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NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF16

nvidia · オープンライセンス · 2026年3月7日公開

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サイズ4 Bパラメータ
4ビットのダウンロード2.4 GB重みのみ、Q4_K_M
最大コンテキスト256Kトークン、モデル設定より

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よく使われるハードウェアでの速度

ハードウェアGPUメモリ収まる?速度
RTX 3060 12 GB12 GBGPUに収まる34 tok/s
RTX 4060 Ti 16 GB16 GBGPUに収まる27 tok/s
RTX 309024 GBGPUに収まる83 tok/s
RTX 409024 GBGPUに収まる89 tok/s
RTX 509032 GBGPUに収まる148 tok/s
RX 7900 XTX24 GBGPUに収まる85 tok/s
2 × RTX 309048 GBGPUに収まる81 tok/s
4 × RTX 309096 GBGPUに収まる76 tok/s
Mac M4 Max 128 GB96 GBGPUに収まる45 tok/s
Ryzen AI Max+ 395 128 GB96 GBGPUに収まる24 tok/s
8 × H100 SXM640 GBGPUに収まる202 tok/s

4ビット、32Kコンテキスト、オフロード用にDDR5を64 GBとした推定値。速度 ≈ メモリ帯域 × 78% ÷ 1トークンあたりの読み込みデータ量に、トークンごとの固定コストを加えたもので、44件の実際の llama.cpp テストで補正しています。典型的な誤差は約±10%です。すべてのGPUを比較。

必要なGPUメモリ

レベル8Kコンテキスト32Kコンテキスト128Kコンテキストフル精度との品質比較
Q3_K_M4.0 GB8.2 GB25 GB+10.5% 目立つ劣化
Q4_K_M4.4 GB8.7 GB26 GB+2.8% 小さな劣化
Q5_K_M4.9 GB9.1 GB26 GB+0.9% ごくわずかな劣化
Q6_K5.3 GB9.5 GB26 GB+0.3% ほぼ劣化なし
Q8_06.3 GB10 GB27 GB≈ 0% フル精度と同等
F1610 GB14 GB31 GB≈ 0% フル精度と同等

重み+コンテキストキャッシュ(モデルのアーキテクチャから算出)+ランタイム。品質:フル精度モデルに対するperplexityの増加分で、llama.cpp のテストをもとにモデルサイズに合わせて換算しています。自分の環境をシミュレーション。

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