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NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF16

nvidia · licencia abierta · lanzado el 7 mar 2026

Chat del laboratorio Descargar Sin votos en Arena
Puntuación de Arena—Aún sin votos en Arena
Tamaño4 Bparámetros
Descarga a 4 bits2.4 GBsolo los pesos, Q4_K_M
Contexto máximo256Ktokens, según la configuración del modelo

Dónde usarlo gratis

Aún sin votos en Arena

Arena no ha votado este modelo. Aparece porque es un modelo pequeño popular en la página oficial de su laboratorio en Hugging Face (1.7M descargas al mes).

Velocidad en hardware popular

HardwareMemoria de GPU¿Cabe?Velocidad
RTX 3060 12 GB12 GBCabe en la GPU34 tok/s
RTX 4060 Ti 16 GB16 GBCabe en la GPU27 tok/s
RTX 309024 GBCabe en la GPU83 tok/s
RTX 409024 GBCabe en la GPU89 tok/s
RTX 509032 GBCabe en la GPU148 tok/s
RX 7900 XTX24 GBCabe en la GPU85 tok/s
2 × RTX 309048 GBCabe en la GPU81 tok/s
4 × RTX 309096 GBCabe en la GPU76 tok/s
Mac M4 Max 128 GB96 GBCabe en la GPU45 tok/s
Ryzen AI Max+ 395 128 GB96 GBCabe en la GPU24 tok/s
8 × H100 SXM640 GBCabe en la GPU202 tok/s

Estimación a 4 bits con contexto de 32K y 64 GB de DDR5 para el volcado a RAM. Velocidad ≈ ancho de banda de memoria × 78 % ÷ datos leídos por token, más un coste fijo por token, calibrada con 44 pruebas reales de llama.cpp; error típico de unos ±10 %. Compara todas las GPU.

Memoria de GPU necesaria

NivelContexto de 8KContexto de 32KContexto de 128KCalidad frente al modelo completo
Q3_K_M4.0 GB8.2 GB25 GB+10.5 % pérdida notable
Q4_K_M4.4 GB8.7 GB26 GB+2.8 % pérdida pequeña
Q5_K_M4.9 GB9.1 GB26 GB+0.9 % pérdida muy pequeña
Q6_K5.3 GB9.5 GB26 GB+0.3 % casi sin pérdida
Q8_06.3 GB10 GB27 GB≈ 0 % igual que el completo
F1610 GB14 GB31 GB≈ 0 % igual que el completo

Pesos + caché de contexto (según la arquitectura del modelo) + entorno de ejecución. Calidad: aumento de perplexity respecto al modelo completo, según pruebas de llama.cpp, ajustado al tamaño del modelo. Simula tu propia configuración.

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