SparkHost

Сервер для Qwen3 32B

Qwen · 32 млрд параметров · плотная модель

Qwen3 32B — плотная модель Qwen на 32 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 8K токенов — нужно около 38,8 ГБ: веса 32 ГБ, KV-кэш 2 ГБ, служебный запас 4,8 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
38,8 ГБ / 108 ГБ1 узел
Веса 32 ГБ KV-кэш 2 ГБ Накладные 4,8 ГБ

fp8, контекст 8K; 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 8K токенов, узел — ~108 ГБ под модель.

Память по квантованию
КвантНужно ГБУзлов
fp1675,6 ГБ1 узел
fp8типовой38,8 ГБ1 узел
int838,8 ГБ1 узел
q6_k32,2 ГБ1 узел
q5_k_m28,1 ГБ1 узел
q4_k_m24,1 ГБ1 узел
int420,4 ГБ1 узел
q3_k_m20 ГБ1 узел

Другие модели Qwen

Все модели