NVIDIA B300
La NVIDIA B300 es una GPU de nivel empresarial basada en la arquitectura Blackwell y cuenta con 288 GB de memoria con 8000 GB/s de ancho de banda de memoria y un TDP de 1400 W. Ofrece 75 TFLOPS de rendimiento FP32 y 2500 TFLOPS de rendimiento tensorial FP16. Disponible actualmente en 7 proveedores desde 6,35 €/GPU/hora, con una mediana de mercado de 8,69 €/GPU/hora en 21 configuraciones.

DGX B300 · sistema representativo
Sistema completo con ocho GPU B300. La ilustración no indica la cantidad de GPU de una oferta.
Especificaciones de hardware
Iguales en todos los proveedores
Precio mediano entre todos los proveedores
9 ofertas de 7 proveedores
Ordenadas por precio ascendente. Compara configuraciones lado a lado.
| Proveedor | Cantidad | vCPU | RAM | Región | Por GPU/h | Total/h | Acción |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ×1 | 24 | 251 GB | 8,040 € | 8,04 € | Abrir | ||
Sesterce CloudEnlace de referido | ×8 | 120 | 2,72 TB | -- | Desde4,427 € | Desde35,42 € | |
| ×1 | Se factura aparte | Se factura aparte | -- | 6,350 € 0,0 % 30d | Desde6,35 € | Abrir | |
| ×8 | 224 | 1,88 TB | 6,618 € | 52,95 € | |||
LiumEnlace de referido | ×1 | 32 | 377 GB | Desde7,155 € 0,0 % 30d | Desde7,15 € | Abrir | |
| ×8 | 224 | 3,75 TB | 7,505 € -3,1 % 30d | 60,04 € | Abrir | ||
Hasta447 €crédito | ×1 | 24 | 251 GB | 8,040 € 0,0 % 30d | 8,04 € | Abrir | |
| ×1 | 30 | 255 GB | -- | 8,689 € +27,0 % 30d | Desde8,69 € | Abrir | |
| ×1 | 22 | 252 GB | Desde8,890 € +21,5 % 30d | Desde8,89 € | Abrir | ||
| ×1 | 32 | 378 GB | 14,310 € -5,9 % 30d | Desde14,31 € | Abrir |
LLM que caben en la NVIDIA B300
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 288 GB por GPU. Se muestran los 12 modelos más grandes que caben.
| Modelo | Parámetros | 16 bits | 8 bits | 4 bits |
|---|---|---|---|---|
| Kimi K3 Moonshot AI | 2,8 B 104 mil M activos | — No publicado | — No publicado | 1873 GB 8× · 431 GB libres |
| DeepSeek V4 Pro DeepSeek | 1,6 B 49 mil M activos | — No publicado | — No publicado | 1038 GB 4× · 114 GB libres |
| Kimi K2.5 Moonshot AI | 1 B 32 mil M activos | — No publicado | — No publicado | 714 GB 4× · 438 GB libres |
| GLM-5.2 Z.ai | 753 mil M | 1808 GB 8× · 496 GB libres | 994 GB 4× · 158 GB libres | 579 GB 4× · 573 GB libres o 2× · 19 % libre |
| DeepSeek R1 DeepSeek | 671 mil M 37 mil M activos | — No publicado | 826 GB 4× · 326 GB libres | 481 GB 2× · 95 GB libres |
| DeepSeek V4 Flash DeepSeek | 284 mil M | — No publicado | — No publicado | 192 GB 1× · 96 GB libres |
| Solar Open2 250B Upstage | 250 mil M 15 mil M activos | 601 GB 4× · 551 GB libres o 2× · 15 % libre | 330 GB 2× · 246 GB libres o 1× · 4 % libre | 192 GB 1× · 96 GB libres |
| Qwen3 235B-A22B Alibaba | 235 mil M 22 mil M activos | 564 GB 2× · 12 GB libres | 310 GB 2× · 266 GB libres o 1× · 11 % libre | 181 GB 1× · 107 GB libres |
| Laguna-S 2.1 Poolside | 118 mil M 8 mil M activos | 282 GB 1× · 5,8 GB libres | 155 GB 1× · 133 GB libres | 90 GB 1× · 198 GB libres |
| gpt-oss-120b OpenAI | 117 mil M 5,1 mil M activos | — No publicado | — No publicado | 78 GB 1× · 210 GB libres |
| Qwen3.6 35B-A3B Alibaba | 35 mil M 3 mil M activos | 86 GB 1× · 202 GB libres | 47 GB 1× · 241 GB libres | 28 GB 1× · 260 GB libres |
| Qwen3 32B Alibaba | 32,8 mil M | 79 GB 1× · 209 GB libres | 43 GB 1× · 245 GB libres | 25 GB 1× · 263 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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