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Llama-3.1-Nemotron-Nano-VL-8B-V1

nvidia · licence ouverte · sorti le 3 juin 2025

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Taille8.7 Bparamètres
Téléchargement en 4 bits5.3 GBpoids seuls, Q4_K_M
Contexte max.128Ktokens, d'après la configuration du modèle

Où l'utiliser gratuitement

Aucun vote Arena pour l'instant

Arena n'a pas voté pour ce modèle. Il figure ici parce que c'est un petit modèle populaire sur la page Hugging Face officielle de son laboratoire (82K téléchargements par mois).

Vitesse sur du matériel courant

MatérielMémoire GPUÇa tient ?Vitesse
RTX 3060 12 GB12 GBTient dans le GPU29 tok/s
RTX 4060 Ti 16 GB16 GBTient dans le GPU23 tok/s
RTX 309024 GBTient dans le GPU71 tok/s
RTX 409024 GBTient dans le GPU76 tok/s
RTX 509032 GBTient dans le GPU127 tok/s
RX 7900 XTX24 GBTient dans le GPU73 tok/s
2 × RTX 309048 GBTient dans le GPU69 tok/s
4 × RTX 309096 GBTient dans le GPU65 tok/s
Mac M4 Max 128 GB96 GBTient dans le GPU39 tok/s
Ryzen AI Max+ 395 128 GB96 GBTient dans le GPU20 tok/s
8 × H100 SXM640 GBTient dans le GPU177 tok/s

Estimation en 4 bits avec un contexte de 32K et 64 GB de DDR5 pour le déchargement. Vitesse ≈ bande passante mémoire × 78 % ÷ données lues par token, plus un coût fixe par token, calibrée sur 44 tests llama.cpp réels ; erreur typique d'environ ±10 %. Comparer tous les GPU.

Mémoire GPU nécessaire

NiveauContexte de 8KContexte de 32KContexte de 128KQualité vs original
Q3_K_M6.0 GB9.2 GB22 GB+10.3% perte sensible
Q4_K_M6.9 GB10 GB23 GB+2.8% faible perte
Q5_K_M7.9 GB11 GB24 GB+0.9% très faible perte
Q6_K8.8 GB12 GB25 GB+0.3% quasi sans perte
Q8_011 GB14 GB27 GB≈ 0% identique à l'original
F1619 GB22 GB35 GB≈ 0% identique à l'original

Poids + cache de contexte (d'après l'architecture du modèle) + runtime. Qualité : hausse de perplexity par rapport au modèle complet, d'après les tests llama.cpp, ajustée selon la taille du modèle. Simulez votre propre configuration.

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