Família Nemotron · 561B de parâmetros

Nemotron 3 Ultra (BF16)

⚠ Nemotron 3 Ultra BF16 (561B MoE, ~55B ativos). 128k ctx, raciocínio e código multilíngues. Datacenter (~325 GB VRAM Q4). Licença NVIDIA Open Model.

🇺🇸 NVIDIA·Licença NVIDIA Open Model License·Contexto 125k tokens·Data de lançamento 2026-06-03← Catálogo

01O que ele sabe fazer

Pontos fortes
  • MoE de ponta: 561B / 55B ativos em BF16
  • Multilíngue em 11 idiomas (incluindo francês)
  • Contexto nativo de 128k
  • Licença NVIDIA Open Model (uso comercial permitido)
Limitações que você deve conhecer
  • —~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)
Arquitetura
Mistura de Especialistas · 561B de parâmetros totais · ~55B ativos por token · contexto de 128k · pesos BF16
Treinamento
Checkpoint BF16 (variante pós-Base) da família Nemotron 3 Ultra. Pré-treinamento multilíngue abrangendo 11 línguas (en, fr, es, it, de, pt, ja, ko, hi, ar, zh).
Ideal para
Raciocínio para datacenterCódigo multilíngueMoE de alta capacidade

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.

$# HuggingFace : nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-BF16
⚠
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
325 GB
Q5_K_M
Bom equilíbrio entre qualidade e tamanho
398 GB
Q8_0
Quase indistinguível de FP16
600 GB
FP16
Precisão total — uso em servidor
1122 GB
Fallback para CPU · Se você não tiver GPU, considere 729 GB de RAM mínimo para executar este modelo em velocidade reduzida.

Qual hardware usar para Nemotron 3 Ultra (BF16)?

Para executar Nemotron 3 Ultra (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.

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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
~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