Voter dans Free Arena

Tous les modèles › nvidia

NVIDIA-Nemotron-3.5-Bolt-74B-A9B-BF16

nvidia · sorti le 9 oct. 2026

Chat du laboratoire Télécharger Nouveau · en attente de votes Arena
Score Arena—Pas encore de vote sur Arena
Taille74.9 B9 B actifs par token (mélange d'experts)
Téléchargement en 4 bits45 GBpoids seuls, Q4_K_M
Contexte max.256Ktokens, d'après la configuration du modèle

Où l'utiliser gratuitement

Nouveau : en attente de votes Arena

Sorti le 9 oct. 2026. Arena n'a pas encore voté pour ce modèle. Dès que ce sera le cas, le modèle rejoindra le classement automatiquement, en général la nuit suivante. D'ici là, vous pouvez déjà consulter ci-dessous sa taille, ses besoins en mémoire et sa vitesse.

Vitesse sur du matériel courant

MatérielMémoire GPUÇa tient ?Vitesse
RTX 3060 12 GB12 GBGPU + 64 GB de RAM16 tok/s
RTX 4060 Ti 16 GB16 GBGPU + 64 GB de RAM17 tok/s
RTX 309024 GBGPU + 64 GB de RAM24 tok/s
RTX 409024 GBGPU + 64 GB de RAM24 tok/s
RTX 509032 GBGPU + 64 GB de RAM36 tok/s
RX 7900 XTX24 GBGPU + 64 GB de RAM24 tok/s
2 × RTX 309048 GBTient dans le GPU91 tok/s
4 × RTX 309096 GBTient dans le GPU86 tok/s
Mac M4 Max 128 GB96 GBTient dans le GPU50 tok/s
Ryzen AI Max+ 395 128 GB96 GBTient dans le GPU32 tok/s
8 × H100 SXM640 GBTient dans le GPU166 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_M38 GB38 GB39 GB+4.7% perte sensible
Q4_K_M46 GB46 GB47 GB+1.2% très faible perte
Q5_K_M54 GB54 GB55 GB+0.4% quasi sans perte
Q6_K62 GB62 GB63 GB+0.2% quasi sans perte
Q8_080 GB80 GB81 GB≈ 0% identique à l'original
F16150 GB151 GB151 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.

Partager cette page :XLinkedInRedditWhatsApp