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NVIDIA RTX PRO 4000

24 GB VRAM2 proveedores11 ofertas5 regiones

La NVIDIA RTX PRO 4000 es una GPU de nivel empresarial basada en la arquitectura Blackwell y cuenta con 24 GB de memoria. Disponible actualmente en 2 proveedores desde 0,20 €/GPU/hora, con una mediana de mercado de 0,25 €/GPU/hora en 11 configuraciones.

Más barato
0,199 €/h
Vast.ai
Mediana
0,251 €/h
en 11 ofertas
Más caro
0,494 €/h
Runpod
Tendencia 90 días
+52.6%
tarifa mediana

Especificaciones de hardware

Iguales en todos los proveedores

Arquitectura
Blackwell
Marca
NVIDIA
Serie
RTX PRO
Histórico de precios del mercado

Precio mediano entre todos los proveedores

Precios actualizados hace 37 minutos

2 ofertas de 2 proveedores

Ordenadas por precio ascendente. Compara configuraciones lado a lado.

ProveedorCantidadvCPURAMRegiónPor GPU/hTotal/hAcción
Runpod logoRunpodPromocionado
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×11231 GB
Romania
0,494 €0,49 €Abrir
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LLM que caben en la NVIDIA RTX PRO 4000

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 24 GB por GPU. Se muestran los 12 modelos más grandes que caben.

ModeloParámetros16 bits8 bits4 bits
Laguna-S 2.1
Poolside
118 mil M
8 mil M activos
282 GB
Demasiado grande
155 GB
Ajustado en 6× · 11 % libre
90 GB
4× · 5,7 GB libres
gpt-oss-120b
OpenAI
117 mil M
5,1 mil M activos
No publicado
No publicado
78 GB
4× · 18 GB libres
Qwen3.6 35B-A3B
Alibaba
35 mil M
3 mil M activos
86 GB
4× · 9,7 GB libres
47 GB
Cabe justo en 2×
28 GB
2× · 20 GB libres
o 1× · 4 % libre
Qwen3 32B
Alibaba
32,8 mil M
79 GB
4× · 17 GB libres
43 GB
2× · 4,8 GB libres
25 GB
2× · 23 GB libres
o 1× · 14 % libre
Gemma 4 31B
Google
31,3 mil M
75 GB
4× · 21 GB libres
41 GB
2× · 6,7 GB libres
24 GB
2× · 24 GB libres
o 1× · 19 % libre
GLM-4.7 Flash
Z.ai
31,2 mil M
75 GB
4× · 21 GB libres
41 GB
2× · 6,8 GB libres
24 GB
Cabe justo en 1×
Qwen3.6 27B
Alibaba
27,8 mil M
67 GB
4× · 29 GB libres
37 GB
2× · 11 GB libres
21 GB
1× · 2,7 GB libres
Mistral Small 3.2 24B
Mistral AI
24 mil M
58 GB
4× · 38 GB libres
32 GB
2× · 16 GB libres
18 GB
1× · 5,6 GB libres
gpt-oss-20b
OpenAI
21 mil M
3,6 mil M activos
No publicado
No publicado
17 GB
1× · 7,5 GB libres
Gemma 3 12B
Google
12,2 mil M
29 GB
2× · 19 GB libres
16 GB
1× · 7,9 GB libres
9,4 GB
1× · 15 GB libres
Granite 4.1 8B
IBM
8,8 mil M
21 GB
1× · 2,9 GB libres
12 GB
1× · 12 GB libres
6,8 GB
1× · 17 GB libres
Qwen3 8B
Alibaba
8,2 mil M
20 GB
1× · 4,3 GB libres
11 GB
1× · 13 GB libres
6,3 GB
1× · 18 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

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Preguntas frecuentes

¿Cuánto cuesta la RTX PRO 4000 por hora?
La RTX PRO 4000 empieza en 0,20 € por GPU-hora, con una mediana de 0,25 € entre 11 configuraciones disponibles. El precio real depende del proveedor, la región y de si alquilas on-demand, spot o reservado.
¿Qué proveedores cloud ofrecen la RTX PRO 4000?
2 proveedores ofrecen actualmente la RTX PRO 4000: Vast.ai, Runpod. Compara sus precios por hora, regiones y especificaciones en la tabla de arriba.
¿Cuánta VRAM tiene la RTX PRO 4000?
La RTX PRO 4000 cuenta con 24 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 RTX PRO 4000?
Con 24 GB de VRAM, una sola RTX PRO 4000 puede servir modelos como GLM-4.7 Flash, Qwen3.6 27B, Mistral Small 3.2 24B, gpt-oss-20b. 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 RTX PRO 4000?
Los modelos más grandes que registramos y que caben repartidos entre varias RTX PRO 4000 son Laguna-S 2.1 en 4 GPUs a 4 bits, gpt-oss-120b en 4 GPUs a 4 bits, Qwen3.6 35B-A3B en 2 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 RTX PRO 4000?
El precio on-demand más bajo que registramos actualmente para la RTX PRO 4000 es 0,20 € por GPU-hora en Vast.ai. Como los proveedores actualizan precios y disponibilidad con frecuencia, consulta la tabla en vivo de arriba antes de lanzar.