Arrakis / Modèles / Qwen3-14B

Besoins GPU de Qwen3-14B

Qwen3-14B compte 15B paramètres. Pour le servir, prévoyez environ 35 Go de mémoire GPU en 16 bits, 18 Go en 8 bits ou 8,9 Go en 4 bits, dont environ 20 % pour le cache KV et les activations.

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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	35 Go : un L40S, RTX 6000 Ada ou RTX A6000, la L40S à partir de 0,44 $ par heure de GPU
8 bits	18 Go : un RTX 4090 ou RTX 3090, la RTX 3090 à partir de 0,19 $ par heure de GPU
4 bits	8,9 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	10 Go : un RTX 4090 ou RTX 3090, la RTX 3090 à partir de 0,19 $ par heure de GPU
LoRA	35 Go : un L40S, RTX 6000 Ada ou RTX A6000, la L40S à partir de 0,44 $ par heure de GPU
Fine-tuning complet	236 Go : un B300, à partir de 4,60 $ par heure de GPU

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: 15B
Fenêtre de contexte (tokens): 40,960
Publié en: BF16
Licence: apache-2.0
Date de publication: 2025-04-27
Poids: Qwen/Qwen3-14B

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 Qwen/Qwen3-14B --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 Qwen3-14B a-t-il besoin ?

Pour le servir, environ 35 Go en 16 bits, 18 Go en 8 bits et 9 Go en 4 bits, dont environ 20 % pour le cache KV et les activations. Pour l’affiner, environ 10 Go avec QLoRA, 35 Go avec LoRA et 236 Go pour un fine-tuning complet avec Adam, hors activations.

Puis-je faire tourner Qwen3-14B sur un seul GPU ?

Oui. En 16 bits, il lui faut environ 35 Go, ce qui tient sur un L40S, RTX 6000 Ada ou RTX A6000.

Combien coûte l’exécution de Qwen3-14B ?

En 16 bits, il lui faut un L40S, RTX 6000 Ada ou RTX A6000 ; 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 Qwen3-14B sur Arrakis ?

Ouvrez Models dans la console Arrakis, collez Qwen/Qwen3-14B, 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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