01O que ele sabe fazer
- MoE de ponta: 561B / 55B ativos em BF16
- Pré-treinamento multilíngue em 11 línguas (inclusive francês)
- Contexto nativo de 128k
- Base aberta para fine-tuning e pesquisa
- —Variante Base: sem alinhamento para chat/instruct, requer fine-tuning antes do uso em aplicações
- —~325 GB VRAM em Q4, ~1,1 TB em BF16 — multi-GPU H100/MI300 obrigatório
- —Sem tag Ollama: instalação via Hugging Face apenas
- —Licença NVIDIA Open Model (reler conforme o uso comercial)
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 3 Ultra Base (BF16)?
Para executar Nemotron 3 Ultra Base (BF16) localmente com quantização Q4, você precisa de aproximadamente 325 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.
Por que essa escolha? Nossa ficha completa sobre GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) →
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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.