# Besoins GPU de Qwen3.5-397B-A17B

Qwen3.5-397B-A17B compte 403B paramètres. Pour le servir, prévoyez environ 968 Go de mémoire GPU en 16 bits, 484 Go en 8 bits ou 242 Go en 4 bits, dont environ 20 % pour le cache KV et les activations.

C’est un modèle à mélange d’experts : 512 experts, dont 10 actifs pour chaque token. Tous restent en mémoire GPU : prévoyez la mémoire pour l’ensemble des 403B paramètres.

[Déployez-le sur Arrakis](/console/#/models?model=Qwen/Qwen3.5-397B-A17B).

## Ce qu’il faut pour le servir

| Précision | Mémoire et plus petite configuration |
|---|---|
| 16 bits | 968 Go : 4 × [B300](/fr/gpus/b300.html.md), à partir de 18,40 $ de l’heure pour les 4 |
| 8 bits | 484 Go : 2 × [B300](/fr/gpus/b300.html.md), à partir de 9,20 $ de l’heure pour les 2 |
| 4 bits | 242 Go : un [B300](/fr/gpus/b300.html.md), à partir de 4,60 $ par heure de GPU |

## Ce qu’il faut pour l’affiner

| Méthode | Mémoire et plus petite configuration |
|---|---|
| QLoRA | 282 Go : 4 × [H100](/fr/gpus/h100.html.md), à partir de 6,60 $ de l’heure pour les 4 |
| LoRA | 968 Go : 4 × [B300](/fr/gpus/b300.html.md), à partir de 18,40 $ de l’heure pour les 4 |
| Fine-tuning complet | 6 454 Go : plus d’une machine à 8 GPU |

## À propos du modèle

| | |
|---|---|
| Paramètres | `403B` |
| Actifs par token | `17B` |
| Experts | `512` |
| Experts par token | `10` |
| Fenêtre de contexte (tokens) | `262,144` |
| Publié en | `BF16` |
| Licence | `apache-2.0` |
| Date de publication | `2026-02-16` |
| Poids | [Qwen/Qwen3.5-397B-A17B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.5-397B-A17B) |

## Servez-le vous-même

```
vllm serve Qwen/Qwen3.5-397B-A17B --tensor-parallel-size 4
```

## Questions

**De combien de mémoire GPU Qwen3.5-397B-A17B a-t-il besoin ?** Pour le servir, environ 968 Go en 16 bits, 484 Go en 8 bits et 242 Go en 4 bits, dont environ 20 % pour le cache KV et les activations. Pour l’affiner, environ 282 Go avec QLoRA, 968 Go avec LoRA et 6 454 Go pour un fine-tuning complet avec Adam, hors activations.

**Puis-je faire tourner Qwen3.5-397B-A17B sur un seul GPU ?** Oui, quantifié. En 4 bits, il lui faut environ 242 Go, ce qui tient sur un B300. En 16 bits, il lui faut 4 GPU B300.

**Combien coûte l’exécution de Qwen3.5-397B-A17B ?** En 16 bits, il lui faut 4 GPU B300 ; en 4 bits, un B300. 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 Qwen3.5-397B-A17B sur Arrakis ?** Ouvrez Models dans la console Arrakis, collez Qwen/Qwen3.5-397B-A17B, 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.


Plus de modèles : [/models](/fr/models.html.md).