GPU mana menjalankan model apa · Qwen
GPU mana yang menjalankan Qwen3.8 27B
Qwen3.8 27B (27B) memakai sekitar 54 GB VRAM untuk bobot FP16 dan sekitar 17 GB pada Q4_K_M, belum termasuk KV cache untuk jendela konteks Anda. Tabel di bawah mencantumkan kartu di cloudgpu.app per kelas VRAM, apakah modelnya muat, dan harga yang benar-benar ditagihkan, dibaca pada 2026-10-23.
Kartu yang direkomendasikan: RTX 3090 24G (24 GB) seharga $0.21 per jam, kartu termurah di kelas VRAM yang muat.
| VRAM | Kartu | Harga per jam | Muat? |
|---|---|---|---|
| 24 GB | RTX 3090 24G · RTX 4090D 24G · RTX 4090 24G | $0.21 – $0.33/h | Muat Q4 fits with 16k context |
| 32 GB | RTX 5090 32G | $0.59/h | Muat Q4 comfortable with 32k context |
| 48 GB | RTX A6000 48G · RTX 4090 48G | $0.44 – $0.65/h | Muat Q4 with long context; FP16 tight |
| 80 GB | A800 80G · A100 80G | $1.09 – $1.49/h | Muat FP16 fits |
| 96 GB | H20 96G · RTX PRO 6000 96G | $1.29 – $1.49/h | Muat FP16 fits |
Harga adalah tarif ritel di cloudgpu.app yang dibaca 2026-10-23 dan sama dengan yang ditagihkan sistem billing; angka VRAM diperiksa pada 2026-09-08.
Cara membaca tabel
"Muat" dinilai untuk bobot Q4_K_M plus jendela konteks yang bisa dipakai; FP16 butuh kira-kira dua kali VRAM. Catatan di bawah tiap penilaian menyebutkan seberapa panjang konteks yang didapat.
Kartu data center (80 GB dan 96 GB) tidak murah di cloudgpu.app. Jika modelnya muat di kartu konsumen, kartu konsumen adalah pilihan yang lebih hemat. Harga di sini adalah angka yang sama dengan yang ditagihkan sistem billing.
Qwen3.8 27B juga tersedia lewat API CloudGPU sebagai `qwen3.8-27b` (base URL https://cloudgpu.app/v1), tanpa perlu menyewa GPU.
Pertanyaan tentang menjalankan Qwen3.8 27B
Berapa VRAM yang dibutuhkan Qwen3.8 27B?
Qwen3.8 27B punya 27B parameter. Bobot FP16 memakai sekitar 54 GB; pada Q4_K_M bobotnya sekitar 17 GB. Tambahkan 1 sampai 8 GB untuk KV cache tergantung panjang konteks dan ukuran batch.
GPU termurah yang bisa menjalankan Qwen3.8 27B?
Di cloudgpu.app, kartu termurah yang kami rekomendasikan untuk Qwen3.8 27B adalah RTX 3090 24G dengan 24 GB seharga $0.21 per jam (Q4 fits with 16k context). Harga dibaca 2026-10-23; halaman harga menampilkan stok langsung.
Bisakah menjalankan Qwen3.8 27B di RTX 4090 24 GB?
Bisa. Di kartu 24 GB: Q4 fits with 16k context. RTX 4090 24 GB seharga $0.33 per jam di cloudgpu.app; RTX 3090 24 GB seharga $0.21 per jam punya VRAM sama, lebih lambat tapi lebih murah.
Berapa biaya per jam menjalankan Qwen3.8 27B di cloudgpu.app?
Mulai $0.21 per jam di RTX 3090 24G, ditagih per menit. Uji coba 20 menit sekitar $0.07; satu jam diotorisasi saat instance dimulai dan menit yang tidak terpakai kembali ke saldo saat Anda menghancurkan instance. Kartu di kelas VRAM lebih tinggi lebih mahal; tabel di atas mencantumkan masing-masing.
Bagaimana memulai Qwen3.8 27B di GPU sewaan?
Sewa sebuah kartu dari tabel di atas dengan image JupyterLab, lalu pasang runtime pilihan Anda dan unduh bobot Qwen3.8 27B. Anda mendapat SSH dan JupyterLab; jika Anda menghancurkan instance lebih awal, menit yang tidak terpakai dari jam yang diotorisasi kembali ke saldo.
Apakah perlu kartu kredit atau akun Tiongkok?
Tidak perlu akun Tiongkok, nomor telepon, atau KTP. Anda bisa bayar dengan kartu (Visa atau Mastercard, nominal apa pun mulai $5) atau USDT (TRC-20). Isi saldo pertama $10 atau lebih mendapat bonus $5, masuk setelah $10 yang Anda isi sendiri terpakai.