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NVIDIA-Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B-BF16
nvidia · lançado em 12 out. 2026
Onde usar de graça
- API grátis no OpenRouter: ID do modelo
nvidia/nemotron-3.5-super-vl:free. Teste lado a lado · Página do OpenRouter - Chat do próprio laboratório: build.nvidia.com (grátis com limites diários)
- Baixe e rode em casa: pesos oficiais · arquivos GGUF para Ollama e LM Studio
Novo: aguardando votos da Arena
Lançado em 12 out. 2026. A Arena ainda não votou neste modelo. Assim que votar, o modelo entra no ranking automaticamente, em geral na noite seguinte. Até lá, você já pode ver abaixo o tamanho, a memória necessária e a velocidade, e testá-lo de graça.
Velocidade em hardware popular
| Hardware | Memória da GPU | Cabe? | Velocidade |
|---|---|---|---|
| RTX 3060 12 GB | 12 GB | Não cabe | — |
| RTX 4060 Ti 16 GB | 16 GB | Não cabe | — |
| RTX 3090 | 24 GB | Não cabe | — |
| RTX 4090 | 24 GB | Não cabe | — |
| RTX 5090 | 32 GB | GPU + 64 GB de RAM | 16 tok/s |
| RX 7900 XTX | 24 GB | Não cabe | — |
| 2 × RTX 3090 | 48 GB | GPU + 64 GB de RAM | 21 tok/s |
| 4 × RTX 3090 | 96 GB | Cabe na GPU | 70 tok/s |
| Mac M4 Max 128 GB | 96 GB | Cabe na GPU | 41 tok/s |
| Ryzen AI Max+ 395 128 GB | 96 GB | Cabe na GPU | 25 tok/s |
| 8 × H100 SXM | 640 GB | Cabe na GPU | 145 tok/s |
Estimativa com 4 bits e contexto de 32K, com 64 GB de DDR5 para offload. Velocidade ≈ largura de banda da memória × 78% ÷ dados lidos por token, mais um custo fixo por token, calibrada em 44 testes reais com llama.cpp; erro típico de cerca de ±10%. Compare todas as GPUs.
Memória de GPU necessária
| Nível | Contexto de 8K | Contexto de 32K | Contexto de 128K | Qualidade vs. completo |
|---|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 63 GB | 63 GB | 64 GB | +4.7% perda perceptível |
| Q4_K_M | 76 GB | 76 GB | 77 GB | +1.2% perda muito pequena |
| Q5_K_M | 89 GB | 89 GB | 90 GB | +0.4% quase sem perda |
| Q6_K | 103 GB | 103 GB | 104 GB | +0.2% quase sem perda |
| Q8_0 | 133 GB | 133 GB | 134 GB | ≈ 0% igual ao completo |
| F16 | 250 GB | 250 GB | 251 GB | ≈ 0% igual ao completo |
Pesos + cache de contexto (a partir da arquitetura do modelo) + runtime. Qualidade: aumento em perplexity em relação ao modelo completo, com base em testes com llama.cpp, ajustado pelo tamanho do modelo. Simule a sua configuração.
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