ファミリー Nemotron · 120B パラメータ

Nemotron 3 Super 120B

MoE、総パラメータ数120B/アクティブパラメータ数12B。NVIDIA初のフロンティアモデルのリリース。SWE-Bench Verifiedで60%。

🇺🇸 NVIDIA·ライセンス NVIDIA Open Model License·コンテキスト 125k tokens·公開日 2026年3月← カタログ

01できること

長所
  • NVIDIA初のフロンティアモデルのリリース
  • 60% SWE-Bench Verified
  • 商業利用許可あり
知っておくべき限界
  • —Q4で72GB以上
  • —Ollamaでのサポートは一部のみ
アーキテクチャ
MoE 120B/12B アクティブパラメータ · NVIDIA Open Model License
トレーニング
10兆トークンの学習データも公開されています。
おすすめの用途
企業エージェントコード

05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-super:120b
⚠
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%
72 GB
Q5_K_M
品質とサイズのバランスが良好
86 GB
Q8_0
FP16とほぼ区別がつかない
132 GB
FP16
フル精度 — サーバー用途
240 GB
CPU フォールバック ・GPUがない場合は、 100 RAM(GB) このモデルを低速で実行するための最低要件。

Nemotron 3 Super 120Bに必要なハードウェアは?

Nemotron 3 Super 120BをQ4量子化でローカル実行するには、VRAM 72 GB程度が必要です。比較候補:GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (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。

エントリーレベル
~2t/s
GTX 1650、RX 6600、MBA M2 8GB
ミッドレンジ
~10t/s
RTX 4060、4070、MBP M3 Pro
ハイエンド
~25t/s
RTX 4090、M4 Max、Radeon 7900

04パブリックベンチマーク

スコアはモデルカード、またはMMLU-Pro/コミュニティの資料から転載したものです。単位:正答率(%)。

SWE-Bench Verified
60