01できること
長所
- コンパクトな12BのDenseモデル（Q4でVRAM 7 GB）
- 論理的思考とコーディングに優れています
- RTX 3060 12GBおよびMac Mシリーズで動作
- NVIDIA Open Model ライセンス
知っておくべき限界
- —Hugging Face上のアクセス制限付きモデル（アクセス時にクリック操作が必要）
- —商業利用に制限のあるライセンス（NVIDIA Open Model License）
- —ネイティブのコンテキスト長は公には確認されていません
アーキテクチャ
Dense Transformer · 12B パラメータ · Nemotron 3 Super シリーズのコンパクトバージョン
トレーニング
NVIDIAのNemotron 3 Superシリーズ。最先端の120B MoEモデルから蒸留された、12Bの密なモデルです。
おすすめの用途
推論コードエージェント
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 pull nemotron-3-super
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%
7 GB
Q5_K_M
品質とサイズのバランスが良好
9 GB
Q8_0
FP16とほぼ区別がつかない
13 GB
FP16
フル精度 — サーバー用途
24 GB
CPU フォールバック ・GPUがない場合は、 16 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 12Bに必要なハードウェアは？
Nemotron 3 Super 12BをQ4量子化でローカル実行するには、VRAM 7 GB程度が必要です。比較候補：RTX 5060 Ti 16 GB — 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。
現在のオファー： RTX 5060 Ti 16 GB
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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。
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