Free Arenaで投票

すべてのモデル › nvidia

NVIDIA-Nemotron-Nano-9B-v2

nvidia · オープンライセンス · 2025年8月12日公開

ラボのチャット ダウンロード Arenaの投票なし
Arenaスコア—Arenaではまだ投票されていません
サイズ8.9 Bパラメータ
4ビットのダウンロード5.4 GB重みのみ、Q4_K_M
最大コンテキスト128Kトークン、モデル設定より

無料で使える場所

Arenaの投票はまだありません

Arenaではこのモデルへの投票はありません。開発元の公式Hugging Faceページで人気の小型モデルのため掲載しています(月間237Kダウンロード)。

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+64 GBのRAM16 tok/s
RTX 4060 Ti 16 GB16 GBGPUに収まる17 tok/s
RTX 309024 GBGPUに収まる54 tok/s
RTX 409024 GBGPUに収まる57 tok/s
RTX 509032 GBGPUに収まる98 tok/s
RX 7900 XTX24 GBGPUに収まる55 tok/s
2 × RTX 309048 GBGPUに収まる52 tok/s
4 × RTX 309096 GBGPUに収まる49 tok/s
Mac M4 Max 128 GB96 GBGPUに収まる30 tok/s
Ryzen AI Max+ 395 128 GB96 GBGPUに収まる15 tok/s
8 × H100 SXM640 GBGPUに収まる139 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_M6.9 GB13 GB35 GB+10.2% 目立つ劣化
Q4_K_M7.9 GB14 GB36 GB+2.7% 小さな劣化
Q5_K_M8.8 GB14 GB37 GB+0.9% ごくわずかな劣化
Q6_K9.8 GB15 GB38 GB+0.3% ほぼ劣化なし
Q8_012 GB18 GB40 GB≈ 0% フル精度と同等
F1620 GB26 GB48 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。

このページを共有:XLinkedInRedditWhatsApp

どのページでも / または Ctrl+K で検索できます。