Volver a todas las ofertas

NVIDIA B300 CC

288 GB VRAM2500 FP16 TFLOPS1400 W TDP1 proveedores2 ofertas0 regiones

La NVIDIA B300 CC 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 1 proveedor desde 7,36 €/GPU/hora, con una mediana de mercado de 7,36 €/GPU/hora en 2 configuraciones.

Más barato
7,361 €/h
Verda
Mediana
7,361 €/h
en 2 ofertas
Más caro
7,361 €/h
Verda
Tendencia 90 días
+9.4%
tarifa mediana

Especificaciones de hardware

Iguales en todos los proveedores

Memoria
288 GB
HBM3
¿Qué LLM caben? ↓
Rendimiento FP16
2500 TFLOPS
peak
TDP
1400 W
Ancho de banda de memoria
8000 GB/s
Arquitectura
Blackwell
Rendimiento FP32
75 TFLOPS
Marca
NVIDIA
Serie
B300
Histórico de precios del mercado

Precio mediano entre todos los proveedores

Precios actualizados hace 7 horas

1 oferta de 1 proveedores

Ordenadas por precio ascendente. Compara configuraciones lado a lado.

ProveedorCantidadvCPURAMRegiónPor GPU/hTotal/hAcción
Verda logoVerdaMás barato
×41201020 GB--
7,361 €
+4.1% 30d
Desde29,44 €
Abrir

LLM que caben en la NVIDIA B300 CC

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.

ModeloParámetros16 bits8 bits4 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
DeepSeek R1
DeepSeek
671 mil M
37 mil M activos
—
No publicado
826 GB
4× · 326 GB libres
481 GB
4× · 671 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
330 GB
4× · 822 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
4× · 588 GB libres
310 GB
4× · 842 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

¿Quieres más de esta página?

¿Datos incorrectos?

Preguntas frecuentes

¿Cuánto cuesta la B300 CC por hora?
La B300 CC empieza en 7,36 € por GPU-hora, con una mediana de 7,36 € entre 2 configuraciones disponibles. El precio real depende del proveedor, la región y de si alquilas on-demand, spot o reservado.
¿Qué proveedores cloud ofrecen la B300 CC?
1 proveedores ofrecen actualmente la B300 CC: Verda. Compara sus precios por hora, regiones y especificaciones en la tabla de arriba.
¿Cuánta VRAM tiene la B300 CC?
La B300 CC cuenta con 288 GB de VRAM, lo que determina los modelos y tamaños de lote más grandes que puede mantener en memoria para entrenamiento e inferencia.
¿Qué LLM puedo ejecutar en la B300 CC?
Con 288 GB de VRAM, una sola B300 CC puede servir modelos como DeepSeek V4 Flash, Solar Open2 250B, Qwen3 235B-A22B, Laguna-S 2.1. La tabla anterior indica la VRAM estimada de cada modelo con precisión de 16, 8 y 4 bits, incluidas las configuraciones multi-GPU que necesitan los modelos más grandes.
¿Cuál es el LLM más grande que puedo ejecutar en varias B300 CC?
Los modelos más grandes que registramos y que caben repartidos entre varias B300 CC son Kimi K3 en 8 GPUs a 4 bits, DeepSeek V4 Pro en 4 GPUs a 4 bits, Kimi K2.5 en 4 GPUs a 4 bits. En una configuración multi-GPU alquilas y pagas todas las tarjetas durante toda la ejecución, y repartir un modelo entre varias tarjetas también cuesta rendimiento: las GPU intercambian activaciones en cada token, así que el rendimiento depende de la velocidad de la conexión entre ellas. No registramos el interconnect, así que consulta las especificaciones del nodo del proveedor. La tabla anterior indica la configuración más pequeña de cada modelo con precisión de 16, 8 y 4 bits.
¿Dónde es más barata la B300 CC?
El precio on-demand más bajo que registramos actualmente para la B300 CC es 7,36 € por GPU-hora en Verda. Como los proveedores actualizan precios y disponibilidad con frecuencia, consulta la tabla en vivo de arriba antes de lanzar.