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Nemotron 3 Nano (30B A3B)

NVIDIA Nemotron 3 Nano,30B MoE 模型(激活 3B),2025 年 12 月發布,NVIDIA Open Model 授權,128K 上下文,高效推理。

📅 發布:2025-11資料更新:2026年3月25日

VRAM 計算器

我的 GPU VRAM:
量化等級
上下文長度
Q4_K_M · 8K context
模型權重 + KV Cache + 0.5 GB overhead
22.2 GB
完整 VRAM 對照表(所有量化 × 上下文)
量化1K4K8K16K32K64K128K
FP16 / BF1661.2 GB63.2 GB65.3 GB68.9 GB75.2 GB86.2 GB105.4 GB
Q2_K10.9 GB13.0 GB15.0 GB18.6 GB24.9 GB35.9 GB55.2 GB
Q3_K_M14.3 GB16.4 GB18.4 GB22.0 GB28.3 GB39.3 GB58.5 GB
Q4_K_M18.1 GB20.1 GB22.2 GB25.7 GB32.0 GB43.0 GB62.3 GB
Q5_K_M21.8 GB23.9 GB25.9 GB29.5 GB35.8 GB46.8 GB66.0 GB
Q6_K25.6 GB27.6 GB29.7 GB33.2 GB39.5 GB50.5 GB69.8 GB
Q8_033.1 GB35.1 GB37.2 GB40.7 GB47.0 GB58.0 GB77.3 GB

部署指南

方法二:llama.cpp

適合進階用戶,支援 CPU 和 GPU 混合推理,可精確控制量化等級。

# Download GGUF model from Hugging Face, then run:
./llama-cli -m model.gguf -p "Hello" -n 128

方法三:vLLM(高效能伺服器)

適合生產環境,支援批次推理和 OpenAI 相容 API。

pip install vllm
vllm serve Nemotron --dtype auto

規格

參數量30B (A3B)
最大上下文128K tokens
HF 下載量280K/月

模型強項

高效推理超長上下文MoE 架構NVIDIA 優化

推薦用途

  • 處理和分析大量文本資料,如法律文件或研究論文的摘要與問答。
  • 在資源有限的邊緣設備上,進行高效能的語言理解與生成任務。

標籤

MoE128KNVIDIA

部署工具

vLLMSGLangTensorRT-LLM

使用心得

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