На 3DNews / ServerNews Увидел интересную статью, которая даёт представление о стоимости развёртывания современных ИИ моделей.
Компания MWS Cloud (входит в МТС Web Services) проанализировала требования к вычислительной инфраструктуре для запуска ведущих мировых и российских больших языковых моделей.
Экспертную оценку прошли популярные открытые модели, выпущенные весной и летом соответствующего года.
Для 2025 года рассматривались Kimi K2, gpt-oss-120b, Gemma 3 27B, GLM-4.5V, Qwen3 235B и российская Cotype Pro 2.
Для 2026 года — Kimi K3, Qwen3.5 397B, DeepSeek-V4-Pro, DeepSeek-V4-Flash, GLM-5.2, Gemma 4 и Cotype Pro 3.
Исследование показало, что средняя стоимость минимального набора ускорителей NVIDIA для запуска одной модели увеличилась в 2,8 раза — с 13,7 млн руб. в 2025 году до 38,8 млн руб. в 2026 году.
2025 год

2026 год

Новые ИИ-модели становятся более мощными: они лучше справляются со сложными задачами и могут обрабатывать больше информации в одном запросе. Однако для этого им требуется больше памяти и более производительные GPU. При этом растёт и стоимость самих видеокарт, поэтому развёртывание моделей обходится дороже, пояснили в MWS Cloud результаты исследования.
Источник:
ServerNews.ru
Данная публикация является личным мнением автора. Мнение владельца сайта может не совпадать с мнением автора.
ха-ха 2 раза, DeepSeek-V4-Pro, DeepSeek-V4-Flash в последних версиях ставятся на пару DGX Spark… если будет не 2, а 4 машины в кластере — будет айс!
если, конечно, Вы не собираетесь делать полное и быстрое обучение моделей ))) в противном случае бюджет, указанный выше надо умножать в 50-100 раз
можно будет запустить
Qwen3.6-27B
Qwen3.6-35B
Qwen3.8-27B
в кванте Q4
лучше конечно 2 карты типа RTX3090
чтобы гонять теже модели но в лучшем качестве и большим размером контекста.
Та же DeepSeek4-Flash НЕ намного лучше этих Qwen а требования к железу у нее намного выше.