ファミリー Nemotron · 30B パラメータ

Nemotron 3.5 Lightning 30B-A3B (BF16)

Nemotron 3.5 LightningのBF16チェックポイント:MoEで総パラメータ数30B、アクティブパラメータ数3B、コンテキスト256k、Q4でVRAM約25 GB。ローカルで高速な推論とコード生成が可能。

🇺🇸 NVIDIA·ライセンス NVIDIA Open Model License·コンテキスト 256k tokens·公開日 2026-08-01← カタログ

01できること

長所
  • MoE 30B/アクティブパラメータ3B:ローカルでの高い処理速度
  • 256kのネイティブコンテキスト
  • 論理的推論およびコードに適しています
  • NVIDIA Open Model ライセンス(商業利用可)
知っておくべき限界
  • —Q4で約17GBのVRAMが必要:VRAM 16〜24GBのGPUを推奨
  • —Ollama タグなし:Hugging Face からのみインストール可能
アーキテクチャ
Mixture-of-Experts・総パラメータ数30B・トークンごとのアクティブパラメータ数は約3B・コンテキスト長256k・BF16の重み
トレーニング
Nemotron 3.5 Lightning(NVIDIA)のBF16チェックポイント。アクティブなパラメータ数が少ないため、高速な推論に最適化されたMoEバリアントです。
おすすめの用途
ローカルでの論理的推論エージェント/コード長文コンテキスト 256k

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。

$# HuggingFace : nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-BF16
⚠
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%
25 GB
Q5_K_M
品質とサイズのバランスが良好
29 GB
Q8_0
FP16とほぼ区別がつかない
35 GB
FP16
フル精度 — サーバー用途
66 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 3.5 Lightning 30B-A3B (BF16)に必要なハードウェアは?

Nemotron 3.5 Lightning 30B-A3B (BF16)をQ4量子化でローカル実行するには、VRAM 25 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
~50t/s
GTX 1650、RX 6600、MBA M2 8GB
ミッドレンジ
~85t/s
RTX 4060、4070、MBP M3 Pro
ハイエンド
~130t/s
RTX 4090、M4 Max、Radeon 7900