❯ Какие примерно нужны аппаратные ресурсы чтобы запустить модель такую как ты?
● Точных спецификаций Claude Opus Anthropic не публикует, но можно оценить по индустрии для моделей такого класса
  (предположительно сотни миллиардов параметров):

  Inference (запуск для ответов)

  - GPU: десятки высокопроизводительных ускорителей — NVIDIA H100/H200/B200 или Google TPU v5+
  - VRAM: сотни ГБ — один H100 имеет 80 ГБ, поэтому модель распределяется на 8–16+ GPU минимум (tensor parallelism)
  - RAM: сотни ГБ системной памяти
  - Interconnect: NVLink / NVSwitch или InfiniBand для связи между GPU с минимальной задержкой
  - Один узел: типичный сервер — 8×H100 (DGX H100), ~640 ГБ VRAM. Для модели такого масштаба может потребоваться 2–4+
  таких узла

  Training (обучение)

  Это на порядки дороже:

  - Тысячи GPU (H100/B200) в кластере
  - Высокоскоростная сеть между узлами (InfiniBand 400 Gb/s+)
  - Петабайты хранилища для датасетов и чекпоинтов
  - Месяцы непрерывной работы
  - Оценочная стоимость: десятки–сотни миллионов долларов за один прогон обучения

  Грубая оценка для inference

  ┌──────────────────┬─────────────────┐
  │     Параметр     │     Минимум     │
  ├──────────────────┼─────────────────┤
  │ GPU              │ 8–32× H100 80GB │
  ├──────────────────┼─────────────────┤
  │ VRAM суммарно    │ 640 ГБ – 2.5 ТБ │
  ├──────────────────┼─────────────────┤
  │ Системная RAM    │ 512 ГБ – 2 ТБ   │
  ├──────────────────┼─────────────────┤
  │ Стоимость железа │ $200K – $1M+    │
  └──────────────────┴─────────────────┘

  Для контекстного окна в 1M токенов (как у меня) требуется ещё больше памяти под KV-cache, что дополнительно
  увеличивает требования.

  В общем, это не домашний компьютер — это серверная инфраструктура уровня дата-центра.