Сервер для Qwen2.5-Coder 32B
Qwen · 32.5 млрд параметров · плотная модель
Qwen2.5-Coder 32B — плотная модель Qwen на 32.5 млрд параметров: на каждый токен работают все веса, поэтому и объём памяти, и скорость генерации зависят от полного размера модели. Если веса не помещаются в одну видеокарту, модель приходится делить между несколькими GPU — или запускать на выделенном сервере с большой единой памятью, где запросы и данные остаются внутри вашей инфраструктуры.
В типовой конфигурации — квантование fp8, контекст 32K токенов — нужно около 45,4 ГБ: веса 32,5 ГБ, KV-кэш 8 ГБ, служебный запас 4,9 ГБ. Это укладывается в один NVIDIA DGX Spark 128 ГБ: под модель там около 108 ГБ, занято примерно 42 %. Остаток уходит на длинный контекст и параллельные запросы пользователей; модель запускается через vLLM, llama.cpp или Ollama с OpenAI-совместимым API, а скорость на своей задаче можно проверить за сутки аренды, не покупая оборудование.
Типовые настройки
1 узелfp8, контекст 32K; узел — NVIDIA DGX Spark 128 ГБ, ~108 ГБ под модель.
Что арендовать
3 900 ₽ в сутки · 49 000 ₽ в месяц за узел, без НДС
Память по квантованию
Свой квант и контекстКонтекст 32K токенов, узел — ~108 ГБ под модель.
| Квант | Нужно ГБ | Узлов |
|---|---|---|
| fp16 | 82,8 ГБ | 1 узел |
| fp8типовой | 45,4 ГБ | 1 узел |
| int8 | 45,4 ГБ | 1 узел |
| q6_k | 38,6 ГБ | 1 узел |
| q5_k_m | 34,5 ГБ | 1 узел |
| q4_k_m | 30,4 ГБ | 1 узел |
| int4 | 26,7 ГБ | 1 узел |
| q3_k_m | 26,3 ГБ | 1 узел |