Qwen3-14B の GPU 要件
Qwen3-14B のパラメータ数は 15B です。推論で動かすには、16 ビットで約 35 GB、8 ビットで約 18 GB、4 ビットで約 8.9 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。
ファインチューニングに必要なもの
QLoRA は 4 ビットで固定したモデルの上でアダプタを学習し、LoRA は 16 ビットで固定したモデルの上で学習します。フルファインチューニングはすべての重みを更新します。数値はアクティベーションを含まない値で、アクティベーションはバッチサイズとシーケンス長に応じて増えます。
| メソッド | メモリと最小構成 |
|---|---|
| QLoRA | 10 GB：RTX 4090 または RTX 3090 1 枚、RTX 3090 は GPU 1 時間あたり $0.19 から |
| LoRA | 35 GB：L40S、RTX 6000 Ada または RTX A6000 1 枚、L40S は GPU 1 時間あたり $0.44 から |
| フルファインチューニング | 236 GB：B300 1 枚、GPU 1 時間あたり $4.60 から |
モデルについて
Hugging Face 上のモデルカードとファイルから。このページのメモリの数字は GPU メモリガイドの計算に従っています。
- パラメータ数
- 15B
- コンテキスト長（トークン）
- 40,960
- 公開時の精度
- BF16
- ライセンス
- apache-2.0
- 公開日
- 2025-04-27
Arrakis でデプロイする
コンソールで Models を開き、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。GPU メモリが足りるマシンなら、自分で動かすこともできます：
vLLM
vllm serve Qwen/Qwen3-14B --tensor-parallel-size 1よくある質問
すべての GPU の最新価格は GPU 価格 のページにあります。
Qwen3-14B 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 35 GB、8 ビットで約 18 GB、4 ビットで約 9 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 10 GB、LoRA で約 35 GB、Adam によるフルファインチューニングで約 236 GB が必要です（活性化を除く）。
Qwen3-14B は GPU 1 枚で動きますか？
はい。16 ビットで約 35 GB 必要で、L40S、RTX 6000 Ada または RTX A6000 1 枚に収まります。
Qwen3-14B を動かす費用はいくらですか？
16 ビットなら L40S、RTX 6000 Ada または RTX A6000 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 Qwen3-14B をデプロイするには？
Arrakis コンソールで Models を開き、Qwen/Qwen3-14B 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
- Qwen2.5-Coder-14B-Instruct15B
- Qwen2.5-14B-Instruct15B
- Qwen3.5-9B9.7B
- Qwen3-VL-8B-Instruct8.8B
- phi-415B
- gemma-3-12b-it12B