Vote na Free Arena
PT

Todos os modelos › nvidia

NVIDIA-Nemotron-Nano-9B-v2

nvidia · licença aberta · lançado em 12 ago. 2025

Chat do laboratório Download Sem votos na Arena
Pontuação Arena—Ainda sem votos na Arena
Tamanho8.9 Bparâmetros
Download de 4 bits5.4 GBsó os pesos, Q4_K_M
Contexto máximo128Ktokens, segundo a configuração do modelo

Onde usar de graça

Ainda sem votos na Arena

A Arena ainda não votou neste modelo. Ele aparece aqui por ser um modelo pequeno popular na página oficial do laboratório no Hugging Face (245K downloads por mês).

Velocidade em hardware popular

HardwareMemória da GPUCabe?Velocidade
RTX 3060 12 GB12 GBGPU + 64 GB de RAM16 tok/s
RTX 4060 Ti 16 GB16 GBCabe na GPU17 tok/s
RTX 309024 GBCabe na GPU54 tok/s
RTX 409024 GBCabe na GPU57 tok/s
RTX 509032 GBCabe na GPU98 tok/s
RX 7900 XTX24 GBCabe na GPU55 tok/s
2 × RTX 309048 GBCabe na GPU52 tok/s
4 × RTX 309096 GBCabe na GPU49 tok/s
Mac M4 Max 128 GB96 GBCabe na GPU30 tok/s
Ryzen AI Max+ 395 128 GB96 GBCabe na GPU15 tok/s
8 × H100 SXM640 GBCabe na GPU139 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_M6.9 GB13 GB35 GB+10.2% perda perceptível
Q4_K_M7.9 GB14 GB36 GB+2.7% perda pequena
Q5_K_M8.8 GB14 GB37 GB+0.9% perda muito pequena
Q6_K9.8 GB15 GB38 GB+0.3% quase sem perda
Q8_012 GB18 GB40 GB≈ 0% igual ao completo
F1620 GB26 GB48 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.

Compartilhe esta página:XLinkedInRedditWhatsApp