显卡告急？盘点几个免费跑大模型的API平台，轻松搞定35B以下模型

最近有网友在后台问我：手头有个比赛项目，要求模型参数量必须小于35B，但本地显卡实在拉胯，跑不起来，有没有免费的API或者云端环境能薅一下？

网友咨询截图

这确实是个很痛的点。虽然现在70B、甚至百亿参数的模型满天飞，但对于很多个人开发者或者学生党来说，想玩玩35B这个“黄金尺寸”的模型（比如某些优秀的34B开源模型），硬件门槛还是不低。本地部署显存不够，租GPU又觉得贵，难道就没辙了吗？

其实，现在的云厂商为了抢开发者，还是留下了不少“后门”的。今天就给大家盘点几个能免费白嫖算力、跑通35B以下模型的地方。

一、 腾讯 CloudStudio：每天签到拿算力

推荐CloudStudio的讨论截图

首先要提的就是有“网友”推荐的 CloudStudio。这是腾讯云推出的一云端开发环境，最大的卖点就是对个人开发者非常友好。

• 怎么玩： 注册登录后，通常会送你一定的基础额度。最关键的是，它经常有“签到送额度”的活动。虽然每天送的看起来不多，但胜在稳定，积少成多。
• 适用场景： 它本质上是一个IDE，你可以直接在浏览器里配置Python环境，安装Transformers、vLLM等推理框架。利用它的免费算力实例，完全可以跑起来35B以下的模型，甚至做一些微调或者推理任务。
• 优点： 环境配置灵活，就像操作自己电脑一样，不单单是提供API，而是给你完整的控制权。

二、 Hugging Face Inference API (免费层)

如果你不想折腾环境，只想直接调API，Hugging Face 是首选。

• 怎么玩： 很多托管在HF上的开源模型都支持免费的 Inference API。你可以直接发起HTTP请求进行推理。
• 注意点： 免费层通常并发有限，排队时间可能较长，而且推理速度不如企业级专线快。但对于代码调试、验证想法或者跑一些低频的推理任务，完全够用。

三、 Google Colab & Kaggle Kernels

这两家是AI圈的“老牌白嫖胜地”了。

• Google Colab： 虽然T4 GPU现在很难抢，但只要能抢到，加载一个量化版的35B模型（比如4-bit量化）是没问题的。注意设置运行时为GPU，并合理利用RAM硬盘空间来交换权重。

• Kaggle： 同样提供免费的GPU计算资源（通常是P100或T4）。你可以上传Dataset，然后在Notebook里直接写代码调用模型。Kaggle的优势在于每周的限额相对宽松，且环境非常干净。

四、 国产大模型厂商的“试吃”额度

除了OpenAI这种直接收费的，国内不少大模型厂商为了推广生态，对新用户非常慷慨。

• 通义千问、智谱AI、百川智能等： 基本上注册认证后都会送几十万到几百万Tokens的免费额度。虽然它们主要提供的是自研模型，但对于很多比赛来说，API调用接口一致，只要能完成任务，用谁家模型不是用呢？

五、 操作建议与避坑指南

1. 量化是关键： 35B的FP16模型大概需要70GB显存，肯定炸。但在云端用4-bit或者8-bit量化（bitsandbytes），显存需求能降到20GB左右，这就是能在免费GPU上跑通的秘诀。
2. 及时保存权重： 免费容器可能会被回收，或者长时间会话断开。记得把模型权重或者重要的输出文件通过Git或下载链接保存到本地/OSS。
3. 比赛规则确认： 回到网友的问题，既然比赛限制了“不能用大于35B的LLM”，那么使用云端API是合规的，前提是该平台调用的确实是合规的模型。

总结一下：

如果你想要极致的控制权，推荐 CloudStudio 或者 Colab/Kaggle；如果你只想要一个稳定的API接口调包，看看 Hugging Face 或者国内大厂的免费权益。别让硬件限制住了你的算法，赶紧去试试吧！