La NVIDIA RTX PRO 6000 es una GPU de nivel empresarial basada en la arquitectura Blackwell y cuenta con 96 GB de memoria. Disponible actualmente en 9 proveedores desde 0,43 €/GPU/hora, con una mediana de mercado de 1,62 €/GPU/hora en 60 configuraciones.
Especificaciones de hardware
Iguales en todos los proveedores
Precio mediano entre todos los proveedores
10 ofertas de 9 proveedores
Ordenadas por precio ascendente. Compara configuraciones lado a lado.
| Proveedor | Cantidad | vCPU | RAM | Región | Por GPU/h | Total/h | Acción |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ×1 | 16 | 140 GB | 1,795 € | 1,79 € | Abrir | ||
| ×2 | 64 | 252 GB | Desde0,747 € -2.9% 30d | Desde1,49 € | Abrir | ||
| ×1 | — | 146 GB | 1,443 € 0.0% 30d | 1,44 € | Abrir | ||
| ×1 | 28 | 225 GB | 1,589 € | Desde1,59 € | |||
| ×1 | 30 | 90 GB | -- | 1,623 € | Desde1,62 € | Abrir | |
Hasta429 €crédito | ×1 | 16 | 140 GB | Desde1,795 € -9.6% 30d | Desde1,79 € | Abrir | |
| ×1 | 16 | 144 GB | 1,838 € 0.0% 30d | Desde1,84 € | Abrir | ||
| ×1 | 16 | 192 GB | Desde1,975 € 0.0% 30d | Desde1,98 € | Abrir | ||
Sesterce CloudEnlace de referido | ×1 | 16 | 192 GB | Desde2,069 € 0.0% 30d | Desde2,07 € | Abrir | |
| ×1 | 16 | 192 GB | 2,070 € +12.1% 30d | Desde2,07 € | Abrir | ||
| ×8 | 128 | 1,5 TB | Desde5,152 € 0.0% 30d | Desde41,22 € | Abrir |
LLM que caben en la NVIDIA RTX PRO 6000
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 96 GB por GPU. Se muestran los 12 modelos más grandes que caben.
| Modelo | Parámetros | 16 bits | 8 bits | 4 bits |
|---|---|---|---|---|
| Kimi K2.5 Moonshot AI | 1 B 32 mil M activos | — No publicado | — No publicado | 714 GB 8× · 54 GB libres |
| GLM-5.2 Z.ai | 753 mil M | 1808 GB Demasiado grande | 994 GB Demasiado grande | 579 GB 8× · 189 GB libres |
| DeepSeek R1 DeepSeek | 671 mil M 37 mil M activos | — No publicado | 826 GB Ajustado en 8× · 11 % libre | 481 GB 8× · 287 GB libres |
| DeepSeek V4 Flash DeepSeek | 284 mil M | — No publicado | — No publicado | 192 GB Cabe justo en 2× |
| Solar Open2 250B Upstage | 250 mil M 15 mil M activos | 601 GB 8× · 167 GB libres | 330 GB 4× · 54 GB libres | 192 GB 4× · 192 GB libres o 2× · 19 % libre |
| Qwen3 235B-A22B Alibaba | 235 mil M 22 mil M activos | 564 GB 8× · 204 GB libres | 310 GB 4× · 74 GB libres | 181 GB 2× · 11 GB libres |
| Laguna-S 2.1 Poolside | 118 mil M 8 mil M activos | 282 GB 4× · 102 GB libres | 155 GB 2× · 37 GB libres | 90 GB 1× · 5,7 GB libres |
| gpt-oss-120b OpenAI | 117 mil M 5,1 mil M activos | — No publicado | — No publicado | 78 GB 1× · 18 GB libres |
| Qwen3.6 35B-A3B Alibaba | 35 mil M 3 mil M activos | 86 GB 1× · 9,7 GB libres | 47 GB 1× · 49 GB libres | 28 GB 1× · 68 GB libres |
| Qwen3 32B Alibaba | 32,8 mil M | 79 GB 1× · 17 GB libres | 43 GB 1× · 53 GB libres | 25 GB 1× · 71 GB libres |
| Gemma 4 31B Google | 31,3 mil M | 75 GB 1× · 21 GB libres | 41 GB 1× · 55 GB libres | 24 GB 1× · 72 GB libres |
| GLM-4.7 Flash Z.ai | 31,2 mil M | 75 GB 1× · 21 GB libres | 41 GB 1× · 55 GB libres | 24 GB 1× · 72 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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