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OFFENE MODELLE / KI-Bilderzeugung

Magic-Wan-T2IV-V3 auf einer Cloud-GPU ausführen

Magic-Wan-T2IV-V3 ist ein KI-Bilderzeugung-Modell von wikeeyang. Sehen Sie, wie viel GPU-Speicher es braucht, auf welche GPUs es heute passt und was der eigene Betrieb kostet, sekundengenau abgerechnet.

RTX 3060 mieten ab $0.17/Std.
Parameter
14B
Benötigter GPU-Speicher
≈ 12 GB
Lizenz
apache-2.0
Downloads
581
Aktualisiert 16.04.2026

GPUs, auf die es heute passt

Unsere Schätzung: etwa 12 GB für Inferenz mit GGUF-Gewichten, inklusive Arbeitsspeicher. Der echte Bedarf hängt von Auflösung, Batchgröße und Kontextlänge ab.

GPUSpeicherPro Stunde10 Stunden
RTX 306012 GB$0.17$1.70Mieten
Titan Xp12 GB$0.18$1.80Mieten
GTX TITAN X12 GB$0.20$2.00Mieten
RTX 206012 GB$0.20$2.00Mieten
RTX A400016 GB$0.21$2.10Mieten

Live-Startpreise aus unserem Katalog. Sie zahlen sekundengenau, solange die Maschine läuft.

So führen Sie Magic-Wan-T2IV-V3 aus

  1. 01

    GPU mieten

    Wählen Sie eine der GPUs oben. Abrechnung pro Sekunde; stoppen Sie die Maschine, endet die Abrechnung.

  2. 02

    Terminal oder Jupyter öffnen

    Verbinden Sie sich per SSH oder öffnen Sie Jupyter im Browser. PyTorch und CUDA sind bereit.

  3. 03

    Modell laden und starten

    Führen Sie die Befehle unten aus. Die Gewichte kommen direkt von Hugging Face auf Ihre Maschine.

pip install -U "huggingface_hub[cli]"
huggingface-cli download wikeeyang/Magic-Wan-T2IV-V3 --local-dir ./model --include "*Q4_K_M*"
# llama.cpp: ./llama-server -m ./model/*.gguf --host 0.0.0.0 --port 8000

Warum selbst betreiben?

Mit eigener GPU gibt es keinen Monatsplan und keine Kosten pro Bild. Laden Sie jedes Modell oder LoRA und erzeugen Sie im Stapel.

Fragen

Wie viel GPU-Speicher braucht Magic-Wan-T2IV-V3?
Nach unserer Schätzung etwa 12 GB für Inferenz (14B Parameter). Höhere Auflösung, längerer Kontext oder größere Batches brauchen mehr.
Was kostet der Betrieb von Magic-Wan-T2IV-V3?
Ab $0.17 pro Stunde auf RTX 3060, sekundengenau abgerechnet. Zehn Stunden kosten etwa $1.70.
Brauche ich ein Abo?
Nein. Sie zahlen nur die Laufzeit Ihrer Maschine aus Ihrem USD-Guthaben. Stoppen Sie sie, wenn Sie fertig sind.

Testen Sie es in wenigen Minuten auf Ihrer eigenen GPU

Wählen Sie eine GPU, öffnen Sie Jupyter oder SSH und führen Sie jedes offene Modell aus. Sie zahlen sekundengenau und können jederzeit stoppen; kein Abo, keine Einrichtungsgebühr.

  • Sekundengenaue Abrechnung in USD
  • PyTorch und CUDA in Minuten bereit
  • Auch über ChatGPT oder Claude mieten

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