A500024 GB$0.48$4.80Alugar
RTX PRO 4000 SFF24 GB$0.48$4.80Alugar

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

Como executar Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking-GGUF

  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 "huggingface_hub[cli]"
huggingface-cli download unsloth/Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking-GGUF --local-dir ./model --include "*Q4_K_M*"
# llama.cpp: ./llama-server -m ./model/*.gguf --host 0.0.0.0 --port 8000

Por que executar você mesmo?

Execute a compreensão de documentos e imagens na sua própria GPU: sem taxa por imagem, e os arquivos ficam na sua máquina.

Perguntas

Quanta memória de GPU o Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking-GGUF precisa?
Pela nossa estimativa, cerca de 23 GB para inferência (31B parâmetros). Resolução maior, contexto mais longo ou lotes maiores precisam de mais.
Quanto custa executar o Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking-GGUF?
A partir de $0.41 por hora em RTX 3090, com cobrança por segundo. Dez horas custam cerca de $4.10.
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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