Família Nemotron · 120B de parâmetros

Nemotron 3 Super 120B

MoE 120B/12B ativos. Primeiro lançamento de um modelo de fronteira da NVIDIA. 60% no SWE-Bench Verified.

🇺🇸 NVIDIA·Licença NVIDIA Open Model License·Contexto 125k tokens·Data de lançamento março de 2026·Testado em o AI TOP ATOM da GIGABYTE (link afiliado) · nossas medições← Catálogo

01O que ele sabe fazer

Pontos fortes
  • Primeiro lançamento da NVIDIA de um modelo de fronteira
  • 60% no SWE-Bench Verified
  • Licença comercial OK
Limitações que você deve conhecer
  • —72+ GB em Q4
  • —Suporte parcial ao Ollama
Arquitetura
MoE 120B/12B ativos · NVIDIA Open Model License
Treinamento
10T de tokens de treinamento também liberados.
Ideal para
EmpresaAgentesCódigo

05Instalar

Instale Ollama para seu SO. Verifique o modelo e sua quantização antes do download. Comece com 4096 tokens de contexto, depois verifique a alocação com ollama ps. Um comando abaixo não é prova de teste executado na sua máquina.

$ollama run nemotron-3-super:120b
⚠
Primeiro download: entre 2 e 40 GB, dependendo da quantização escolhida. Reserve espaço em disco; recomenda-se uma conexão estável. As execuções seguintes são instantâneas.

02Memória necessária

Quantidade aproximada de VRAM da GPU necessária para executar este modelo, incluindo a memória adicional para um contexto de 4k tokens. Para um contexto mais longo, adicione ~1 GB a cada 8k tokens.

Q4_K_M
O mais leve, ~5% de perda
72 GB
Q5_K_M
Bom equilíbrio entre qualidade e tamanho
86 GB
Q8_0
Quase indistinguível de FP16
132 GB
FP16
Precisão total — uso em servidor
240 GB
Fallback para CPU · Se você não tiver GPU, considere 100 GB de RAM mínimo para executar este modelo em velocidade reduzida.

Qual hardware usar para Nemotron 3 Super 120B?

Para executar Nemotron 3 Super 120B localmente com quantização Q4, você precisa de aproximadamente 72 GB de VRAM. Uma opção para comparar: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — mantenha uma margem para o sistema e o contexto; verifique a compatibilidade do motor com a GPU.

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03Velocidade estimada

Tokens gerados por segundo em Q4_K_M, contexto 4k. Acima de 20 t/s, a leitura é confortável. Abaixo de 10 t/s, é apenas para testar.

Categoria de entrada
~2t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Categoria intermediária
~10t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Topo de linha
~25t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900

04Benchmarks públicos

Pontuações reproduzidas a partir das fichas dos modelos ou de fontes do MMLU-Pro / da comunidade. Unidade: % de respostas corretas.

SWE-Bench Verified
60