Volver a todas las ofertas

NVIDIA H200

141 GB VRAM989 FP16 TFLOPS700 W TDP5 proveedores15 ofertas6 regiones

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.

Más barato
3,169 €/h
Theta EdgeCloud
Mediana
3,435 €/h
en 15 ofertas
Más caro
3,942 €/h
Runpod
Tendencia 90 días
+2.0%
tarifa mediana

Especificaciones de hardware

Iguales en todos los proveedores

Memoria
141 GB
HBM3
¿Qué LLM caben? ↓
Rendimiento FP16
989 TFLOPS
peak
TDP
700 W
Ancho de banda de memoria
4800 GB/s
Arquitectura
Hopper
Rendimiento FP32
67 TFLOPS
Marca
NVIDIA
Serie
H200
Histórico de precios del mercado

Precio mediano entre todos los proveedores

Precios actualizados hace 1 hora

8 ofertas de 5 proveedores

Ordenadas por precio ascendente. Compara configuraciones lado a lado.

ProveedorCantidadvCPURAMRegiónPor GPU/hTotal/hAcción
Runpod logoRunpodPromocionado
Hasta429 €créditoPromoción de afiliados — podemos ganar una comisión.
×112188 GB
JapanUnited StatesIceland+1
3,942 €3,94 €Abrir
Sesterce Cloud logoSesterce CloudEnlace de referido
×8962 TB--
Desde2,125 €
-4.4% 30d
Desde17,00 €
×81901,76 TB--
2,336 €
18,69 €
Theta EdgeCloud logoTheta EdgeCloudEn tendenciaMás barato
×18141 GB--
3,169 €
0.0% 30d
Desde3,17 €
Abrir
Vast.ai logoVast.aiEnlace de referidoEn tendencia
×116192 GB
United StatesSaudi ArabiaCzech Republic
Desde3,323 €
-6.5% 30d
Desde3,32 €
Abrir
Oblivus logoOblivusEnlace de referido
×1
United States
3,426 €
3,43 €
Abrir
×81761,76 TB
Canada
3,426 €
0.0% 30d
27,41 €
×144170 GB--
3,435 €
Desde3,43 €
Abrir
Runpod logoRunpodEnlace de referidoEn tendencia
Hasta429 €crédito
×112188 GB
JapanUnited StatesIceland+1
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.

ModeloParámetros16 bits8 bits4 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

¿Quieres más de esta página?

¿Datos incorrectos?

Preguntas frecuentes

¿Cuánto cuesta la H200 por hora?
La H200 empieza en 3,17 € por GPU-hora, con una mediana de 3,43 € entre 15 configuraciones disponibles. El precio real depende del proveedor, la región y de si alquilas on-demand, spot o reservado.
¿Qué proveedores cloud ofrecen la H200?
9 proveedores ofrecen actualmente la H200: Theta EdgeCloud, Runpod, Sesterce Cloud, Hyperstack, Oblivus, Verda y 3 más. Compara sus precios por hora, regiones y especificaciones en la tabla de arriba.
¿Cuánta VRAM tiene la H200?
La H200 cuenta con 141 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 H200?
Con 141 GB de VRAM, una sola H200 puede servir modelos como Laguna-S 2.1, gpt-oss-120b, Qwen3.6 35B-A3B, Qwen3 32B. 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 H200?
Los modelos más grandes que registramos y que caben repartidos entre varias H200 son DeepSeek V4 Pro en 8 GPUs a 4 bits, Kimi K2.5 en 8 GPUs a 4 bits, GLM-5.2 en 8 GPUs a 8 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 H200?
El precio on-demand más bajo que registramos actualmente para la H200 es 3,17 € por GPU-hora en Theta EdgeCloud. Como los proveedores actualizan precios y disponibilidad con frecuencia, consulta la tabla en vivo de arriba antes de lanzar.