Retour à toutes les offres

NVIDIA RTX PRO 4000

24 GB VRAM2 fournisseurs9 offres6 régions

Carte de classe entreprise, le GPU NVIDIA RTX PRO 4000 repose sur l'architecture Blackwell et dispose de 24 GB de mémoire. Actuellement disponible chez 2 fournisseurs à partir de 0,22 €/GPU/heure, avec une médiane du marché de 0,26 €/GPU/heure sur 9 configurations.

Le moins cher
0,219 €/h
Vast.ai
Médiane
0,263 €/h
sur 9 offres
Le plus cher
0,500 €/h
Runpod
Tendance sur 90 jours
-47,4 %
tarif médian

Caractéristiques matérielles

Identiques chez tous les fournisseurs

Architecture
Blackwell
Marque
NVIDIA
Série
RTX PRO
Historique des prix du marché

Prix médian sur l'ensemble des fournisseurs

Prix mis à jour

2 offres chez 2 fournisseurs

Triées par prix croissant. Comparez les configurations côte à côte.

FournisseurNombrevCPURAMRégionPar heure de GPUTotal/hAction
RunpodPromu
Jusqu'à438 €de créditPromotion affiliée — nous pouvons percevoir une commission.
×11231 GB
Roumanie
0,500 €0,50 €Lancer
Vast.aiLien affiliéTendanceLe moins cher
×11263 GB
AutricheSlovaquieCorée du Sud+2
À partir de0,219 €
+15,4 % 30 j
À partir de0,22 €
Lancer
RunpodLien affiliéTendance
Jusqu'à438 €de crédit
×11231 GB
Roumanie
0,500 €
0,50 €
Lancer

LLM qui tiennent sur le GPU NVIDIA RTX PRO 4000

VRAM estimée des LLM à poids ouverts populaires en précision 16 bits (FP16/BF16), 8 bits (FP8/INT8) et 4 bits (INT4/MXFP4), pour 24 GB par GPU. Affichage des 12 plus grands qui tiennent.

ModèleParamètres16 bits8 bits4 bits
DeepSeek V4 Flash
DeepSeek
284B
—
Non publié
—
Non publié
192 GB
Tient tout juste sur 8×
Solar Open2 250B
Upstage
250B
15B actifs
—
Non publié
330 GB
Trop grand
192 GB
Juste sur 8× · 19 % de marge
Qwen3 235B-A22B
Alibaba
235B
22B actifs
—
Non publié
310 GB
Trop grand
181 GB
8× · 11 GB libres
Laguna-S 2.1
Poolside
118B
8B actifs
282 GB
Trop grand
155 GB
8× · 37 GB libres
90 GB
4× · 5,7 GB libres
gpt-oss-120b
OpenAI
117B
5,1B actifs
—
Non publié
—
Non publié
78 GB
4× · 18 GB libres
Qwen3.6 35B-A3B
Alibaba
35B
3B actifs
86 GB
4× · 9,7 GB libres
47 GB
Tient tout juste sur 2×
28 GB
2× · 20 GB libres
ou 1× · 4 % de marge
Qwen3 32B
Alibaba
32,8B
79 GB
4× · 17 GB libres
43 GB
2× · 4,8 GB libres
25 GB
2× · 23 GB libres
ou 1× · 14 % de marge
Gemma 4 31B
Google
31,3B
75 GB
4× · 21 GB libres
41 GB
2× · 6,7 GB libres
24 GB
2× · 24 GB libres
ou 1× · 19 % de marge
GLM-4.7 Flash
Z.ai
31,2B
75 GB
4× · 21 GB libres
41 GB
2× · 6,8 GB libres
24 GB
Tient tout juste sur 1×
Qwen3.6 27B
Alibaba
27,8B
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
24B
58 GB
4× · 38 GB libres
32 GB
2× · 16 GB libres
18 GB
1× · 5,6 GB libres
gpt-oss-20b
OpenAI
21B
3,6B actifs
—
Non publié
—
Non publié
17 GB
1× · 7,5 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

Vous en voulez plus sur cette page ?

Des données erronées ?

Questions fréquentes

Combien coûte le GPU RTX PRO 4000 par heure ?
Le GPU RTX PRO 4000 démarre à 0,22 € par GPU-heure, avec une médiane de 0,26 € sur 9 configurations disponibles. Le prix réel dépend du fournisseur, de la région et du mode de location : à la demande, Spot ou réservé.
Quels fournisseurs cloud proposent le GPU RTX PRO 4000 ?
2 fournisseurs proposent actuellement le GPU RTX PRO 4000 : Runpod, Vast.ai. Comparez leurs prix horaires, leurs régions et les caractéristiques des machines dans le tableau ci-dessus.
Combien de VRAM a le GPU RTX PRO 4000 ?
Le GPU RTX PRO 4000 dispose de 24 GB de VRAM, ce qui détermine les plus grands modèles et tailles de batch qu'il peut garder en mémoire pour l'entraînement et l'inférence.
Quels LLM puis-je faire tourner sur le GPU RTX PRO 4000 ?
Avec 24 GB de VRAM, un seul GPU RTX PRO 4000 peut servir des modèles comme GLM-4.7 Flash, Qwen3.6 27B, Mistral Small 3.2 24B, gpt-oss-20b. Le tableau ci-dessus indique la VRAM estimée pour chaque modèle en précision 16 bits, 8 bits et 4 bits, y compris les configurations multi-GPU nécessaires aux plus grands modèles.
Quel est le plus grand LLM que je peux faire tourner sur plusieurs GPU RTX PRO 4000 ?
Les plus grands modèles que nous suivons et qui tiennent sur plusieurs cartes RTX PRO 4000 sont DeepSeek V4 Flash sur 8 GPU en 4 bits, Qwen3 235B-A22B sur 8 GPU en 4 bits, Laguna-S 2.1 sur 4 GPU en 4 bits. Une configuration multi-GPU signifie que vous louez et payez chaque carte pendant toute la durée d'utilisation, et répartir un modèle sur plusieurs cartes coûte aussi du débit : les GPU échangent des activations à chaque token, donc les performances dépendent de la rapidité de leur interconnexion. Nous ne suivons pas l'interconnexion : vérifiez les caractéristiques du nœud auprès du fournisseur. Le tableau ci-dessus donne la plus petite configuration pour chaque modèle en précision 16 bits, 8 bits et 4 bits.
Où le GPU RTX PRO 4000 est-il le moins cher ?
Le prix à la demande le plus bas que nous suivons actuellement pour le GPU RTX PRO 4000 est de 0,22 € par GPU-heure, chez Vast.ai. Les fournisseurs modifiant fréquemment leurs prix et leur disponibilité, vérifiez le tableau en direct ci-dessus avant de lancer une instance.