La 4500PRO cuenta con 32 GB de memoria.
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| Proveedor | Cantidad | vCPU | RAM | Región | Por GPU/h | Total/h | Acción |
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LLM que caben en la 4500PRO
VRAM estimada para LLM populares de pesos abiertos con precisión de 16 bits (FP16/BF16), 8 bits (FP8/INT8) y 4 bits (INT4/MXFP4), con 32 GB por GPU. Se muestran los 12 modelos más grandes que caben.
| Modelo | Parámetros | 16 bits | 8 bits | 4 bits |
|---|---|---|---|---|
| Qwen3.6 35B-A3B Alibaba | 35 mil M 3 mil M activos | 86 GB Demasiado grande | 47 GB Demasiado grande | 28 GB 1× · 4,4 GB libres |
| Qwen3 32B Alibaba | 32,8 mil M | 79 GB Demasiado grande | 43 GB Demasiado grande | 25 GB 1× · 6,8 GB libres |
| Gemma 4 31B Google | 31,3 mil M | 75 GB Demasiado grande | 41 GB Demasiado grande | 24 GB 1× · 8 GB libres |
| GLM-4.7 Flash Z.ai | 31,2 mil M | 75 GB Demasiado grande | 41 GB Demasiado grande | 24 GB 1× · 8 GB libres |
| Qwen3.6 27B Alibaba | 27,8 mil M | 67 GB Demasiado grande | 37 GB Ajustado en 1× · 4 % libre | 21 GB 1× · 11 GB libres |
| Mistral Small 3.2 24B Mistral AI | 24 mil M | 58 GB Demasiado grande | 32 GB Cabe justo en 1× | 18 GB 1× · 14 GB libres |
| gpt-oss-20b OpenAI | 21 mil M 3,6 mil M activos | — No publicado | — No publicado | 17 GB 1× · 15 GB libres |
| Gemma 3 12B Google | 12,2 mil M | 29 GB 1× · 2,8 GB libres | 16 GB 1× · 16 GB libres | 9,4 GB 1× · 23 GB libres |
| Granite 4.1 8B IBM | 8,8 mil M | 21 GB 1× · 11 GB libres | 12 GB 1× · 20 GB libres | 6,8 GB 1× · 25 GB libres |
| Qwen3 8B Alibaba | 8,2 mil M | 20 GB 1× · 12 GB libres | 11 GB 1× · 21 GB libres | 6,3 GB 1× · 26 GB libres |
| Llama 3.1 8B Instruct Meta | 8 mil M | 19 GB 1× · 13 GB libres | 11 GB 1× · 21 GB libres | 6,2 GB 1× · 26 GB libres |
| Mistral 7B Instruct v0.3 Mistral AI | 7,2 mil M | 17 GB 1× · 15 GB libres | 9,6 GB 1× · 22 GB libres | 5,6 GB 1× · 26 GB libres |
Estimaciones: pesos del modelo más un 20 % para la caché KV y la sobrecarga de ejecución, con contextos cortos. Los contextos largos y los lotes grandes necesitan más. Las filas marcadas como «ajustadas» albergan los pesos, pero no ese margen completo. Una cifra ×N es la VRAM total de N de estas GPU y no afirma nada sobre el rendimiento de la interconexión. Cómo lo estimamos · Empezar por el modelo
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