NVIDIA H200
La NVIDIA H200 es una GPU de nivel empresarial basada en la arquitectura Hopper y cuenta con 141 GB de memoria con 4800 GB/s de ancho de banda de memoria y un TDP de 700 W. Ofrece 67 TFLOPS de rendimiento FP32 y 989 TFLOPS de rendimiento tensorial FP16. Disponible actualmente en 5 proveedores desde 3,17 €/GPU/hora, con una mediana de mercado de 3,43 €/GPU/hora en 15 configuraciones.
Especificaciones de hardware
Iguales en todos los proveedores
Precio mediano entre todos los proveedores
8 ofertas de 5 proveedores
Ordenadas por precio ascendente. Compara configuraciones lado a lado.
| Proveedor | Cantidad | vCPU | RAM | Región | Por GPU/h | Total/h | Acción |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ×1 | 12 | 188 GB | 3,942 € | 3,94 € | Abrir | ||
Sesterce CloudEnlace de referido | ×8 | 96 | 2 TB | -- | Desde2,125 € -4.4% 30d | Desde17,00 € | |
| ×8 | 190 | 1,76 TB | -- | 2,336 € | 18,69 € | ||
| ×1 | 8 | 141 GB | -- | 3,169 € 0.0% 30d | Desde3,17 € | Abrir | |
| ×1 | 16 | 192 GB | Desde3,323 € -6.5% 30d | Desde3,32 € | Abrir | ||
OblivusEnlace de referido | ×1 | — | — | 3,426 € | 3,43 € | Abrir | |
| ×8 | 176 | 1,76 TB | 3,426 € 0.0% 30d | 27,41 € | |||
| ×1 | 44 | 170 GB | -- | 3,435 € | Desde3,43 € | Abrir | |
Hasta429 €crédito | ×1 | 12 | 188 GB | 3,942 € 0.0% 30d | 3,94 € | Abrir |
LLM que caben en la NVIDIA H200
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 141 GB por GPU. Se muestran los 12 modelos más grandes que caben.
| Modelo | Parámetros | 16 bits | 8 bits | 4 bits |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Pro DeepSeek | 1,6 B 49 mil M activos | — No publicado | — No publicado | 1038 GB 8× · 90 GB libres |
| Kimi K2.5 Moonshot AI | 1 B 32 mil M activos | — No publicado | — No publicado | 714 GB 8× · 414 GB libres |
| GLM-5.2 Z.ai | 753 mil M | 1808 GB Demasiado grande | 994 GB 8× · 134 GB libres | 579 GB 8× · 549 GB libres o 4× · 16 % libre |
| DeepSeek R1 DeepSeek | 671 mil M 37 mil M activos | — No publicado | 826 GB 8× · 302 GB libres | 481 GB 4× · 83 GB libres |
| DeepSeek V4 Flash DeepSeek | 284 mil M | — No publicado | — No publicado | 192 GB 2× · 90 GB libres |
| Solar Open2 250B Upstage | 250 mil M 15 mil M activos | 601 GB 8× · 527 GB libres o 4× · 12 % libre | 330 GB 4× · 234 GB libres o 2× · 2 % libre | 192 GB 2× · 90 GB libres |
| Qwen3 235B-A22B Alibaba | 235 mil M 22 mil M activos | 564 GB 8× · 564 GB libres o 4× · 19 % libre | 310 GB 4× · 254 GB libres o 2× · 9 % libre | 181 GB 2× · 101 GB libres |
| Laguna-S 2.1 Poolside | 118 mil M 8 mil M activos | 282 GB 4× · 282 GB libres o 2× · 19 % libre | 155 GB 2× · 127 GB libres o 1× · 9 % libre | 90 GB 1× · 51 GB libres |
| gpt-oss-120b OpenAI | 117 mil M 5,1 mil M activos | — No publicado | — No publicado | 78 GB 1× · 63 GB libres |
| Qwen3.6 35B-A3B Alibaba | 35 mil M 3 mil M activos | 86 GB 1× · 55 GB libres | 47 GB 1× · 94 GB libres | 28 GB 1× · 113 GB libres |
| Qwen3 32B Alibaba | 32,8 mil M | 79 GB 1× · 62 GB libres | 43 GB 1× · 98 GB libres | 25 GB 1× · 116 GB libres |
| Gemma 4 31B Google | 31,3 mil M | 75 GB 1× · 66 GB libres | 41 GB 1× · 100 GB libres | 24 GB 1× · 117 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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