SparkHost

Сервер для Qwen3 14B

Qwen · 14.8 млрд параметров · плотная модель

Qwen3 14B — плотная модель Qwen на 14.8 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 fp16, контекст 32K токенов — нужно около 39,2 ГБ: веса 29,6 ГБ, KV-кэш 5,1 ГБ, служебный запас 4,4 ГБ. Это укладывается в один NVIDIA DGX Spark 128 ГБ: под модель там около 108 ГБ, занято примерно 36 %. 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 узел
39,2 ГБ / 108 ГБ1 узел
Веса 29,6 ГБ KV-кэш 5,1 ГБ Накладные 4,4 ГБ

fp16, контекст 32K; узел — NVIDIA DGX Spark 128 ГБ, ~108 ГБ под модель.

Что арендовать

NVIDIA DGX Spark 128 ГБ

3 900 ₽ в сутки · 49 000 ₽ в месяц за узел, без НДС

Память по квантованию

Свой квант и контекст

Контекст 32K токенов, узел — ~108 ГБ под модель.

Память по квантованию
КвантНужно ГБУзлов
fp16типовой39,2 ГБ1 узел
fp822,1 ГБ1 узел
int822,1 ГБ1 узел
q6_k19,1 ГБ1 узел
q5_k_m17,2 ГБ1 узел
q4_k_m15,3 ГБ1 узел
int413,6 ГБ1 узел
q3_k_m13,5 ГБ1 узел

Другие модели Qwen

Все модели