Família Nemotron · 12.6B de parâmetros

Nemotron Nano v2 VL 12B

VLM empresarial 12,6B. Bom desempenho em DocVQA/ChartQA. Extração de documentos profissionais.

🇺🇸 NVIDIA·Licença NVIDIA Open Model License·Contexto 125k tokens·Data de lançamento maio de 2025·Cabe nos 128 GB de o AI TOP ATOM da GIGABYTE (link afiliado)← Catálogo

01O que ele sabe fazer

Pontos fortes
  • Visão + texto em um 12B
  • Contexto de 128k
  • Licença NVIDIA Open Model
Limitações que você deve conhecer
  • —Pior que Qwen3-VL 30B em tarefas complexas de visão
Arquitetura
Modelo denso de visão · 12,6B · Nemotron-Nano-v2 VL · contexto de 128k
Treinamento
NVIDIA Nemotron Nano v2 multimodal — texto + imagens em 12B.
Ideal para
OCR empresarialDocumentos complexos

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 run nemotron3-v2:12b
⚠
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
8 GB
Q5_K_M
Bom equilíbrio entre qualidade e tamanho
10 GB
Q8_0
Quase indistinguível de FP16
14 GB
FP16
Precisão total — uso em servidor
25 GB
Fallback para CPU · Se você não tiver GPU, considere 14 GB de RAM mínimo para executar este modelo em velocidade reduzida.

Qual hardware usar para Nemotron Nano v2 VL 12B?

Para executar Nemotron Nano v2 VL 12B localmente com quantização Q4, você precisa de aproximadamente 8 GB de VRAM. Uma opção para comparar: RTX 5060 Ti 16 GB — mantenha uma margem para o sistema e o contexto; verifique a compatibilidade do motor com a GPU.

Oferta atual: RTX 5060 Ti 16 GB
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Em deslocamento: Nemotron Nano v2 VL 12B também roda em um Notebook RTX (16 GB de VRAM) →

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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
~7t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Categoria intermediária
~22t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Topo de linha
~60t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900