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Requisitos de GPU de MiniCPM-V-4.7-35B-A3B

MiniCPM-V-4.7-35B-A3B tiene 35B parámetros. Para servirlo, calcula unos 85 GB de memoria de GPU en 16 bits, 42 GB en 8 bits o 21 GB en 4 bits, incluido un 20% para la caché KV y las activaciones.

Es un modelo de mezcla de expertos: 256 expertos, 8 de ellos activos en cada token. Todos permanecen en la memoria de la GPU, así que calcula la memoria para los 35B parámetros.

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Lo que hace falta para servirlo

La memoria de GPU para ejecutarlo en inferencia, con la configuración de GPU más pequeña que lo sostiene y el precio más bajo en Arrakis ahora mismo.

Precisión	Memoria y configuración mínima
16 bits	85 GB: una RTX PRO 6000, desde 1,90 US$ por GPU-hora
8 bits	42 GB: una L40S, RTX 6000 Ada o RTX A6000, la L40S desde 0,44 US$ por GPU-hora
4 bits	21 GB: una RTX 4090 o RTX 3090, la RTX 3090 desde 0,19 US$ por GPU-hora

Lo que hace falta para ajustarlo

QLoRA entrena adaptadores sobre un modelo congelado de 4 bits; LoRA, sobre uno de 16 bits, y el ajuste fino completo actualiza todos los pesos. Las cifras no incluyen las activaciones, que crecen con el tamaño del lote y la longitud de secuencia.

Método	Memoria y configuración mínima
QLoRA	25 GB: una RTX 5090, desde 0,58 US$ por GPU-hora
LoRA	85 GB: una RTX PRO 6000, desde 1,90 US$ por GPU-hora
Ajuste fino completo	563 GB: 4 × H200, desde 16,12 US$ por hora las 4

Sobre el modelo

De su ficha y sus archivos en Hugging Face. Las cifras de memoria siguen la guía de memoria de GPU.

Parámetros: 35B
Activos por token: 3B
Expertos: 256
Expertos por token: 8
Ventana de contexto (tokens): 262,144
Publicado en: BF16
Licencia: apache-2.0
Fecha de publicación: 2026-10-07
Pesos: openbmb/MiniCPM-V-4.7-35B-A3B

Despliégalo en Arrakis

Abre Models en la consola, elige vLLM, SGLang o llama.cpp y alquila una GPU en la que quepa. Obtienes un endpoint compatible con OpenAI con su propia clave de API, y SSH root a la máquina. O ejecútalo tú mismo en cualquier máquina con suficiente memoria de GPU:

vLLM

vllm serve openbmb/MiniCPM-V-4.7-35B-A3B --tensor-parallel-size 1

Desplegar este modelo Cómo funciona el despliegue

Preguntas

Los precios en tiempo real de todas las GPU están en la página de precios de GPU.

¿Cuánta memoria de GPU necesita MiniCPM-V-4.7-35B-A3B?

Para servirlo, unos 85 GB en 16 bits, 42 GB en 8 bits y 21 GB en 4 bits, incluido un 20% para la caché KV y las activaciones. Para ajustarlo, unos 25 GB con QLoRA, 85 GB con LoRA y 563 GB para un ajuste fino completo con Adam, sin contar las activaciones.

¿Puedo ejecutar MiniCPM-V-4.7-35B-A3B en una sola GPU?

Sí. En 16 bits necesita unos 85 GB, que caben en una RTX PRO 6000.

¿Cuánto cuesta ejecutar MiniCPM-V-4.7-35B-A3B?

En 16 bits necesita una RTX PRO 6000; en 4 bits, una RTX 4090 o RTX 3090. Cada configuración de esta página muestra el precio más bajo por GPU-hora en Arrakis ahora mismo, y pagas por hora desde un saldo prepago.

¿Cómo despliego MiniCPM-V-4.7-35B-A3B en Arrakis?

Abre Models en la consola de Arrakis, pega openbmb/MiniCPM-V-4.7-35B-A3B, elige vLLM, SGLang o llama.cpp y alquila una GPU en la que quepa. Obtienes un endpoint compatible con OpenAI con su propia clave de API, y SSH root a la máquina.

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