01Ce qu'il sait faire
- MoE 30B/3B actifs : inférence légère pour la taille
- 128k de contexte natif
- Socle idéal pour fine-tuning maison
- Usage commercial autorisé (NVIDIA Open Model License)
- —Modèle de base non aligné — nécessite fine-tuning/instruct pour du chat
- —Pas de tag Ollama officiel — install via HuggingFace
- —~17 Go VRAM mini en Q4
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 TwoTower 30B-A3B Base ?
Pour exécuter Nemotron TwoTower 30B-A3B Base en local en quantification Q4, il faut environ 17 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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En mobilité : Nemotron TwoTower 30B-A3B Base tourne aussi sur un PC portable RTX (24 Go de VRAM) →
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.