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Alugar uma GPU

MODELOS ABERTOS / Geração de vídeo com IA

Execute LingBot-Video-MoE-30B-A3B-SDNQ-uint4-static em uma GPU na nuvem

LingBot-Video-MoE-30B-A3B-SDNQ-uint4-static é um modelo de Geração de vídeo com IA da WaveCut. 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 2080 Ti a partir de $0.20/h
Parâmetros
17B
Memória de GPU necessária
≈ 22 GB
Licença
apache-2.0
Downloads
10
Atualizado em 10 de jul. de 2026

GPUs em que cabe hoje

Nossa estimativa é de cerca de 22 GB para inferência com pesos U8, incluindo a memória de trabalho. O uso real depende da resolução, do tamanho do lote e do comprimento do contexto.

GPUMemóriaPor hora10 horas
RTX 2080 Ti22 GB$0.20$2.00Alugar
Tesla P4024 GB$0.24$2.40Alugar
RTX 309024 GB$0.39$3.90Alugar
Titan RTX24 GB$0.40$4.00Alugar
RTX A500024 GB$0.42$4.20Alugar

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

Como executar LingBot-Video-MoE-30B-A3B-SDNQ-uint4-static

  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 WaveCut/LingBot-Video-MoE-30B-A3B-SDNQ-uint4-static --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?

Ferramentas de vídeo hospedadas cobram por clipe ou por mês e colocam você em fila. Na sua própria GPU você paga só o tempo de execução, cria quantos clipes quiser e mantém prompts e arquivos na sua máquina.

Perguntas

Quanta memória de GPU o LingBot-Video-MoE-30B-A3B-SDNQ-uint4-static precisa?
Pela nossa estimativa, cerca de 22 GB para inferência (17B parâmetros). Resolução maior, contexto mais longo ou lotes maiores precisam de mais.
Quanto custa executar o LingBot-Video-MoE-30B-A3B-SDNQ-uint4-static?
A partir de $0.20 por hora em RTX 2080 Ti, com cobrança por segundo. Dez horas custam cerca de $2.00.
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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