01Ce qu'il sait faire
Points forts
- Apache 2.0 (usage commercial libre)
- Multimodal vision-langage (encodeur SigLIP)
- Multilingue
- 128k contexte natif
- Spécialement entraîné pour la modération de contenus
Limites à connaître
- —Spécialisé safety — pas généraliste
- —Pas de tag Ollama officiel — install via HuggingFace
- —Bench publics encore limités
Architecture
Transformer dense · 4.3B paramètres · vision-langage (encodeur SigLIP) · 128k contexte
Entraînement
Nemotron 3.5 Content Safety (NVIDIA) : modèle multimodal dédié à la classification et modération de contenus sensibles (texte + image). Architecture vision-langage avec encodeur SigLIP, plusieurs langues couvertes.
Idéal pour
Modération multimodaleDétection de contenus sensiblesFiltrage texte+image
02Mémoire requise
VRAM GPU approximative pour faire tourner ce modèle, overhead contexte de 4k tokens inclus. Pour un contexte plus long, ajoutez ~1 Go par tranche de 8k tokens.
Q4_K_M
Le plus léger, ~5% de perte
2.5 Go
Q5_K_M
Bon compromis qualité/taille
3.1 Go
Q8_0
Quasi-indistinguable de FP16
4.6 Go
FP16
Pleine précision — usage serveur
9 Go
Fallback CPU · Si vous n'avez pas de GPU, comptez 6 Go de RAM minimum pour faire tourner ce modèle à vitesse réduite.
Quel GPU pour faire tourner Nemotron 3.5 Content Safety ?
Pour exécuter Nemotron 3.5 Content Safety en local en quantification Q4, il faut environ 2.5 Go de VRAM. Le meilleur rapport prix/performance : un RTX 5060 (8 Go de VRAM).
Où acheter le RTX 5060
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03Vitesse attendue
Tokens générés par seconde en Q4_K_M, contexte 4k. Au-delà de 20 t/s, la lecture est confortable. En dessous de 10 t/s, c'est juste pour tester.
04Installer
Le chemin le plus court : Ollama. Une commande, le modèle est téléchargé et lancé.
$# HuggingFace : nvidia/Nemotron-3.5-Content-Safety
LM Studio
Interface graphique, zéro CLI
→ Voir le guide
llama.cpp
Perf brute, build from source
→ Voir le guide
vLLM
Serveur OpenAI-compatible prod
→ Voir le guide
Jan / GPT4All
Apps desktop tout-en-un
→ Voir le guide
⚠
Premier téléchargement : entre 2 et 40 Go selon la quantization choisie. Espace disque à prévoir, connexion stable recommandée. Les relances suivantes sont instantanées.