NVIDIA RTX 6000 Ada Generation
Carte de classe entreprise, le GPU NVIDIA RTX 6000 Ada Generation repose sur l'architecture Ada Lovelace et dispose de 48 GB de mémoire, avec une bande passante mémoire de 960 GB/s et un TDP de 300 W. Il offre 91,1 TFLOPS de performances FP32. Actuellement disponible chez 8 fournisseurs à partir de 0,43 €/GPU/heure, avec une médiane du marché de 0,77 €/GPU/heure sur 32 configurations.
Caractéristiques matérielles
Identiques chez tous les fournisseurs
Prix médian sur l'ensemble des fournisseurs
8 offres chez 8 fournisseurs
Triées par prix croissant. Comparez les configurations côte à côte.
| Fournisseur | Nombre | vCPU | RAM | Région | Par heure de GPU | Total/h | Action |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ×1 | 16 | 188 GB | 0,737 € | 0,74 € | Lancer | ||
| ×4 | 128 | 252 GB | À partir de0,430 € -2,1 % 30 j | À partir de1,72 € | Lancer | ||
LiumLien affilié | ×1 | 8 | 63 GB | À partir de0,614 € +16,7 % 30 j | À partir de0,61 € | Lancer | |
Jusqu'à438 €de crédit | ×1 | 16 | 188 GB | 0,737 € | 0,74 € | Lancer | |
| ×1 | 12 | 80 GB | 0,895 € 0,0 % 30 j | À partir de0,89 € | Lancer | ||
Sesterce CloudLien affilié | ×4 | 52 | 320 GB | À partir de0,936 € 0,0 % 30 j | À partir de3,74 € | Lancer | |
| ×1 | 12 | 80 GB | 0,938 € 0,0 % 30 j | À partir de0,94 € | Lancer | ||
| ×1 | 10 | 60 GB | -- | 1,017 € +9,3 % 30 j | À partir de1,02 € | Lancer | |
| ×1 | 12 | 72 GB | 1,315 € 0,0 % 30 j | À partir de1,32 € | Lancer |
LLM qui tiennent sur le GPU NVIDIA RTX 6000 Ada Generation
VRAM estimée des LLM à poids ouverts populaires en précision 16 bits (FP16/BF16), 8 bits (FP8/INT8) et 4 bits (INT4/MXFP4), pour 48 GB par GPU. Affichage des 12 plus grands qui tiennent.
| Modèle | Paramètres | 16 bits | 8 bits | 4 bits |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Flash DeepSeek | 284B | — Non publié | — Non publié | 192 GB Tient tout juste sur 4× |
| Solar Open2 250B Upstage | 250B 15B actifs | 601 GB Trop grand | 330 GB 8× · 54 GB libres | 192 GB 8× · 192 GB libres ou 4× · 19 % de marge |
| Qwen3 235B-A22B Alibaba | 235B 22B actifs | 564 GB Trop grand | 310 GB 8× · 74 GB libres | 181 GB 4× · 11 GB libres |
| Laguna-S 2.1 Poolside | 118B 8B actifs | 282 GB 8× · 102 GB libres | 155 GB 4× · 37 GB libres | 90 GB 2× · 5,7 GB libres |
| gpt-oss-120b OpenAI | 117B 5,1B actifs | — Non publié | — Non publié | 78 GB 2× · 18 GB libres |
| Qwen3.6 35B-A3B Alibaba | 35B 3B actifs | 86 GB 2× · 9,7 GB libres | 47 GB Tient tout juste sur 1× | 28 GB 1× · 20 GB libres |
| Qwen3 32B Alibaba | 32,8B | 79 GB 2× · 17 GB libres | 43 GB 1× · 4,8 GB libres | 25 GB 1× · 23 GB libres |
| Gemma 4 31B Google | 31,3B | 75 GB 2× · 21 GB libres | 41 GB 1× · 6,7 GB libres | 24 GB 1× · 24 GB libres |
| GLM-4.7 Flash Z.ai | 31,2B | 75 GB 2× · 21 GB libres | 41 GB 1× · 6,8 GB libres | 24 GB 1× · 24 GB libres |
| Qwen3.6 27B Alibaba | 27,8B | 67 GB 2× · 29 GB libres | 37 GB 1× · 11 GB libres | 21 GB 1× · 27 GB libres |
| Mistral Small 3.2 24B Mistral AI | 24B | 58 GB 2× · 38 GB libres | 32 GB 1× · 16 GB libres | 18 GB 1× · 30 GB libres |
| gpt-oss-20b OpenAI | 21B 3,6B actifs | — Non publié | — Non publié | 17 GB 1× · 31 GB libres |
Estimations : poids du modèle plus 20 % pour le cache KV et le surcoût du runtime, avec des contextes courts. Les contextes longs et les lots importants demandent davantage. Les lignes marquées « juste » contiennent les poids, mais pas toute cette marge. Une valeur ×N correspond à la VRAM totale de N de ces GPU et ne préjuge en rien du débit de l'interconnexion. Notre méthode d'estimation · Partir plutôt d'un modèle
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