AI / LLM VPS
面向 AI 与 LLM 工作负载的 VPS（CPU 优化）
面向 AI 的 VPS 是一台拥有独立 vCPU、内存和 SSD 存储的 KVM 服务器，您可以在上面自托管 AI 工作负载，而不必按 token 付费。X-ZoneServers VPS 仅配备 CPU，因此适合小型量化模型、嵌入、RAG 编排、向量数据库以及通往托管模型的 API 网关。我们没有 GPU 硬件，因此 GPU 训练和大模型实时推理不在支持范围内。
我们的 AI VPS 运行在 KVM 虚拟化之上，每个实例都有自己的 vCPU、内存和 SSD 存储；内存请给足，因为 CPU 上的 LLM 推理受限于内存带宽和内存余量，而不是 GPU。量化为 Q4 GGUF 的 7B-8B 模型通常需要约 16 GB 内存才能从容加载和提供服务；2B-3B 模型和嵌入模型在 4-8 GB 内即可运行。每个套餐都包含不限流量、1 Tbps 始终在线 DDoS 防护（L3/L4）和完整 root 权限，并可在欧盟和美国东部的七个 VPS 地点约一分钟完成部署。
约 60 秒
部署时间
不限量
网络流量
7
VPS 地点
1 Tbps
始终在线 DDoS 防护（L3/L4）
01选择理由
为何有效
按工作负载匹配的基础设施——KVM 隔离加完整 root 权限，而不是一台千篇一律的通用主机。
纯 CPU，如实界定适用范围
我们没有 GPU 硬件，因此会告诉您哪些工作负载适合在 CPU 上运行：小型量化模型、嵌入、分类和 RAG，而不是 GPU 训练或大模型实时推理。
充足的内存余量与 SSD
内存余量才是 CPU LLM 推理的真正瓶颈，因此请按模型选择套餐。每台 KVM VPS 都运行自己的内核，并配备 SSD 存储来存放模型文件和索引。
自托管 Ollama 与 llama.cpp
借助 Ubuntu、Debian、AlmaLinux 或 Rocky Linux 上的完整 root 权限，您可以运行 Ollama 或 llama.cpp，通过兼容 OpenAI 的本地 API 提供 3B-8B GGUF 模型服务。
支持 RAG 与向量数据库
在同一台采用 SSD 存储的实例上托管 Qdrant、Weaviate 或搭配 pgvector 的 Postgres 作为私有 RAG 后端，同时运行 Redis 和您的编排层。
AI 网关与自动化
在托管模型前运行 AI API 网关或路由器，并用 n8n、Flowise、LangChain 或 LlamaIndex 在稳定的 HTTP 端点背后自动化智能体流水线。
按小时计费，费用封顶
每小时低至 EUR 0.0056，只在任务运行时才开启服务器。费用以月费封顶，因此一台 7×24 运行的 VPS 绝不会超过所列套餐价格。
02应用场景
适合用于
这些服务器适合追求数据所有权、稳定 HTTP API 且不受按请求速率限制的 AI 构建者。运行 Ollama 或 llama.cpp 来服务小型开源模型，托管 Qdrant、Weaviate 或搭配 pgvector 的 Postgres 作为 RAG 后端，并用 n8n、Flowise、LangChain 或 LlamaIndex 编排流水线。许多团队还把 VPS 用作位于 OpenAI 或 Anthropic 托管模型之前的 AI API 网关或路由器。请对速度抱有现实预期：在 CPU 上每秒可达个位数到低两位数的 token，非常适合批处理和异步工作。在我们的 CPU 专用集群上，GPU 训练和微调不在支持范围内。
- 自托管 Ollama 或 llama.cpp 运行小型量化 3B-8B 模型
- 搭配 Qdrant、Weaviate 或 pgvector 的 RAG 后端
- 嵌入与文档分类的批处理任务
- 通往托管模型的 AI API 网关与路由器
- n8n 与 Flowise 的 AI 自动化流水线
- 位于私有 API 之后的聊天机器人与智能体后端
03常见问题
常见问题
没有 GPU 的 VPS 能运行 AI 或 LLM 吗？
可以，前提是工作负载合适。小型和量化的开源模型可以在 CPU 上运行：2B-3B 模型需要 4-8 GB 内存，7B-8B Q4 GGUF 模型需要约 16 GB。嵌入、分类、摘要和 RAG 编排都能很好地运行。GPU 训练和大模型实时推理无法在 CPU 上运行，不在此处的支持范围内。
在 VPS 上托管 LLM 需要多少内存？
内存是 CPU 推理的决定性约束。请按量化后的模型大小，再加上操作系统和推理服务进程所需的余量来规划：2B-3B 模型约需 4-8 GB，Q4 GGUF 格式的 7B-8B 模型约需 16 GB。向量数据库和嵌入索引还需要在模型之外额外占用内存。
我能在 X-ZoneServers VPS 上运行 Ollama 吗？
可以。凭借 Linux VPS 上的完整 root 权限，您可以安装 Ollama 或 llama.cpp，并通过 11434 端口上兼容 OpenAI 的本地 API 提供 GGUF 模型服务。请选用与内存相匹配的小型量化模型。预计速度为每秒个位数到低两位数的 token，适合批处理和异步任务。
与 GPU 相比，CPU 上的 LLM 推理有多快？
更慢，这是实话实说的取舍。在 CPU 上，速度通常为每秒几个到十来个 token，远低于 GPU 的吞吐量。这对摘要、信息抽取、分类、嵌入和夜间批处理任务来说没有问题，但不适合高吞吐量的交互式聊天。如需实时聊天，请把托管模型放在运行于您 VPS 上的 AI 网关之后。
我能在这些 VPS 上托管 RAG 后端或向量数据库吗？
可以。SSD 存储和完整 root 权限让这些服务器非常适合自托管向量数据库，例如 Qdrant、Weaviate 或搭配 pgvector 的 Postgres，并可同时运行 Redis 以及 n8n、LangChain 或 LlamaIndex 等编排层。一台 4 vCPU / 16 GB 的实例足以满足大多数早期 RAG 部署。
你们提供用于训练或微调的 GPU 服务器吗？
不提供。X-ZoneServers 没有 GPU 硬件，因此 GPU 训练、大规模微调和大模型实时推理不在支持范围内。我们的 VPS 最适合在 CPU 上就能胜任的 AI 工作：小型模型、嵌入、RAG、自动化，以及充当通往托管模型的网关。如需更强的算力，请查看我们的独立服务器。
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