01Ce qu'il sait faire
Points forts
- Vitesse d'un 3.5B avec capacités d'un 30B
- 128k contexte
- Triple usage chat/code/raisonnement
- Inférence rapide MoE
Limites à connaître
- —RAM CPU 39 Go en offload partiel
- —Licence NVIDIA Open Model
- —Modèle gated sur Hugging Face
Architecture
MoE · 30B total / 3.5B actifs · 128k contexte
Entraînement
Famille Nemotron 3, distillation et RL alignment orientés raisonnement, code et chat.
Idéal pour
RaisonnementCoding agenticInférence rapide MoE
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
17 Go
Q5_K_M
Bon compromis qualité/taille
21 Go
Q8_0
Quasi-indistinguable de FP16
32 Go
FP16
Pleine précision — usage serveur
60 Go
Fallback CPU · Si vous n'avez pas de GPU, comptez 39 Go de RAM minimum pour faire tourner ce modèle à vitesse réduite.
Quel GPU pour faire tourner Nemotron 3 Nano 30B-A3B ?
Pour exécuter Nemotron 3 Nano 30B-A3B en local en quantification Q4, il faut environ 17 Go de VRAM. Le meilleur rapport prix/performance : un RTX 4090 (24 Go de VRAM).
Où acheter le RTX 4090
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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.
$ollama run nemotron-3-nano
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.