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Qwen3.5-397B-A17B の GPU 要件

Qwen3.5-397B-A17B のパラメータ数は 403B です。推論で動かすには、16 ビットで約 968 GB、8 ビットで約 484 GB、4 ビットで約 242 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 512 個で、トークンごとにそのうち 10 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 403B パラメータ全体の分を見込んでください。

推論で動かすのに必要なもの

推論で動かすのに必要な GPU メモリと、それが収まる最小の GPU 構成、Arrakis での現在の最安値です。

精度メモリと最小構成
16 ビット968 GB:B300 × 4、4 枚で 1 時間あたり $18.40 から
8 ビット484 GB:B300 × 2、2 枚で 1 時間あたり $9.20 から
4 ビット242 GB:B300 1 枚、GPU 1 時間あたり $4.60 から

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
QLoRA282 GB:H100 × 4、4 枚で 1 時間あたり $8.28 から
LoRA968 GB:B300 × 4、4 枚で 1 時間あたり $18.40 から
フルファインチューニング6,454 GB:8 GPU マシン 1 台を超える

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
403B
トークンごとに働くパラメータ
17B
エキスパート数
512
トークンごとのエキスパート数
10
コンテキスト長(トークン)
262,144
公開時の精度
BF16
ライセンス
apache-2.0
公開日
2026-02-16
重み
Qwen/Qwen3.5-397B-A17B

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/Qwen3.5-397B-A17B --tensor-parallel-size 4

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。

Qwen3.5-397B-A17B 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 968 GB、8 ビットで約 484 GB、4 ビットで約 242 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 282 GB、LoRA で約 968 GB、Adam によるフルファインチューニングで約 6,454 GB が必要です(活性化を除く)。
Qwen3.5-397B-A17B は GPU 1 枚で動きますか?
はい、量子化すれば動きます。4 ビットで約 242 GB 必要で、B300 1 枚に収まります。16 ビットでは B300 4 枚が必要です。
Qwen3.5-397B-A17B を動かす費用はいくらですか?
16 ビットなら B300 4 枚、4 ビットなら B300 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 Qwen3.5-397B-A17B をデプロイするには?
Arrakis コンソールで Models を開き、Qwen/Qwen3.5-397B-A17B 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。