Família Nemotron · 550B de parâmetros

Nemotron 3 Ultra

⚠ MoE 550B / 55B ativos. Modelo de ponta da NVIDIA para raciocínio e código, em escala de datacenter (~319 GB de VRAM em Q4). Licença NVIDIA Open Model.

🇺🇸 NVIDIA·Licença NVIDIA Open Model License·Contexto 125k tokens·Data de lançamento 2026-06-05← Catálogo

01O que ele sabe fazer

Pontos fortes
  • Escala de modelos de fronteira (550B no total, 55B ativos)
  • Esparsidade MoE: custo computacional próximo ao de um modelo denso de 55B
  • Contexto nativo de 128k
  • Licença NVIDIA Open Model (uso comercial permitido)
Limitações que você deve conhecer
  • —~319 GB de VRAM em Q4 — exige várias GPUs H100/MI300 ou um servidor dedicado
  • —Acesso restrito no Hugging Face (aceite por clique)
  • —Fora do alcance do hardware para consumidores
Arquitetura
Mistura de especialistas · 550B parâmetros totais · ~55B ativos por token · contexto de 128k
Treinamento
Família Nemotron 3 da NVIDIA. Variante de fronteira acima do Nemotron 3 Super (120B). Otimizada para raciocínio, código e agentes.
Ideal para
Empresa de datacenterRaciocínioCódigo

04Instalar

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 pull nemotron-3-ultra
⚠
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
319 GB
Q5_K_M
Bom equilíbrio entre qualidade e tamanho
390 GB
Q8_0
Quase indistinguível de FP16
588 GB
FP16
Precisão total — uso em servidor
1100 GB
Fallback para CPU · Se você não tiver GPU, considere 715 GB de RAM mínimo para executar este modelo em velocidade reduzida.

Qual hardware usar para Nemotron 3 Ultra?

Para executar Nemotron 3 Ultra localmente com quantização Q4, você precisa de aproximadamente 319 GB de VRAM. Uma opção para comparar: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — este modelo excede a capacidade de GPU deste mini-PC: escolha um modelo menor ou uma infraestrutura adequada.

Oferta atual: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395)
AmazonVer o preço →

Por que essa escolha? Nossa ficha completa sobre GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) →

Links afiliados — comissão possível sem custo adicional para você, recomendação independente. Como Parceiro Amazon, QualLLM obtém lucro com compras que atendem às condições exigidas.

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
~1.5t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Categoria intermediária
~2.5t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Topo de linha
~5t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900