Name: Nemotron 3 Ultra Base (BF16)
Author: NVIDIA

Nemotron 3 Ultra Base (BF16)

⚠ MoE Nemotron 3 Ultra の事前学習済みチェックポイント（Base BF16）：総パラメータ数561B / アクティブパラメータ数約55B、コンテキスト128k、11言語。ファインチューニングおよび研究開発向けで、直接チャットするためのモデルではありません。

🇺🇸 NVIDIA·ライセンス NVIDIA Open Model License·コンテキスト 125k tokens·公開日 2026-06-03← カタログ

01できること

長所

フロンティア級MoE：561B／アクティブ55B、BF16
11言語での多言語事前学習（フランス語を含む）
128k ネイティブコンテキスト
ファインチューニングや研究のためのオープンなベースモデル

知っておくべき限界

—Base バリアント：チャット／指示応答向けのアラインメントは未実施。アプリケーションで使う前にファインチューニングが必要
—Q4では約325 GBのVRAM、BF16では約1.1 TB — H100/MI300のマルチGPU構成が必須
—Ollama タグなし：Hugging Face からのみインストール可能
—NVIDIA Open Model ライセンス（商業利用の場合、使用方法に応じて再確認が必要）

アーキテクチャ

Mixture-of-Experts · 総パラメータ数 561B · トークンごとに約 55B がアクティブ · コンテキスト長 128k · BF16 の重み · latent-MoE + MTP

トレーニング

Nemotron 3 Ultraシリーズのベースチェックポイント（事前学習済み、指示チューニングなし）です。11言語（en, fr, es, it, de, pt, ja, ko, hi, ar, zh）を対象に多言語の事前学習が行われています。Hugging FaceでBF16精度で公開されています。

おすすめの用途

多言語ファインチューニングMoE研究カスタムプレアライメント

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。

$# HuggingFace : nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-Base-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%

325 GB

Q5_K_M

品質とサイズのバランスが良好

398 GB

Q8_0

FP16とほぼ区別がつかない

600 GB

FP16

フル精度 — サーバー用途

1122 GB

CPU フォールバック ・GPUがない場合は、 729 RAM（GB）このモデルを低速で実行するための最低要件。

Nemotron 3 Ultra Base (BF16)に必要なハードウェアは？

Nemotron 3 Ultra Base (BF16)をQ4量子化でローカル実行するには、VRAM 325 GB程度が必要です。比較候補：BOSGAME M5 128GB / 2TB (Ryzen AI Max+ 395) — このモデルは、このミニPCのGPUメモリ容量を超えています。より小さいモデルか、適切な構成のシステムを選んでください。

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