01Ce qu'il sait faire
- Léger : ~2,3 Go VRAM en Q4, tient sur petit GPU 4-6 Go
- Orienté raisonnement et suivi d'instructions
- 32k contexte natif
- Licence Apache 2.0 permissive
- —Fine-tune communautaire non officiel, pas de tag Ollama
- —4B : capacités générales limitées face aux modèles plus gros
- —Contexte 32k seulement
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 Qwen3 4B NemotronIF Reasoning SFT ?
Pour exécuter Qwen3 4B NemotronIF Reasoning SFT en local en quantification Q4, il faut environ 2.3 Go de VRAM. Une option à comparer : RTX 5060 Ti 16 Go — gardez une marge pour le système et le contexte ; vérifiez la compatibilité du moteur avec le GPU.
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En mobilité : Qwen3 4B NemotronIF Reasoning SFT tourne aussi sur un PC portable RTX (16 Go de VRAM) →
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- Espace en ligne à vie
- PDF + fichiers
- Remboursé 30 j
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.