01できること
長所
- 3.5Bの速度と30Bの能力を備えたもの
- 128k コンテキスト
- チャット・コード・推論の3つの用途に対応
- 高速MoE推論
知っておくべき限界
- —CPUのRAM 39GB(部分的なオフロードあり)
- —NVIDIA Open Model ライセンス
- —Hugging Face上のアクセス制限付きモデル
アーキテクチャ
MoE · 総パラメータ数30B / アクティブパラメータ数3.5B · コンテキスト128k
トレーニング
Nemotron 3ファミリー。推論・コード・チャットを重視した蒸留とRLアライメント。
おすすめの用途
推論エージェント型コーディング高速MoE推論
04インストール
インストール Ollama お使いのOS向け。ダウンロード前にモデルと量子化を確認してください。まずはコンテキストを4096トークンに設定し、その後、ollama ps でモデルの配置先を確認してください。以下にコマンドが記載されていることは、お使いのマシンでテストが実行された証拠にはなりません。
$ollama run nemotron-3-nano
LM Studio
グラフィカルインターフェース、CLI不要
→ ガイドを見る
llama.cpp
純粋な性能、ソースからのビルド
→ ガイドを見る
vLLM
OpenAI互換の本番サーバー
→ ガイドを見る
Jan / GPT4All
オールインワンデスクトップアプリ
→ ガイドを見る
⚠
初回ダウンロード:選択した量子化により 2 GB から 40 GB。ディスク容量を確保し、安定した接続を推奨します。その後の起動は即時です。
02必要なメモリ
このモデルを動作させるためのGPU VRAMの概算値(4kトークンのコンテキストオーバーヘッドを含む)。より長いコンテキストが必要な場合は、8kトークンごとに約1 GBを追加してください。
Q4_K_M
最も軽量、損失約 5%
17 GB
Q5_K_M
品質とサイズのバランスが良好
21 GB
Q8_0
FP16とほぼ区別がつかない
32 GB
FP16
フル精度 — サーバー用途
60 GB
CPU フォールバック ・GPUがない場合は、 39 RAM(GB) このモデルを低速で実行するための最低要件。
Nemotron 3 Nano 30B-A3Bに必要なハードウェアは?
Nemotron 3 Nano 30B-A3BをQ4量子化でローカル実行するには、VRAM 17 GB程度が必要です。比較候補:GMKtec EVO-X2 64GB / 1TB (Ryzen AI Max+ 395) — システムとコンテキスト用のメモリに余裕を持たせ、推論エンジンがGPUに対応していることを確認してください。
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03予想速度
Q4_K_M、コンテキスト 4k での毎秒生成トークン数。 20 t/sを超えると快適に読めます。 10 t/s未満では、試用にとどまります。
QuelLLM キット用途別のリファレンスガイド
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