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NVIDIA-Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B-BF16

nvidia · sorti le 12 oct. 2026

API gratuite Chat du laboratoire Télécharger Nouveau · en attente de votes Arena
Score Arena—Pas encore de vote sur Arena
Taille124.5 B12 B actifs par token (mélange d'experts)
Téléchargement en 4 bits75 GBpoids seuls, Q4_K_M
Contexte max.1024Ktokens, d'après la configuration du modèle

Où l'utiliser gratuitement

Nouveau : en attente de votes Arena

Sorti le 12 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, et l'essayer gratuitement.

Vitesse sur du matériel courant

MatérielMémoire GPUÇa tient ?Vitesse
RTX 3060 12 GB12 GBNe tient pas—
RTX 4060 Ti 16 GB16 GBNe tient pas—
RTX 309024 GBNe tient pas—
RTX 409024 GBNe tient pas—
RTX 509032 GBGPU + 64 GB de RAM16 tok/s
RX 7900 XTX24 GBNe tient pas—
2 × RTX 309048 GBGPU + 64 GB de RAM21 tok/s
4 × RTX 309096 GBTient dans le GPU70 tok/s
Mac M4 Max 128 GB96 GBTient dans le GPU41 tok/s
Ryzen AI Max+ 395 128 GB96 GBTient dans le GPU25 tok/s
8 × H100 SXM640 GBTient dans le GPU145 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_M63 GB63 GB64 GB+4.7% perte sensible
Q4_K_M76 GB76 GB77 GB+1.2% très faible perte
Q5_K_M89 GB89 GB90 GB+0.4% quasi sans perte
Q6_K103 GB103 GB104 GB+0.2% quasi sans perte
Q8_0133 GB133 GB134 GB≈ 0% identique à l'original
F16250 GB250 GB251 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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