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

nvidia · licença aberta · lançado em 7 mar. 2026

Chat do laboratório Download Sem votos na Arena
Pontuação Arena—Ainda sem votos na Arena
Tamanho4 Bparâmetros
Download de 4 bits2.4 GBsó os pesos, Q4_K_M
Contexto máximo256Ktokens, segundo a configuração do modelo

Onde usar de graça

Ainda sem votos na Arena

A Arena não votou neste modelo. Ele aparece aqui por ser um modelo pequeno popular na página oficial do laboratório no Hugging Face (1.7M de downloads por mês).

Velocidade em hardware popular

HardwareMemória da GPUCabe?Velocidade
RTX 3060 12 GB12 GBCabe na GPU34 tok/s
RTX 4060 Ti 16 GB16 GBCabe na GPU27 tok/s
RTX 309024 GBCabe na GPU83 tok/s
RTX 409024 GBCabe na GPU89 tok/s
RTX 509032 GBCabe na GPU148 tok/s
RX 7900 XTX24 GBCabe na GPU85 tok/s
2 × RTX 309048 GBCabe na GPU81 tok/s
4 × RTX 309096 GBCabe na GPU76 tok/s
Mac M4 Max 128 GB96 GBCabe na GPU45 tok/s
Ryzen AI Max+ 395 128 GB96 GBCabe na GPU24 tok/s
8 × H100 SXM640 GBCabe na GPU202 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

NívelContexto de 8KContexto de 32KContexto de 128KQualidade vs. completo
Q3_K_M4.0 GB8.2 GB25 GB+10.5% perda perceptível
Q4_K_M4.4 GB8.7 GB26 GB+2.8% perda pequena
Q5_K_M4.9 GB9.1 GB26 GB+0.9% perda muito pequena
Q6_K5.3 GB9.5 GB26 GB+0.3% quase sem perda
Q8_06.3 GB10 GB27 GB≈ 0% igual ao completo
F1610 GB14 GB31 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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