# Requisitos de GPU do MiniCPM-V-4.7-35B-A3B

O MiniCPM-V-4.7-35B-A3B tem 35B parâmetros. Para servi-lo, conte com cerca de 85 GB de memória de GPU em 16 bits, 42 GB em 8 bits ou 21 GB em 4 bits, incluindo cerca de 20% para o cache KV e as ativações.

É um modelo de mistura de especialistas: 256 especialistas, 8 deles ativos para cada token. Todos ficam na memória da GPU, então conte memória para todos os 35B parâmetros.

[Implante na Arrakis](/console/#/models?model=openbmb/MiniCPM-V-4.7-35B-A3B).

## O que é preciso para servi-lo

| Precisão | Memória e menor configuração |
|---|---|
| 16 bits | 85 GB: uma [RTX PRO 6000](/pt/gpus/rtx-pro-6000.html.md), a partir de US$ 1,90 por GPU-hora |
| 8 bits | 42 GB: uma [L40S](/pt/gpus/l40s.html.md), [RTX 6000 Ada](/pt/gpus/rtx-6000-ada.html.md) ou [RTX A6000](/pt/gpus/rtx-a6000.html.md), a L40S a partir de US$ 0,44 por GPU-hora |
| 4 bits | 21 GB: uma [RTX 4090](/pt/gpus/rtx-4090.html.md) ou [RTX 3090](/pt/gpus/rtx-3090.html.md), a RTX 3090 a partir de US$ 0,19 por GPU-hora |

## O que é preciso para fazer ajuste fino

| Método | Memória e menor configuração |
|---|---|
| QLoRA | 25 GB: uma [RTX 5090](/pt/gpus/rtx-5090.html.md), a partir de US$ 0,58 por GPU-hora |
| LoRA | 85 GB: uma [RTX PRO 6000](/pt/gpus/rtx-pro-6000.html.md), a partir de US$ 1,90 por GPU-hora |
| Ajuste fino completo | 563 GB: 4 × [H200](/pt/gpus/h200.html.md), a partir de US$ 16,12 por hora pelas 4 |

## Sobre o modelo

| | |
|---|---|
| Parâmetros | `35B` |
| Ativos por token | `3B` |
| Especialistas | `256` |
| Especialistas por token | `8` |
| Janela de contexto (tokens) | `262,144` |
| Publicado em | `BF16` |
| Licença | `apache-2.0` |
| Data de lançamento | `2026-10-07` |
| Pesos | [openbmb/MiniCPM-V-4.7-35B-A3B](https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM-V-4.7-35B-A3B) |

## Sirva você mesmo

```
vllm serve openbmb/MiniCPM-V-4.7-35B-A3B --tensor-parallel-size 1
```

## Perguntas

**Quanta memória de GPU o MiniCPM-V-4.7-35B-A3B precisa?** Para servi-lo, cerca de 85 GB em 16 bits, 42 GB em 8 bits e 21 GB em 4 bits, incluindo cerca de 20% para o cache KV e as ativações. Para fazer ajuste fino, cerca de 25 GB com QLoRA, 85 GB com LoRA e 563 GB para ajuste fino completo com Adam, sem contar as ativações.

**Posso rodar o MiniCPM-V-4.7-35B-A3B em uma única GPU?** Sim. Em 16 bits ele precisa de cerca de 85 GB, que cabem em uma RTX PRO 6000.

**Quanto custa rodar o MiniCPM-V-4.7-35B-A3B?** Em 16 bits ele precisa de uma RTX PRO 6000; em 4 bits, de uma RTX 4090 ou RTX 3090. Cada configuração desta página mostra o menor preço por GPU-hora na Arrakis agora, e você paga por hora a partir de um saldo pré-pago.

**Como implanto o MiniCPM-V-4.7-35B-A3B na Arrakis?** Abra Models no console da Arrakis, cole openbmb/MiniCPM-V-4.7-35B-A3B, escolha vLLM, SGLang ou llama.cpp e alugue uma GPU em que ele caiba. Você recebe um endpoint compatível com OpenAI com sua própria chave de API, e SSH root na máquina.


Mais modelos: [/models](/pt/models.html.md).