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NVIDIA-Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B-BF16
nvidia · sorti le 12 oct. 2026
Où l'utiliser gratuitement
- API gratuite sur OpenRouter : identifiant du modèle
nvidia/nemotron-3.5-super-vl:free. L'essayer côte à côte · Page OpenRouter - Le chat du laboratoire : build.nvidia.com (gratuit avec limites quotidiennes)
- Téléchargez-le et lancez-le chez vous : poids officiels · fichiers GGUF pour Ollama et LM Studio
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
| Matériel | Mémoire GPU | Ça tient ? | Vitesse |
|---|---|---|---|
| RTX 3060 12 GB | 12 GB | Ne tient pas | — |
| RTX 4060 Ti 16 GB | 16 GB | Ne tient pas | — |
| RTX 3090 | 24 GB | Ne tient pas | — |
| RTX 4090 | 24 GB | Ne tient pas | — |
| RTX 5090 | 32 GB | GPU + 64 GB de RAM | 16 tok/s |
| RX 7900 XTX | 24 GB | Ne tient pas | — |
| 2 × RTX 3090 | 48 GB | GPU + 64 GB de RAM | 21 tok/s |
| 4 × RTX 3090 | 96 GB | Tient dans le GPU | 70 tok/s |
| Mac M4 Max 128 GB | 96 GB | Tient dans le GPU | 41 tok/s |
| Ryzen AI Max+ 395 128 GB | 96 GB | Tient dans le GPU | 25 tok/s |
| 8 × H100 SXM | 640 GB | Tient dans le GPU | 145 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
| Niveau | Contexte de 8K | Contexte de 32K | Contexte de 128K | Qualité vs original |
|---|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 63 GB | 63 GB | 64 GB | +4.7% perte sensible |
| Q4_K_M | 76 GB | 76 GB | 77 GB | +1.2% très faible perte |
| Q5_K_M | 89 GB | 89 GB | 90 GB | +0.4% quasi sans perte |
| Q6_K | 103 GB | 103 GB | 104 GB | +0.2% quasi sans perte |
| Q8_0 | 133 GB | 133 GB | 134 GB | ≈ 0% identique à l'original |
| F16 | 250 GB | 250 GB | 251 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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