Arrakis / Modelos / Qwen3-4B-Thinking-2507

Requisitos de GPU de Qwen3-4B-Thinking-2507

Qwen3-4B-Thinking-2507 tiene 4,0B parámetros. Para servirlo, calcula unos 9,7 GB de memoria de GPU en 16 bits, 4,8 GB en 8 bits o 2,4 GB en 4 bits, incluido un 20% para la caché KV y las activaciones.

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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	9,7 GB: una RTX 4090 o RTX 3090, la RTX 3090 desde 0,19 US$ por GPU-hora
8 bits	4,8 GB: una RTX 4090 o RTX 3090, la RTX 3090 desde 0,19 US$ por GPU-hora
4 bits	2,4 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	2,8 GB: una RTX 4090 o RTX 3090, la RTX 3090 desde 0,19 US$ por GPU-hora
LoRA	9,7 GB: una RTX 4090 o RTX 3090, la RTX 3090 desde 0,19 US$ por GPU-hora
Ajuste fino completo	64 GB: una H100 o A100, la H100 desde 2,25 US$ por GPU-hora

Sobre el modelo

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

Parámetros: 4.0B
Ventana de contexto (tokens): 262,144
Publicado en: BF16
Licencia: apache-2.0
Fecha de publicación: 2025-08-05
Pesos: Qwen/Qwen3-4B-Thinking-2507

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 Qwen/Qwen3-4B-Thinking-2507 --tensor-parallel-size 1

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Preguntas

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

¿Cuánta memoria de GPU necesita Qwen3-4B-Thinking-2507?

Para servirlo, unos 10 GB en 16 bits, 5 GB en 8 bits y 2 GB en 4 bits, incluido un 20% para la caché KV y las activaciones. Para ajustarlo, unos 3 GB con QLoRA, 10 GB con LoRA y 64 GB para un ajuste fino completo con Adam, sin contar las activaciones.

¿Puedo ejecutar Qwen3-4B-Thinking-2507 en una sola GPU?

Sí. En 16 bits necesita unos 9,7 GB, que caben en una RTX 4090 o RTX 3090.

¿Cuánto cuesta ejecutar Qwen3-4B-Thinking-2507?

En 16 bits necesita una RTX 4090 o RTX 3090; 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 Qwen3-4B-Thinking-2507 en Arrakis?

Abre Models en la consola de Arrakis, pega Qwen/Qwen3-4B-Thinking-2507, 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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