Выполняйте ИИ-инференс на выделенной GPU-инфраструктуре под вашим контролем
Приватные GPU- и LLM-серверы для команд, которым нужны локальный инференс, конфиденциальность данных, предсказуемая производительность и независимость от внешних сред ИИ.
Приватная ИИ-инфраструктура
Наличие GPU и итоговая конфигурация подтверждаются до развёртывания. Объём управления согласуется до развёртывания.
Приватность по замыслу
Запускайте конечные точки моделей и ИИ-инструменты в собственной выделенной среде.
Инфраструктура с поддержкой GPU
Выбирайте оборудование по потребностям в VRAM, CPU, RAM, хранилище и пропускной способности.
Без зависимости от внешнего ИИ
Сохраняйте промпты, документы и трафик моделей под контролем вашей схемы развёртывания.
Доступ корпоративного уровня
Root-доступ, приватные сети и понятная передача сервиса в эксплуатацию.
От выбора ИИ-сервера к работающему стеку
Сравните семейства серверов в группе продуктов и подключите выбранный стек к уже используемым инструментам команды.
Выберите семейство ИИ-серверов
Сравните GPU, Ollama, DeepSeek и приватные LLM-серверы в одной группе продуктов.
Сопоставьте с нагрузкой
Выберите практичную начальную конфигурацию по размеру модели, ожидаемому использованию и предпочтительному стеку.
Подключите инструменты
При необходимости объедините ИИ-сервер с размещёнными приложениями, панелями, редакторами процессов или внутренними сервисами.
Растите осознанно
Учитывайте варианты расширения при изменении требований к памяти, GPU и хранилищу.
Приватные ИИ-серверы — продукты
Выберите размещённый продукт или семейство приватных ИИ-серверов под нагрузку. На всех страницах сохраняется единый подход к ценам и развёртыванию.
GPU-сервер Ollama
Приватный инференс Ollama на выделенной инфраструктуре с GPU.
GPU-сервер DeepSeek
Приватный хостинг моделей типа DeepSeek для команд, которым нужен контролируемый инференс.
GPU-сервер для ИИ
Выделенные GPU-серверы для инференса, агентов, векторных задач и ИИ-лабораторий.
Приватный LLM-сервер
LLM-инфраструктура в собственной среде для команд, ставящих приватность на первое место, и регулируемых нагрузок.
Приватному ИИ нужна понятная инфраструктура
Обслуживание моделей, конвейеры RAG, внутренние помощники и бэкенды агентов становятся эксплуатационными системами, когда команда начинает от них зависеть. Hosthink строит GPU-серверы вокруг предсказуемых ресурсов, приватного доступа и понятного развёртывания, а не непрозрачного ИИ-эндпоинта.
Сколько памяти GPU нужно модели
VRAM — это память на GPU; оперативная память сервера относится к CPU. Ollama запускает модель полностью на GPU только тогда, когда она помещается в VRAM; иначе часть модели загружается в системную RAM и обрабатывается CPU, что медленнее.
Прокрутите таблицу вбок, чтобы увидеть все столбцы.
| Класс модели | Примеры Ollama (4-битная загрузка Q4_K_M) | Сколько VRAM закладывать |
|---|---|---|
| 7–8B | llama3.1:8b · 4.9 GB qwen3:8b · 5.2 GB | 8 GB+ |
| 12–14B | gemma3:12b · 8.2 GB qwen3:14b · 9.3 GB | 16 GB+ |
| 27–32B | gemma3:27b · 17 GB qwen3:32b · 20 GB | 24 GB (короткий контекст) · 32 GB+ |
| 70B | llama3.3:70b · 43 GB llama3.1:70b · 43 GB | 48 GB (короткий контекст) · 80 GB+ |
| 235B MoE | qwen3:235b · 142 GB | 160 GB+ (несколько GPU) |
| 405B | llama3.1:405b · 243 GB | 256 GB+ (несколько GPU) |
GPU в каталоге и подходящие размеры моделей
Данные берутся из публичного каталога серверов Hosthink при формировании страницы; наличие меняется. Цена Starter — это цена только оборудования самого доступного GPU-сервера в наличии, и ни одна цена на этой странице не резервирует конкретный GPU: модель GPU, VRAM, локация и итоговая месячная цена подтверждаются в предложении по текущему наличию.
Прокрутите таблицу вбок, чтобы увидеть все столбцы.
| GPU | VRAM | Подходит для (4 бита) | Статус в каталоге | Локации |
|---|---|---|---|---|
| 1× NVIDIA RTX A4000 | 16 GB | 12–14B | Сейчас недоступно | Amsterdam |
| 1× NVIDIA GeForce RTX 3090 | 24 GB | 27–32B (короткий контекст) | В наличии | Amsterdam |
| 1× NVIDIA GeForce RTX 4090 | 24 GB | 27–32B (короткий контекст) | В наличии | Moscow |
| 1× NVIDIA RTX A5000 | 24 GB | 27–32B (короткий контекст) | В наличии | Amsterdam |
| 1× NVIDIA GeForce RTX 5090 | 32 GB | 27–32B | В наличии | Moscow |
| 1× AMD Radeon AI PRO R9700 | 32 GB | 27–32B | Сейчас недоступно | Amsterdam |
| 2× NVIDIA GeForce RTX 4090 | 2 × 24 GB = 48 GB | 70B (короткий контекст) | В наличии | Moscow |
| 2× AMD Radeon AI PRO R9700 | 2 × 32 GB = 64 GB | 70B (короткий контекст) | Сейчас недоступно | Moscow |
| 2× NVIDIA GeForce RTX 5090 | 2 × 32 GB = 64 GB | 70B (короткий контекст) | Сейчас недоступно | Paris, Amsterdam |
| 1× NVIDIA H100 80GB | 80 GB | 70B | Сейчас недоступно | Ashburn, Chicago, Dallas +4 |
| 3× AMD Radeon AI PRO R9700 | 3 × 32 GB = 96 GB | 70B | В наличии | Moscow |
| 4× NVIDIA GeForce RTX 4090 | 4 × 24 GB = 96 GB | 70B | В наличии | Keflavik |
| 8× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition | 8 × 96 GB = 768 GB | 405B (несколько GPU) | Сейчас недоступно | Tokyo, Amsterdam, Ashburn +8 |
Ещё 11 предложений с GPU не показаны, так как в их названии в каталоге объём памяти GPU указан неоднозначно или GPU опционален; их VRAM подтверждается в предложении.
Смотреть GPU-серверы, цены и наличие · Источники, проверено 2026-10-30: Ollama context length, Ollama FAQ, Ollama hardware support, Ollama library.
Тарифы Starter, Pro и Advanced
Наличие GPU и итоговая конфигурация подтверждаются до развёртывания. Объём управления согласуется до развёртывания.
Starter
Pro
Advanced
Частые вопросы
Нужен ли GPU для каждой ИИ-задачи?
Можете подобрать конфигурацию сервера?
Это то же самое, что GPU в публичном облаке?
Оперативная память сервера — это то же самое, что VRAM GPU?
Резервирует ли цена Starter конкретный GPU?
Начните с продукта под вашу нагрузку
Сохраните привычные дизайн, оплату и поддержку Hosthink, добавляя ИИ и приложения в свою инфраструктуру.