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NVIDIA-Nemotron-Nano-9B-v2

nvidia · licence ouverte · sorti le 12 août 2025

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Score Arena—Pas encore de vote sur Arena
Taille8.9 Bparamètres
Téléchargement en 4 bits5.4 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 (245K téléchargements par mois).

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 GBTient dans le GPU17 tok/s
RTX 309024 GBTient dans le GPU54 tok/s
RTX 409024 GBTient dans le GPU57 tok/s
RTX 509032 GBTient dans le GPU98 tok/s
RX 7900 XTX24 GBTient dans le GPU55 tok/s
2 × RTX 309048 GBTient dans le GPU52 tok/s
4 × RTX 309096 GBTient dans le GPU49 tok/s
Mac M4 Max 128 GB96 GBTient dans le GPU30 tok/s
Ryzen AI Max+ 395 128 GB96 GBTient dans le GPU15 tok/s
8 × H100 SXM640 GBTient dans le GPU139 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_M6.9 GB13 GB35 GB+10.2% perte sensible
Q4_K_M7.9 GB14 GB36 GB+2.7% faible perte
Q5_K_M8.8 GB14 GB37 GB+0.9% très faible perte
Q6_K9.8 GB15 GB38 GB+0.3% quasi sans perte
Q8_012 GB18 GB40 GB≈ 0% identique à l'original
F1620 GB26 GB48 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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