# InternVL3_5-GPT-OSS-20B-A4B-Preview-HF の GPU 要件

InternVL3_5-GPT-OSS-20B-A4B-Preview-HF のパラメータ数は 21B です。推論で動かすには、16 ビットで約 51 GB、8 ビットで約 25 GB、4 ビットで約 13 GB の GPU メモリを見込んでください。KV キャッシュと活性化の分として約 20% を含みます。

Mixture of Experts モデルです。エキスパートは 32 個で、トークンごとにそのうち 4 個が働きます。すべてのエキスパートが GPU メモリに載るため、メモリは 21B パラメータ全体の分を見込んでください。

[Arrakis でデプロイする](/console/#/models?model=OpenGVLab/InternVL3_5-GPT-OSS-20B-A4B-Preview-HF)。

## 推論で動かすのに必要なもの

| 精度 | メモリと最小構成 |
|---|---|
| 16 ビット | 51 GB：[H100](/ja/gpus/h100.html.md) または [A100](/ja/gpus/a100.html.md) 1 枚、H100 は GPU 1 時間あたり $2.25 から |
| 8 ビット | 25 GB：[RTX 5090](/ja/gpus/rtx-5090.html.md) 1 枚、GPU 1 時間あたり $0.58 から |
| 4 ビット | 13 GB：[RTX 4090](/ja/gpus/rtx-4090.html.md) または [RTX 3090](/ja/gpus/rtx-3090.html.md) 1 枚、RTX 3090 は GPU 1 時間あたり $0.19 から |

## ファインチューニングに必要なもの

| メソッド | メモリと最小構成 |
|---|---|
| QLoRA | 15 GB：[RTX 4090](/ja/gpus/rtx-4090.html.md) または [RTX 3090](/ja/gpus/rtx-3090.html.md) 1 枚、RTX 3090 は GPU 1 時間あたり $0.19 から |
| LoRA | 51 GB：[H100](/ja/gpus/h100.html.md) または [A100](/ja/gpus/a100.html.md) 1 枚、H100 は GPU 1 時間あたり $2.25 から |
| フルファインチューニング | 340 GB：[B200](/ja/gpus/b200.html.md) × 2、2 枚で 1 時間あたり $13.58 から |

## モデルについて

| | |
|---|---|
| パラメータ数 | `21B` |
| トークンごとに働くパラメータ | `4B` |
| エキスパート数 | `32` |
| トークンごとのエキスパート数 | `4` |
| コンテキスト長（トークン） | `131,072` |
| 公開時の精度 | `BF16` |
| ライセンス | `apache-2.0` |
| 公開日 | `2025-08-29` |
| 重み | [OpenGVLab/InternVL3_5-GPT-OSS-20B-A4B-Preview-HF](https://huggingface.co/OpenGVLab/InternVL3_5-GPT-OSS-20B-A4B-Preview-HF) |

## 自分で動かす

```
vllm serve OpenGVLab/InternVL3_5-GPT-OSS-20B-A4B-Preview-HF --tensor-parallel-size 1
```

## よくある質問

**InternVL3_5-GPT-OSS-20B-A4B-Preview-HF にはどれだけの GPU メモリが必要ですか？** 推論で動かすには、16 ビットで約 51 GB、8 ビットで約 25 GB、4 ビットで約 13 GB です。KV キャッシュと活性化の分として約 20% を含みます。ファインチューニングには、QLoRA で約 15 GB、LoRA で約 51 GB、Adam によるフルファインチューニングで約 340 GB が必要です（活性化を除く）。

**InternVL3_5-GPT-OSS-20B-A4B-Preview-HF は GPU 1 枚で動きますか？** はい。16 ビットで約 51 GB 必要で、H100 または A100 1 枚に収まります。

**InternVL3_5-GPT-OSS-20B-A4B-Preview-HF を動かす費用はいくらですか？** 16 ビットなら H100 または A100 1 枚、4 ビットなら RTX 4090 または RTX 3090 1 枚が必要です。このページの各構成には、Arrakis での現在の GPU 1 時間あたりの最安値を表示しています。料金は前払い残高から 1 時間単位で支払います。

**Arrakis で InternVL3_5-GPT-OSS-20B-A4B-Preview-HF をデプロイするには？** Arrakis コンソールで Models を開き、OpenGVLab/InternVL3_5-GPT-OSS-20B-A4B-Preview-HF を貼り付け、vLLM、SGLang、llama.cpp のいずれかを選んで、収まる GPU を借ります。専用の API キー付きの OpenAI 互換エンドポイントと、マシンへの root SSH が使えます。


ほかのモデル：[/models](/ja/models.html.md)。