Famille Nemotron · 120B paramètres

Nemotron 3 Super 120B

MoE 120B/12B actifs. Première release frontière NVIDIA. 60% SWE-Bench Verified.

🇺🇸 NVIDIA·Licence NVIDIA Open Model License·Contexte 125k tokens·Sortie Mars 2026·Testé sur l'AI TOP ATOM de GIGABYTE (lien affilié) · nos mesures← Catalogue

01Ce qu'il sait faire

Points forts
  • Première release frontière NVIDIA
  • 60% SWE-Bench Verified
  • Licence commerciale OK
Limites à connaître
  • —72+ Go en Q4
  • —Support Ollama partiel
Architecture
MoE 120B/12B actifs · NVIDIA Open Model License
Entraînement
10T tokens d'entraînement aussi libérés.
Idéal pour
EntrepriseAgentsCode

05Installer

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.

$ollama run nemotron-3-super:120b
⚠
Premier téléchargement : entre 2 et 40 Go selon la quantization choisie. Espace disque à prévoir, connexion stable recommandée. Les relances suivantes sont instantanées.

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
72 Go
Q5_K_M
Bon compromis qualité/taille
86 Go
Q8_0
Quasi-indistinguable de FP16
132 Go
FP16
Pleine précision — usage serveur
240 Go
Fallback CPU · Si vous n'avez pas de GPU, comptez 100 Go de RAM minimum pour faire tourner ce modèle à vitesse réduite.

Quel matériel pour Nemotron 3 Super 120B ?

Pour exécuter Nemotron 3 Super 120B en local en quantification Q4, il faut environ 72 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.

Offre actuelle : 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.

Entrée de gamme
~2t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8Go
Milieu de gamme
~10t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Haut de gamme
~25t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900

04Benchmarks publics

Scores reproduits depuis les model cards ou MMLU-Pro / communautaires. Unité : % bonnes réponses.

SWE-Bench Verified
60