Meta · SAM License · open-vocabulary сегментация

Аренда GPU для SAM 3
запуск за 5 минут,
от 79 ₽/час

Segment Anything Model 3 от Meta: открытый словарь, текстовые промпты, видео-трекинг. SAM License (commercial OK), веса локально на серверах в РФ.

Запустить SAM 3Как развернуть
Серверы в РФ (Самарская обл.) Оплата картой РФ, СБП, по счёту

Популярные задачи наших клиентов

Сегментация изображений по тексту

SAM 3 принимает text-промпты («white bicycle», «red car»). Заменяет связку Grounding DINO + SAM на одну модель.

Видео-сегментация и трекинг объектов

Маски со-trackа́ются между кадрами через memory module. Один промпт на первом кадре — маска на всём видео.

Авторазметка датасетов

Снижает стоимость annotation в 5–10×. Загружаете изображения, пишете концепты — модель генерит маски instance-segmentation.

Другая задача? Напишите нам — подберём конфигурацию.

4 шага до запуска

Как арендовать сервер с RTX 4090

От регистрации до запуска — меньше 10 минут. Без звонков менеджеру и подписания договоров.

1

Соберите сервер

Выберите GPU, объем диска, операционную систему и тариф в конфигураторе.

2

Создайте аккаунт

Простая регистрация через Яндекс-ID, Т-Банк или электронную почту.

3

Пополните баланс

Картой или по счёту для юрлиц. Средства зачисляются мгновенно.

Запустите сервер

И он будет готов через пару минут. Подключайтесь по SSH, RDP или прямо в браузере.

Платите только за время

Остановите сервер в любой момент и неиспользованные деньги вернутся на баланс.

Скидки за долгий срок аренды

При аренде от 3-х месяцев вы получаете скидку от 5% до 25%.

Смена конфига на лету

Начните с CPU‑сервера, затем подключите GPU для тяжёлых задач.

Собрать сервер

Какую версию выбрать

SAM 2.1 Hiera‑Tiny

38.9MHiera · легковесная

Самая быстрая версия предыдущего поколения. 91 FPS на одной картинке, edge-deploy и embedded задачи.

VRAM (bf16):
~2 ГБ
VRAM (4-bit):
~1 ГБ

RTX 3090 / A10 (24 ГБ)

8%
Веса на HuggingFace Запустить

SAM 2.1 Hiera‑Small

46MHiera · быстрая

Баланс точности и скорости. ~85 FPS, подходит для real-time видео-сегментации.

VRAM (bf16):
~3 ГБ
VRAM (4-bit):
~1.5 ГБ

RTX 3090 / A10 (24 ГБ)

12%
Веса на HuggingFace Запустить

SAM 2.1 Hiera‑Base+

80.8MHiera · средняя

Качество близкое к Large при вдвое большей скорости. ~64 FPS на изображении.

VRAM (bf16):
~5 ГБ
VRAM (4-bit):
~2 ГБ

RTX 4090 (24 ГБ) / A10

22%
Веса на HuggingFace Запустить

SAM 2.1 Hiera‑Large

224.4MHiera · максимум качества

Лучшая точность в линейке SAM 2.1. ~40 FPS, video memory module для трекинга в видео.

VRAM (bf16):
~9 ГБ
VRAM (4-bit):
~4 ГБ

RTX 4090 24/48 ГБ

38%
Веса на HuggingFace Запустить
Флагман

SAM 3

848MConcept · open-vocabulary

Поколение с текстовыми промптами и exemplar-сегментацией. SOTA на LVIS (zero-shot mask AP 47.0) и COCO (53.6 AP). Видео-трекинг через SAM 3 Tracker.

VRAM (bf16):
~16 ГБ
VRAM (4-bit):
~6 ГБ

RTX 4090 48 ГБ / A100 80 ГБ

55%
Веса на HuggingFace Запустить

SAM 3.1 Object Multiplex

848MConcept · video tracking

Релиз 27 марта 2026. Shared-memory трекинг до 16 объектов в одном forward — ~7× быстрее на H100 без потери точности.

VRAM (bf16):
~18 ГБ
VRAM (4-bit):
~7 ГБ

RTX 4090 48 ГБ / A100 80 ГБ

62%
Веса на HuggingFace Запустить
4 способа запуска

Запустите одной командой

После создания сервера подключитесь по SSH и выберите подходящий инструмент.

Официальный репозиторий Meta. Требует Python 3.12, PyTorch 2.7, CUDA 12.6. Доступ к весам — через анкету на Hugging Face (facebook/sam3).

# 1) ДО установки: запросите доступ к весам через анкету на странице
#    https://huggingface.co/facebook/sam3 (кнопка Request access).
#    Meta обычно одобряет за 1-3 дня — без approve веса не скачаются.
# 2) Без conda — обычный venv (Ubuntu 24, Python 3.12 уже системный):
python3 -m venv /opt/sam3 && source /opt/sam3/bin/activate
pip install torch==2.7.0 torchvision torchaudio \
  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128
git clone https://github.com/facebookresearch/sam3.git && cd sam3
pip install -e ".[notebooks]"
# 3) Логин в HF (после approve доступа к весам):
huggingface-cli login
# Текстовый промпт по картинке:
python3 - <<'PY'
from sam3 import build_sam3_image_model
from sam3.model.sam3_image_processor import Sam3Processor
m = build_sam3_image_model(device='cuda', eval_mode=True, load_from_HF=True)
p = Sam3Processor(m, device='cuda')
s = p.set_image('img.jpg'); s = p.set_text_prompt('white bicycle', s)
print(s['masks'].shape)
PY
Запустить SAM 3

~79 ₽/час · посекундная оплата

Выберите конфигурацию сервера

Укажите параметры и запустите сервер за несколько минут

Тестовый запуск

Тестовый период
для бизнеса

Мы уверены в железе — поэтому даём потестировать до покупки.
Подключитесь по ЭДО, напишите нам, и мы обсудим условия тестового запуска.

Как получить:

  • 1 Подключитесь к нам по ЭДО
  • 2 Напишите нам
  • 3 Получите сервер с RTX 4090

Данные для подключения по ЭДО:

Оператор: АО «Калуга Астрал»

ID: 2AEE383BDF8-E70C-4F74-9E7E-995E8AC21999

Написать нам

Почему арендуют у нас

Серверы работают , мы следим

Мониторинг оборудования 24/7. Неисправный компонент заменим по гарантии без доплат.

Платите только за вычисления

Посекундная тарификация. Выключили сервер — счётчик остановился, данные на диске сохраняются. Скидки до 25% при оплате за 12 месяцев.

Поддержка, а не тикет-система

Сразу инженер, который разбирается в CUDA, PyTorch и настройке GPU-серверов. Ответ — до 15 минут.

Вопросы и ответы

SAM 3 (релиз 19 ноября 2025, arXiv 2511.16719) добавляет open-vocabulary сегментацию: вместо точек/боксов можно указать текстовый промпт («белый велосипед») или exemplar-картинку. Модель сама находит и выделяет все instances. SAM 2.1 умеет только сегментировать по геометрическим промптам, но дешевле по VRAM и быстрее. Для image editing и видео‑трекинга SAM 2.1 Large — оптимальный выбор.

Да. SAM 3 опубликован под SAM License (custom Meta, не Apache 2.0) — коммерческое использование разрешено: можно встраивать в продукт, продавать, делать derivative works. Запреты: военное применение, ядерные технологии, оружие, реверс-инжиниринг, нарушение санкций. Доступ к весам — gated на Hugging Face (анкета), после accept — huggingface-cli login. Датасет SA-Co — research-only, но веса коммерческие. SAM 2.1 — Apache 2.0.

Минимум — 16 ГБ VRAM для bf16-инференса. На RTX 4090 48 ГБ помещается с запасом под видео и batch. Для SAM 2.1 Large хватит A10 24 ГБ. Tiny/Small варианты идут даже на 8–12 ГБ.

SAM 2.1 быстрее, особенно Tiny и Small варианты (90+ FPS на изображении). SAM 3 даёт ~30 FPS, но добавляет text-промпты и SOTA-точность на LVIS. Если вам не нужен open-vocabulary — берите SAM 2.1 Large для качества или Base+ для скорости.

Три рычага: (1) SAM 3.1 Object Multiplex (март 2026) — shared-memory трекинг нескольких объектов; (2) FP16 / bf16 инференс — экономит VRAM в 2× без потери качества; (3) batch images через Sam3Processor. Для real-time видео — RTX 4090 48 ГБ, для batch processing — A100 80 ГБ.

Базовый SAM 3 натренирован на natural images. Для медицины, агро, промышленности — fine-tuning на доменном датасете. Repository facebookresearch/sam3 включает train-mode и notebooks. На A100 80 ГБ fine-tuning Large-варианта — 6–24 часа на типичном датасете.

Сервер готов за 3–5 минут после оплаты. Дальше — установка PyTorch + SAM 3 (~3 минуты), скачивание весов с Hugging Face (~1.5 ГБ, 1–2 минуты на гигабитном канале). Итого 5–10 минут до первой маски. Подключение по SSH — в инструкции.

Нет. Мы запускаем open-weight веса локально на серверах в РФ (Самарская обл.). Модель не отправляет картинки наружу. Если нужен изолированный контур — поддержка настроит VPC-подключение.

Платите за каждую секунду работы сервера. Остановили сервер — счётчик замер, диск сохраняется отдельно (~2 ₽/час за 256 ГБ). Неиспользованный остаток возвращается на баланс.

Да. Работаем с ООО/ИП по договору, оплата по счёту, НДС, ЭДО через Диадок/СБИС. В блоке «Тестовый период для бизнеса» — оператор и ID для ЭДО.

SAM 3 на вашем GPU
От 79 ₽/час, посекундная оплата.

Оплата в рублях, посекундно. Поддержка 24/7. Запуск за 5 минут.

Получить сервер Написать нам
Intelion Cloud
Компания
Информация
Наши проекты