在云 GPU 上运行 Pika-H3-Flex
Pika-H3-Flex 是 zalastra 推出的图生视频模型。查看它需要多少显存、今天可以在哪些 GPU 上运行，以及自己运行的费用，按秒计费。
租用 GB10 $1.19/小时起
参数量
33B
所需显存
≈ 81 GB
许可证
—
下载量
18
更新于 2026年11月4日
今天可运行的 GPU
我们估计使用 BF16 权重推理约需 81 GB（含工作内存）。实际用量取决于分辨率、批大小和上下文长度。
| GPU | 显存 | 每小时 | 10 小时 | |
|---|---|---|---|---|
| GB10 | 119 GB | $1.19 | $11.90 | 租用 |
| RTX PRO 6000 Max-Q | 96 GB | $1.93 | $19.30 | 租用 |
| RTX 6000D | 84 GB | $2.72 | $27.20 | 租用 |
| RTX PRO 6000 S | 96 GB | $2.73 | $27.30 | 租用 |
| RTX PRO 6000 WS | 96 GB | $2.74 | $27.40 | 租用 |
价格为目录中的实时起价。机器运行期间按秒付费。
如何运行 Pika-H3-Flex
- 01
租用 GPU
从上面选择一款 GPU。按秒计费；停止机器即停止计费。
- 02
打开终端或 Jupyter
通过 SSH 连接，或在浏览器中打开 Jupyter。PyTorch 和 CUDA 已就绪。
- 03
下载并运行模型
运行下面的命令。权重会直接从 Hugging Face 下载到您的机器。
pip install -U diffusers transformers accelerate
huggingface-cli download zalastra/Pika-H3-Flex --local-dir ./model
python -c "import torch; from diffusers import DiffusionPipeline; p = DiffusionPipeline.from_pretrained('./model', torch_dtype=torch.bfloat16).to('cuda'); print(p)"为什么要自己运行？
在托管服务上做图片动画很快就会耗尽点数。租用的 GPU 没有点数上限：按秒付费，想试多少种变化都行。
常见问题
- Pika-H3-Flex 需要多少显存？
- 按我们的估算，推理约需 81 GB（33B 参数）。更高分辨率、更长上下文或更大批次需要更多显存。
- 运行 Pika-H3-Flex 要花多少钱？
- 在 GB10 上 $1.19/小时起，按秒计费。十小时约 $11.90。
- 需要订阅吗？
- 不需要。您只需用 USD 余额支付机器实际运行的时间。用完即可停止。
几分钟内在您自己的 GPU 上试用
选择一款 GPU，打开 Jupyter 或 SSH，运行任意开源模型。按秒付费，随时可以停止；无需订阅，没有开通费。
- 以 USD 按秒计费
- PyTorch 和 CUDA 几分钟即可就绪
- 也可以通过 ChatGPT 或 Claude 租用