01Ce qu'il sait faire
- 12B actifs : débit élevé pour un 120B
- Vision, code et raisonnement
- 128k de contexte
- Tag Ollama officiel
- —~70 Go VRAM en Q4 : station multi-GPU ou Mac 128 Go requis
- —Poids gated sur Hugging Face (accès click-through)
- —Pas de score public dans nos sources : performances à vérifier sur vos cas
04Installer
Installez Ollama pour votre OS. Vérifiez le modèle et sa quantification avant le téléchargement. Commencez avec 4096 tokens de contexte, puis contrôlez le placement avec ollama ps. Une commande ci-dessous n’est pas une preuve de test exécuté sur votre machine.
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.
Quel matériel pour Nemotron 3.5 Super 120B-A12B ?
Pour exécuter Nemotron 3.5 Super 120B-A12B en local en quantification Q4, il faut environ 70 Go de VRAM. Une option à comparer : GMKtec EVO-X2 64 Go / 1 To (Ryzen AI Max+ 395) — gardez une marge pour le système et le contexte ; vérifiez la compatibilité du moteur avec le GPU.
Pourquoi ce choix ? Notre fiche complète sur GMKtec EVO-X2 64 Go / 1 To (Ryzen AI Max+ 395) →
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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.