Топ-8 серверов для LLM: рейтинг хостингов под нейросети

Аренда сервера для LLM требует принципиально другого подхода, чем выбор обычного VPS: языковым моделям нужна видеопамять, а не просто CPU и RAM. Мы в редакции free-hosting.ru собрали каталог серверов для LLM и выбрали восемь провайдеров, которые реально закрывают задачи инференса и обучения.

При отборе смотрели на наличие GPU-тарифов с достаточным объёмом VRAM, географию дата-центров, поддержку на русском языке, способы оплаты — включая рублёвые карты и СБП — и реальные отзывы клиентов, а не только маркетинговые страницы.

Для запуска 7B-модели в полном формате нужно от 14 ГБ VRAM, квантованная версия (GGUF Q4) уложится в 4–6 ГБ и даже запустится на CPU — медленно, но рабочо. Модели от 70B требуют от 40–80 ГБ VRAM, а для 405B-параметрических нужны мультикарточные конфигурации. Это определяет, какой именно тариф смотреть у каждого провайдера.

Оценивали по совокупности: GPU-предложение, стабильность, поддержка, гибкость тарификации и наличие российских ДЦ.

Ниже — подробный разбор каждого провайдера: что предлагает, кому подходит и где у него слабые места.

Aéza запустилась в декабре 2021 года, юридически присутствует в России и Великобритании. Провайдер работает на KVM-виртуализации с NVMe SSD и процессорами AMD EPYC 7003 и Ryzen 9 9950X — последнее поколение железа заметно на задачах с интенсивными вычислениями.

Доступно 15 локаций: Москва, Санкт-Петербург, Германия, Нидерланды, Австрия, Швеция, Финляндия, Франция, Великобритания, США, Бразилия, Гонконг, Сингапур, Турция. DDoS-защита до 300 Гбит/с включена в каждый тариф. Поддержка отвечает в среднем до 10 минут, работает 24/7. Почасовая тарификация позволяет арендовать мощности под конкретный прогон модели и не платить за простой.

• LLM-инференс на VPS. Квантованные модели до 13B запускаются на CPU-тарифах с достаточным объёмом RAM — вариант для прототипов и нечастых запросов.

• Разработчики с переменной нагрузкой. Почасовая оплата и 15 способов оплаты, включая BTC и USDT, удобны для стартапов и фрилансеров.

• Проекты с требованием к гео. Европейские и азиатские локации закрывают задачи с низким пингом к конечным пользователям.

Подробный обзор Aéza →

Timeweb — один из старейших российских провайдеров, основан в 2006 году. В линейке Timeweb Cloud появились GPU-серверы с RTX 5090 — актуальный вариант для инференса LLM-моделей среднего и крупного размера, а также для обучения AI-агентов.

SLA по аптайму 99,98%, ДЦ уровня Tier III в Санкт-Петербурге и Алматы. Ежедневные автоматические бэкапы хранятся 30 дней. Поддержка работает 24/7, доступен бесплатный тестовый период 10 дней. Платформа ориентирована на российский рынок: оплата в рублях, интерфейс на русском, понятная панель управления.

• AI-агенты и LLM-инференс. GPU RTX 5090 с высоким VRAM закрывает модели от 30B до 70B в полном формате без квантизации.

• Бизнес с требованиями к локации. Российский ДЦ обеспечивает низкий пинг для отечественных сервисов и соответствие требованиям локализации данных.

• Команды, которым важна стабильность. SLA 99,98% и ежедневные бэкапы снижают операционные риски при длительных обучающих прогонах.

Подробный обзор Timeweb Cloud →

Selectel работает с 2008 года, обслуживает более 33 000 клиентов. Провайдер владеет шестью собственными дата-центрами в Москве, Санкт-Петербурге и Ленинградской области плюс партнёрская площадка в Новосибирске. Соответствует ISO 27001/27017/27018, PCI DSS, SOC 2, ГОСТ и требованиям 152-ФЗ.

В портфеле — GPU-серверы для AI/ML, Data Science VM, managed Kubernetes и managed-базы данных. Внешний канал превышает 200 Гбит/с, бесплатный роутинг между ЦОДами снижает задержки при распределённых вычислениях. Поддержка отвечает в среднем за 15 минут, доступна телефонная линия.

• ML-команды с требованиями к соответствию. Сертификации ISO, PCI DSS и 152-ФЗ закрывают вопросы аудита для корпоративных проектов.

• Распределённое обучение. Несколько ДЦ в одном регионе с бесплатным трафиком между ними упрощают мультикарточные конфигурации.

• Гибридная инфраструктура. Managed Kubernetes + GPU-серверы позволяют развернуть оркестрацию инференс-сервисов без настройки с нуля.

Подробный обзор Selectel →

Cloud4Y основан в 2009 году, специализируется на корпоративной инфраструктуре: IaaS, SaaS, BaaS, DaaS и GPU-вычисления. ДЦ в Москве, Новосибирске, Турции, Германии и Нидерландах. Сертификации ФЗ-152, ФЗ-187, PCI DSS, ISO и CSA STAR.

GPU-серверы на базе NVIDIA Tesla доступны с почасовой оплатой. Платформа предлагает Data Science Virtual Machine — готовую среду с предустановленными ML-фреймворками, что сокращает время развёртывания. DDoS-защита StormWall и WAF включены в инфраструктуру. SLA 99,982%, поддержка отвечает в течение 10 минут.

• Корпоративный ML и Data Science. Data Science VM с готовым стеком экономит несколько часов настройки при запуске нового проекта.

• Обучение LLM с требованиями безопасности. Сертификации ФЗ-152 и ФЗ-187 обязательны для государственных и финансовых заказчиков.

• Big Data на Hadoop/Spark. Кластеры Kubernetes и Hadoop развёртываются в той же инфраструктуре, что упрощает пайплайн от обучения до продакшена.

Подробный обзор Cloud4Y →

AdminVPS — российский провайдер с офисом в Москве, предлагает VPS/VDS, выделенные и GPU-серверы. Процессоры Intel Xeon Gold и AMD EPYC с Turbo Boost до 3,6 ГГц, NVMe-диски на всех тарифах VPS. Активация сервера занимает около минуты.

Доступно более 15 000 клиентов, 7 локаций: Россия, Беларусь, Казахстан, Нидерланды, Германия, Финляндия, Польша. Поддержка 24/7 отвечает до 15 минут, бесплатное администрирование включено во все VPS-тарифы. Еженедельные бэкапы до 200 ГБ и бесплатный перенос снижают порог входа при смене провайдера.

• GPU под LLM-задачи. Выделенные GPU-серверы подойдут командам, которым нужна выделенная карточка без соседей по ноде.

• Разработчики с нагрузкой в РФ. Широкая сеть российских ДЦ даёт низкий пинг к отечественным API и сервисам.

• Небольшие команды, которым нужна помощь с инфраструктурой. Бесплатное администрирование экономит время, которое иначе уходит на DevOps.

Подробный обзор AdminVPS →

4VPS работает с 2017 года, головной офис в Севастополе. Более 28 локаций по всему миру: Россия, СНГ, Европа, Азия, США, Австралия. Все серверы на KVM с NVMe, канал до 2 Гбит/с, безлимитный трафик. Заявленный аптайм 99,9%.

В портфеле — GPU-серверы, почасовая тарификация, публичное API для автоматизации. Панели ISPmanager и Hestia доступны из коробки. Бесплатный тестовый период от 24 часов до 30 дней позволяет проверить производительность на реальной задаче перед оплатой.

• GPU под инференс с переменной нагрузкой. Почасовая тарификация позволяет запускать карточку только на время прогона, не платя за простой.

• Проекты с международной аудиторией. 28+ локаций дают выбор точки присутствия в Азии, Европе и Америке.

• Прототипирование и тестирование моделей. Бесплатный тест до 30 дней — достаточно, чтобы замерить реальную пропускную способность GPU на своей задаче.

Подробный обзор 4VPS →

FirstByte работает с 2015 года под юрлицом First Server Limited (Великобритания). Более 37 000 клиентов и 63 000 активных услуг. Заявленный uptime 99,997%, активация сервера от 5 минут. ДЦ Tier III DataPro в Москве, ещё 11 зарубежных локаций.

Серверы на KVM с Intel Xeon E5v4 и RAM DDR4. AntiDDoS L3/L4 для российских виртуальных машин включён в тариф. Бесплатный DNS-хостинг работает из трёх ДЦ. Платформа поддерживает LLM-инференс среди заявленных сценариев использования.

• LLM-инференс с быстрым стартом. Активация за 5 минут и 12 локаций позволяют быстро развернуть тестовую среду ближе к конечным пользователям.

• Команды с ограниченным бюджетом. Тарифы в бюджетном сегменте при аптайме 99,997% — рабочий вариант для нечастых прогонов.

• Проекты в Азии и на Ближнем Востоке. Локации в Токио, Сингапуре и Дубае закрывают гео, которого нет у многих российских провайдеров.

Подробный обзор FirstByte →

Miran работает с 2005 года, владеет двумя собственными дата-центрами в Санкт-Петербурге по стандарту Tier III: 12 серверных залов, 561 шкаф, общая мощность 4,5 МВт и резервирование 2(N+1). Подключение к 52 операторам связи и точка присутствия в Москве.

GPU-серверы под ИИ-проекты доступны в аренду. PCI DSS-сертификация действует шесть лет подряд — первыми в Северо-Западном регионе России. Поддержка 24/7/365, среднее время ответа до 20 минут. Объектное хранилище S3 и кибер-бэкап доступны как дополнительные услуги.

• GPU под ИИ-проекты с требованиями к безопасности. PCI DSS и корпоративная инфраструктура подходят для финтех- и enterprise-сценариев.

• Нагруженные проекты в Северо-Западном регионе. Два собственных ДЦ в СПб с резервированием 2(N+1) обеспечивают высокую доступность без зависимости от арендованных площадок.

• Colocation и гибридные схемы. Возможность разместить собственное GPU-оборудование рядом с облачной инфраструктурой провайдера.

Подробный обзор Miran →

• Объём VRAM. Для 7B-модели в полном формате нужно от 14 ГБ VRAM, для 70B — от 40 ГБ, для 405B — мультикарточные конфигурации. Квантованные GGUF-версии снижают требования в 2–4 раза и запускаются даже на CPU.

• Тип GPU. RTX-серия даёт высокую пропускную способность при инференсе; Tesla/A100-класс лучше подходит для длительного обучения с высокой точностью.

• Тарификация. Почасовая оплата выгодна при нерегулярных прогонах; месячная — при постоянной нагрузке от 300–400 часов в месяц.

• Локация ДЦ. РФ — минимальный пинг к российским сервисам и соответствие требованиям локализации; ЕС и Азия — для международной аудитории.

• Поддержка на русском 24/7. При инциденте во время обучающего прогона задержка ответа на несколько часов означает прямые потери.

• SLA. 99,9% и выше — норма; ниже — провайдер сам признаёт нестабильность своей инфраструктуры.

Да, квантованные модели в формате GGUF через llama.cpp работают на CPU. Скорость генерации будет значительно ниже — от 2 до 15 токенов в секунду в зависимости от размера модели и числа ядер. Для прототипа или личного использования это рабочий вариант; для продакшена с несколькими пользователями GPU обязателен.

Llama 3 8B в полном формате — около 16 ГБ VRAM; Mistral 7B — 14 ГБ; Llama 3 70B — от 40 ГБ; Llama 3.1 405B — от 200 ГБ на несколько карточек. Квантизация Q4 снижает потребность примерно вдвое: 8B-модель уложится в 6–8 ГБ.

Инференс — генерация ответов по готовой модели — требует VRAM для загрузки весов и умеренную вычислительную мощность. Обучение и файнтюнинг — значительно интенсивнее: нужен больший объём VRAM (для хранения градиентов и оптимизатора), быстрая межкарточная связь NVLink или InfiniBand при мультиGPU, и стабильная нагрузка на протяжении часов или суток.

На Linux-серверах с GPU устанавливается любой фреймворк через pip или conda: PyTorch, TensorFlow, JAX, llama.cpp, vLLM, Ollama, TGI (Text Generation Inference). Некоторые провайдеры — Selectel и Cloud4Y — предлагают готовые Data Science VM с предустановленным стеком.

Умножьте часы GPU в месяц на стоимость часа тарифа. Если инференс идёт 8 часов в сутки — это 240 часов в месяц; при обучении 24/7 — 720 часов. Почасовая тарификация выгодна до 300–350 часов в месяц; дальше месячный тариф дешевле. Сравнить актуальные тарифы можно в каталоге на free-hosting.ru.

Если задача — быстро запустить LLM-инференс с минимальными затратами и почасовой оплатой, смотрите на Aéza и 4VPS. Если нужен GPU новейшего поколения и стабильный российский ДЦ — Timeweb Cloud с RTX 5090. Для корпоративных проектов с требованиями соответствия ФЗ-152 или ISO выбор между Selectel и Cloud4Y определяется тем, нужна ли готовая Data Science VM или предпочтительнее гибкое облако с managed-сервисами. AdminVPS и Miran закрывают задачи команд, которым важна выделенная поддержка и российская инфраструктура без компромиссов.

Сравнить актуальные GPU-тарифы всех провайдеров из рейтинга можно в каталоге серверов для LLM на free-hosting.ru →