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 узелfp16, 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 |
|---|---|---|
| fp16типовой | 39,2 ГБ | 1 узел |
| fp8 | 22,1 ГБ | 1 узел |
| int8 | 22,1 ГБ | 1 узел |
| q6_k | 19,1 ГБ | 1 узел |
| q5_k_m | 17,2 ГБ | 1 узел |
| q4_k_m | 15,3 ГБ | 1 узел |
| int4 | 13,6 ГБ | 1 узел |
| q3_k_m | 13,5 ГБ | 1 узел |