01O que ele sabe fazer
- MoE 30B/3B ativos: inferência leve para o tamanho
- 128k de contexto nativo
- Base ideal para fine-tuning próprio
- Uso comercial autorizado (NVIDIA Open Model License)
- —Modelo de base não alinhado — requer fine-tuning/treinamento para seguir instruções para uso em chat
- —Sem tag oficial do Ollama — instalação via HuggingFace
- —~17 GB de VRAM no mínimo em Q4
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.
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.
Qual hardware usar para Nemotron TwoTower 30B-A3B Base?
Para executar Nemotron TwoTower 30B-A3B Base localmente com quantização Q4, você precisa de aproximadamente 17 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.
Por que essa escolha? Nossa ficha completa sobre GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) →
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Em deslocamento: Nemotron TwoTower 30B-A3B Base também roda em um Notebook RTX (24 GB de VRAM) →
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.