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

MiniCPM-V-4.7-35B-A3B compte 35B paramètres. Pour le servir, prévoyez environ 85 Go de mémoire GPU en 16 bits, 42 Go en 8 bits ou 21 Go en 4 bits, dont environ 20 % pour le cache KV et les activations.

C’est un modèle à mélange d’experts : 256 experts, dont 8 actifs pour chaque token. Tous restent en mémoire GPU : prévoyez la mémoire pour l’ensemble des 35B paramètres.

Déployer ce modèle Vérifier un autre modèle

Ce qu’il faut pour le servir

La mémoire GPU pour le faire tourner en inférence, avec la plus petite configuration GPU qui le contient et le prix le plus bas sur Arrakis en ce moment.

Précision	Mémoire et plus petite configuration
16 bits	85 Go : un RTX PRO 6000, à partir de 1,90 $ par heure de GPU
8 bits	42 Go : un L40S, RTX 6000 Ada ou RTX A6000, la L40S à partir de 0,44 $ par heure de GPU
4 bits	21 Go : un RTX 4090 ou RTX 3090, la RTX 3090 à partir de 0,19 $ par heure de GPU

Ce qu’il faut pour l’affiner

QLoRA entraîne des adaptateurs sur un modèle figé en 4 bits, LoRA sur un modèle en 16 bits, et le fine-tuning complet met à jour tous les poids. Les chiffres s’entendent hors activations, qui augmentent avec la taille des lots et la longueur des séquences.

Méthode	Mémoire et plus petite configuration
QLoRA	25 Go : un RTX 5090, à partir de 0,58 $ par heure de GPU
LoRA	85 Go : un RTX PRO 6000, à partir de 1,90 $ par heure de GPU
Fine-tuning complet	563 Go : 4 × H200, à partir de 16,12 $ de l’heure pour les 4

À propos du modèle

D’après sa fiche et ses fichiers sur Hugging Face. Les chiffres de mémoire suivent le guide de la mémoire GPU.

Paramètres: 35B
Actifs par token: 3B
Experts: 256
Experts par token: 8
Fenêtre de contexte (tokens): 262,144
Publié en: BF16
Licence: apache-2.0
Date de publication: 2026-10-07
Poids: openbmb/MiniCPM-V-4.7-35B-A3B

Déployez-le sur Arrakis

Ouvrez Models dans la console, choisissez vLLM, SGLang ou llama.cpp, et louez un GPU sur lequel il tient. Vous obtenez un endpoint compatible OpenAI avec sa propre clé d’API, et un accès SSH root à la machine. Ou faites-le tourner vous-même sur n’importe quelle machine avec assez de mémoire GPU :

vLLM

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

Déployer ce modèle Comment fonctionne le déploiement

Questions

Les prix en temps réel de tous les GPU sont sur la page Prix des GPU.

De combien de mémoire GPU MiniCPM-V-4.7-35B-A3B a-t-il besoin ?

Pour le servir, environ 85 Go en 16 bits, 42 Go en 8 bits et 21 Go en 4 bits, dont environ 20 % pour le cache KV et les activations. Pour l’affiner, environ 25 Go avec QLoRA, 85 Go avec LoRA et 563 Go pour un fine-tuning complet avec Adam, hors activations.

Puis-je faire tourner MiniCPM-V-4.7-35B-A3B sur un seul GPU ?

Oui. En 16 bits, il lui faut environ 85 Go, ce qui tient sur un RTX PRO 6000.

Combien coûte l’exécution de MiniCPM-V-4.7-35B-A3B ?

En 16 bits, il lui faut un RTX PRO 6000 ; en 4 bits, un RTX 4090 ou RTX 3090. Chaque configuration de cette page affiche le prix le plus bas par heure de GPU sur Arrakis en ce moment, et vous payez à l’heure depuis un solde prépayé.

Comment déployer MiniCPM-V-4.7-35B-A3B sur Arrakis ?

Ouvrez Models dans la console Arrakis, collez openbmb/MiniCPM-V-4.7-35B-A3B, choisissez vLLM, SGLang ou llama.cpp, et louez un GPU sur lequel il tient. Vous obtenez un endpoint compatible OpenAI avec sa propre clé d’API, et un accès SSH root à la machine.

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