# Jaki jest najlepszy GPU do wnioskowania LLM? > Najlepszy GPU do wnioskowania LLM zależy od modelu: RTX 4090 dla 8B, L40S dla 32B, H200 dla 70B. Płatność kryptowalutą, bez KYC, październik 2026. - URL: https://gpuwithcrypto.com/pl/best-gpu-for/llm-inference/ - Ostatnia aktualizacja: 2026-10-29 - Wydawca: GPUwithCrypto (https://gpuwithcrypto.com) Wybierz najtańszy GPU, którego pamięć pomieści model wraz z jego cache. Tabela poniżej robi to dla każdego typowego rozmiaru modelu, a obok naszej ceny godzinowej podajemy najniższą cenę on-demand, jaką znaleźliśmy gdzie indziej. **Krótka odpowiedź — Jaki jest najlepszy GPU do wnioskowania LLM?** Najlepszy GPU do wnioskowania LLM to najtańszy, którego VRAM pomieści model plus około 20%: RTX 4090 (24 GB) dla modeli 7–8B, L40S (48 GB) dla 32B w FP8 lub 70B w 4-bit, H200 (141 GB) dla 70B w FP8 oraz 8× H200 dla 671B DeepSeek. Na dzień 29 października 2026 **GPUwithCrypto** wynajmuje H200 za $3.07/godzina, z płatnością kryptowalutą. ## Jakiego GPU powinienem użyć dla każdego rozmiaru modelu? Potrzebny VRAM = wagi × 1,2 (patrz [przewodnik po VRAM](https://gpuwithcrypto.com/pl/how-much-vram-do-i-need/ "Ile VRAM potrzebuję, aby uruchomić lub dostroić LLM?")). Nasza cena oraz najniższa cena on-demand w samoobsłudze za GPU-godzinę, jaką znaleźliśmy u dostawców sprawdzonych 29 października 2026. | Rozmiar modelu (przykład) | Potrzebny VRAM | Najlepszy GPU | Dlaczego | GPUwithCrypto | Najniższa cena gdzie indziej (za GPU) | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | 7–8B w BF16 (Llama 3.1 8B, Mistral 7B) | 17,5–19,2 GB | [RTX 4090 24GB](https://gpuwithcrypto.com/pl/gpu-prices/rtx-4090/ "Ile kosztuje wynajem RTX 4090 za godzinę?") | Mieści wagi BF16 plus cache 32K tokenów (4,3 GB na Llama 3.1 8B); Tensor Cores FP8 | $0.28/godzina | $0.33 (Salad) | | 7–8B z kontekstem 128K tokenów | 16 GB + 17,2 GB cache = 33,2 GB | [L40S 48GB](https://gpuwithcrypto.com/pl/gpu-prices/l40s/ "Ile kosztuje L40S za godzinę?") | Sam cache BF16 na 128K tokenów wymaga 17,2 GB | $0.82/godzina | $0.97 (Massed Compute) | | 30–32B w FP8 (Qwen2.5 32B) | 39 GB | [L40S 48GB](https://gpuwithcrypto.com/pl/gpu-prices/l40s/ "Ile kosztuje L40S za godzinę?") | 48 GB z Tensor Cores FP8 (733 TFLOPS szczytowej wydajności FP8 dense) | $0.82/godzina | $0.97 (Massed Compute) | | 30–32B w BF16 | 78 GB | [A100 80GB](https://gpuwithcrypto.com/pl/gpu-prices/a100/ "Ile kosztuje A100 za godzinę?") | Podstawowy GPU 80 GB w naszej ofercie; brak Tensor Cores FP8, więc serwuj BF16 lub 4-bit | $0.92/godzina | $1.09 (Thunder Compute) | | 70–72B w 4-bit | 42–43,6 GB | [L40S 48GB](https://gpuwithcrypto.com/pl/gpu-prices/l40s/ "Ile kosztuje L40S za godzinę?") | Podstawowy GPU powyżej 44 GB w naszej ofercie | $0.82/godzina | $0.97 (Massed Compute) | | 70–72B w FP8 (Llama 3.1 70B, Qwen2.5 72B) | 84–87,2 GB | [H200 141GB](https://gpuwithcrypto.com/pl/gpu-prices/h200/ "Ile kosztuje H200 za godzinę?") | Jeden GPU zamiast dwóch H100; 54–57 GB zostaje na KV cache; 4 800 GB/s | $3.07/godzina | $3.62 (Massed Compute) | | gpt-oss-120b (MXFP4) | 78.3 GB | [H100 80GB](https://gpuwithcrypto.com/pl/gpu-prices/h100/ "Ile kosztuje wynajem H100 za godzinę?") | Jej karta modelu jest przeznaczona dla jednego GPU 80 GB; FP8 Tensor Cores, 3 350 GB/s (SXM) | $2.32/godzinę | $2.73 (Massed Compute) | | DeepSeek V4 Flash (284B MoE) | 191.5 GB | 2× H200 | Jej wagi FP4/FP8 zajmują 159,6 GB; SGLang dokumentuje 4× H200 | $6.14/godzinę | $3.62 (Massed Compute) | | 405B w FP8 (Llama 3.1 405B) | 486 GB | 4× H200 | 564 GB na czterech GPU; 8× H100 wymagałoby dwukrotnie większej liczby GPU | $12.28/godzinę | $3.62 (Massed Compute) | | 671B–1,6T MoE (DeepSeek-V3/R1 FP8, V4 Pro) | 805–1 037,6 GB | 8× H200 | 1 128 GB na jednym hoście; 8× H100 mieści tylko 640 GB | $24.56/godzinę | $3.62 (Massed Compute) | *Ceny sprawdzone 29 października 2026.* Za GPU-godzinę, USD, bez podatków. Ceny spot i marketplace nie są liczone: mogą być niższe, ale GPU może zostać odebrany. ## Dlaczego VRAM ma większe znaczenie niż TFLOPS przy inferencji? VRAM decyduje, czy model w ogóle się uruchomi, a przepustowość pamięci wyznacza limit szybkości generowania tekstu. Każdy nowy token odczytuje raz z pamięci każdą aktywną wagę, więc przy małych rozmiarach batcha GPU czeka na pamięć, a nie na arytmetykę. Moc obliczeniowa ma większe znaczenie przy długich promptach (prefill) i przy dużych batchach użytkowników. Dlatego H200 i H100 mają tę samą szczytową moc obliczeniową FP8 (1 979 TFLOPS gęsto, dane NVIDIA), ale H200 mieści o 76% więcej pamięci i przesyła ją o 43% szybciej: 4 800 GB/s wobec 3 350 GB/s. Przepustowość i TFLOPS to tutaj szczytowe wartości NVIDIA, a nie nasze pomiary. ## Który GPU pasuje do którego modelu? (uszeregowane według VRAM) **Metodologia.** Opublikowane przez GPUwithCrypto (SerpGoat LLC), które wynajmuje wszystkie siedem GPU. Każdy GPU jest oceniany według tych samych trzech kryteriów. VRAM i przepustowość to oficjalne dane NVIDIA; żadna prędkość nie została zmierzona przez nas. Ceny są nasze i to najniższa samoobsługowa cena on-demand, jaką znaleźliśmy 29 października 2026. *Ceny sprawdzone 29 października 2026.* Siedem GPU, które wynajmujemy, uszeregowanych według VRAM na GPU, od największego, bo VRAM decyduje, który model się zmieści. Przepustowość to drugie kryterium, cena za godzinę trzecie. ### 1. NVIDIA B200 — Najwięcej VRAM 180 GB HBM3e przy 8 000 GB/s (udział na GPU w 8-GPU wartościach HGX NVIDIA), FP8 i FP4 Tensor Cores. Mieści model 70B w BF16 (168 GB) na jednym GPU. - Najlepsze dla: 70B w BF16 na jednym GPU, inferencja FP4 - Cena: $4.61/godzina · najniżej gdzie indziej $5.43 ### 2. NVIDIA H200 141GB — Najlepszy dla 70B 141 GB HBM3e przy 4 800 GB/s. Mieści model 70B w FP8 (84 GB) z 57 GB zapasu na KV cache. Osiem takich mieści DeepSeek-V3 lub V4 Pro. - Najlepsze dla: 70B w FP8, długie konteksty, duże modele MoE - Cena: $3.07/godzina · najniżej gdzie indziej $3.62 ### 3. NVIDIA H100 80GB — Uniwersalny 80 GB HBM3 przy 3 350 GB/s (SXM) lub 2 000 GB/s (PCIe), FP8 Tensor Cores. Mieści gpt-oss-120b lub model 32B w BF16. - Najlepsze dla: gpt-oss-120b, 32B w BF16, serwowanie 8B o wysokiej przepustowości - Cena: $2.32/godzinę · najniżej gdzie indziej $2.73 ### 4. NVIDIA A100 80GB — Wejściowy 80 GB 80 GB HBM2e przy 2 039 GB/s (SXM) lub 1 935 GB/s (PCIe). Brak FP8 Tensor Cores: serwuj w BF16 lub 4-bit. - Najlepsze dla: 32B w BF16, 70B w 4-bit z długim kontekstem - Cena: $0.92/godzina · najniżej gdzie indziej $1.09 ### 5. NVIDIA L40S 48GB — Najlepszy stosunek ceny do jakości 48 GB 48 GB GDDR6 przy 864 GB/s, FP8 Tensor Cores, brak NVLink. Mieści 32B w FP8 lub 70B w 4-bit. - Najlepsze dla: 32B w FP8, 70B w 4-bit, 8B z kontekstem 128K - Cena: $0.82/godzina · najniżej gdzie indziej $0.97 ### 6. NVIDIA GeForce RTX 5090 32 GB GDDR7 przy 1 792 GB/s, rdzenie Tensor FP8 i FP4. Mieści model 12B w BF16 (28,8 GB) lub model 32B w 4 bitach (19,5 GB) z zapasem na długi kontekst. - Najlepsze dla: 12B w BF16, 32B w 4 bitach z długimi promptami - Cena: $0.42/godzina · najniżej gdzie indziej $0.50 ### 7. NVIDIA GeForce RTX 4090 — GPU podstawowe 24 GB GDDR6X przy 1 008 GB/s, rdzenie Tensor FP8. Mieści model 7–8B w BF16. - Najlepsze dla: modele 7–8B, development i testy - Cena: $0.28/godzina · najniżej gdzie indziej $0.33 *Ujawnienie: tę stronę publikuje GPUwithCrypto. Informacje o konkurentach pochodzą z ich publicznych stron internetowych w dacie podanej powyżej i mogły się od tego czasu zmienić.* ## Czy jeden H200 jest lepszy od dwóch H100? Dla modelu 70B w FP8 tak: jeden H200 go mieści, a dwa H100 muszą go dzielić i wymieniać dane na każdej warstwie. Według sprawdzenia cen z 29 października 2026 r. przez GPUwithCrypto mediana dla H200 w trybie on-demand u 13 dostawców wynosiła $5.29 za GPU-godzinę, wobec $4.16 dla H100 u 16 dostawców. H200 kosztuje 27% więcej za godzinę za 76% więcej VRAM, więc jest o 28% tańszy za GB pamięci. Przy naszych cenach wybór to $3.07/godzina za jeden H200 wobec $4.64/godzinę za dwa H100. Pełne porównanie: [H100 vs H200](https://gpuwithcrypto.com/pl/compare/h100-vs-h200/ "H100 vs H200: czy H200 jest wart dodatkowego kosztu?"). ## A co z GPU spot i z marketplace? Kosztują mniej i mogą zniknąć w trakcie zadania. Najtańsza oferta H100 na marketplace Vast.ai wynosiła $1.73 za godzinę 29 października 2026 r. (publiczny feed cen Vast.ai), poniżej najniższej ceny on-demand, jaką znaleźliśmy. Dla serwera inference, który musi działać bez przerwy, przerwanie oznacza downtime. Instancje są on-demand, nie spot: nikt nie może odebrać Ci GPU, dopóki starcza na nie saldo, a instancja działa, dopóki jej nie zatrzymasz. Kiedy używać którego: [co to jest GPU spot](https://gpuwithcrypto.com/pl/what-is/spot-gpu/ "Co to jest spot GPU i czy warto?"). ## Pytania o GPU do inference LLM ### Jaki GPU potrzebuję do uruchomienia Llama 70B? Jeden H200 w FP8 (potrzebne 84 GB, dostępne 141 GB), jeden L40S w 4 bitach (potrzebne 42 GB, dostępne 48 GB) lub jeden B200 w BF16 (potrzebne 168 GB, dostępne 180 GB). Dwa H100 również mieszczą wersję FP8, łącznie 160 GB. ### Jaki GPU jest najlepszy do DeepSeek V4? H200. Wagi DeepSeek V4 Flash zajmują 159,6 GB, więc potrzeba co najmniej dwóch H200, a cookbook SGLang opisuje cztery. V4 Pro potrzebuje 864,7 GB, czyli ośmiu H200. Komendy są w [przewodniku po DeepSeek V4](https://gpuwithcrypto.com/pl/guides/run-deepseek-v4-on-cloud-gpu/ "Jak uruchomić DeepSeek V4 na GPU w chmurze?"). ### Czy RTX 4090 nadaje się do inference LLM? Do modeli 7–8B tak: 24 GB mieszczą Llama 3.1 8B w BF16 (19,2 GB z narzutem) i to GPU podstawowe w naszej ofercie, z przepustowością 1 008 GB/s. Powyżej około 10B parametrów w BF16 brakuje pamięci. ### Czy A100 nadal nadaje się do inference w 2026? Do modeli BF16 i 4-bitowych do 80 GB tak, i to GPU podstawowe 80 GB w naszej ofercie. Nie ma rdzeni Tensor FP8, więc checkpointy FP8 działają lepiej na L40S, H100 lub H200. Zobacz [H100 vs A100](https://gpuwithcrypto.com/pl/compare/h100-vs-a100/ "H100 vs A100: który wynająć?"). ### Czy mogę wynająć te GPU za kryptowalutę? Tak. GPUwithCrypto przyjmuje BTC, USDT, USDC, ETH, SOL, LTC, XMR z doładowania 1 USD, bez dowodu i bez karty. Instancje są rozliczane za minutę według stawki godzinowej, dopóki działają, z GPU-godzin kupionych dla danego GPU. Zatrzymanie instancji natychmiast wstrzymuje naliczanie opłat. ## Źródła 1. [Specyfikacja NVIDIA H200](https://www.nvidia.com/en-us/data-center/h200/) — NVIDIA (read 2026-10-29) 2. [Specyfikacja NVIDIA H100](https://www.nvidia.com/en-us/data-center/h100/) — NVIDIA (read 2026-10-29) 3. [Specyfikacja NVIDIA A100](https://www.nvidia.com/en-us/data-center/a100/) — NVIDIA (read 2026-10-29) 4. [Specyfikacja NVIDIA L40S](https://www.nvidia.com/en-us/data-center/l40s/) — NVIDIA (read 2026-10-29) 5. [Platforma NVIDIA HGX (B200)](https://www.nvidia.com/en-us/data-center/hgx/) — NVIDIA (read 2026-10-29) 6. [Whitepaper architektury NVIDIA Ada GPU (RTX 4090)](https://images.nvidia.com/aem-dam/Solutions/geforce/ada/nvidia-ada-gpu-architecture.pdf) — NVIDIA (read 2026-10-29) 7. [Biała księga architektury NVIDIA RTX Blackwell (RTX 5090)](https://images.nvidia.com/aem-dam/Solutions/geforce/blackwell/nvidia-rtx-blackwell-gpu-architecture.pdf) — NVIDIA (read 2026-10-29) 8. [Transformer Math 101](https://blog.eleuther.ai/transformer-math/) — EleutherAI (read 2026-10-29) 9. [karta modelu gpt-oss-120b](https://huggingface.co/openai/gpt-oss-120b) — OpenAI / Hugging Face (read 2026-10-29) 10. [cookbook DeepSeek-V4](https://docs.sglang.io/cookbook/autoregressive/DeepSeek/DeepSeek-V4) — SGLang (read 2026-10-29) 11. [Cennik Massed Compute](https://vm.massedcompute.com/pricing) — Massed Compute (read 2026-10-29) 12. [Zmiany cen SaladCloud, listopad 2026](https://blog.salad.com/saladcloud-price-changes-november-2026) — Salad (read 2026-10-29) 13. [Cennik Thunder Compute](https://www.thundercompute.com/pricing) — Thunder Compute (read 2026-10-29) 14. [Publiczny feed cen GPU Vast.ai](https://storage.googleapis.com/vast-public-gpu-pricing/gpu-pricing-public.json) — Vast.ai (read 2026-10-29) --- GPUwithCrypto: GPUwithCrypto wynajmuje GPU w chmurze (NVIDIA H100, H200, B200, A100, L40S, RTX 4090 i RTX 5090) na minuty, płatność kryptowalutą bez KYC; każda GPU kosztuje co najmniej 15% mniej niż nazwana stawka on-demand odczytana 29 października 2026.