Мелкі моделі ШІ навчені на GPU RTX 5090 за менше 5 тисяч доларів
2B модель навчена за $4,400 за допомогою 24 GPU RTX 5090, а 1.5B модель — за $6,900 за 96 GPU RTX 5090, досягнувши продуктивності, порівняної з Qwen2-1.5B.
🔬 Цікаво, але не для вас. Це експеримент для ентузіастів, не бізнес‑продукт — компанії на 10‑50 людей його не впровадять.
🎯 Чи підходить це вашому бізнесу?
Заповніть профіль компанії — і ми автоматично покажемо, чи варто вам це впроваджувати.
Заповнити профіль · 30 секундTL;DR
- •2B модель навчена за $4,400 за 24 GPU RTX 5090
- •1.5B модель — за $6,900 за 96 GPU RTX 5090, продуктивність ~Qwen2-1.5B
- •Використання вимагає спеціалізованих GPU
- •Ліцензія Apache 2.0
- •Потребується технічна підтримка для деплою
Як це змінить ваш ринок?
Банки можуть запускати AI‑моделі локально, уникаючи передачі даних третім сторонам — це знімає головний блокер у фінансах.
Визначення: Маленька мова (small language model) — модель з меншим числом параметрів, яка може працювати на обмеженому обладнанні.
Для кого це і за яких умов
7B: MacBook 16 GB, без IT‑команди, 15 хв. 27B: GPU $2 000+ або хмара ~$0.5/год, IT‑спеціаліст, 1‑2 дні.
Альтернативи
| Продукт | Ціна | Де працює | Мін. вимоги | Ключова різниця |
|---|---|---|---|---|
| Hugging Face 🤗 | безкоштовно | CPU/GPU | 8 ГБ RAM | Доступна без GPU |
| Google Vertex AI | $0.10/1 M токенів | Хмара | Інтернет | Платформа з підтримкою |
| Azure AI | $0.08/1 M токенів | Хмара | Інтернет | Інтеграція з Microsoft |
💬 Часті запитання
Такий розбір щоранку о 08:00
Персональний AI-дайджест для вашої галузі — щодня у Telegram
Навчіть вашу команду будувати такі AI-автоматизації
За 5 днів кожен співробітник побудує автоматизацію для своєї ділянки роботи.
Дізнатись більше → aiupskill.live