Nemotron 3 Omni TPS kalkulátor

Otevřít váhy NVIDIA 30B parametry April 2026

Každá karta níže je hodnocena podle tohoto modelu na základě délky kontextu a minimální kvality, kterou si zvolíte. Rychlost je odhad pro jednotlivý požadavek, vypočítaná z paměťové šířky karty a velikosti modelu po kompresi..

Vypočteno pro tento model

241 karty, které to mohou spustit

818 karty, které máme specifikace pro

Nejmenší karta, která se vejde

Xeon Phi 7120P

16 GB · Q3_K_M · 48.4 tok/s

Nejrychlejší karta

B200

627 tok/s · 180 GB

Které GPU mohou spustit Nemotron 3 Omni?

Nastavte vstupy, přečtěte si odpověď

Delší konverzace potřebuje více paměti, což může tento model vytlačit z menších karet..

Skrývá karty, které by se do modelu vešly pouze jeho stlačením pod tento bod.

241 karty odpovídají

Vypočítávání
Potřebuje Kvantisace Pohodlné
627 tok/s

376–1,004 · nízká důvěra

B200 NVIDIA 180 GB 8,000 GB/s Jan 2024 31.2 GB Q8_0 Pohodlný
627 tok/s

376–1,004 · nízká důvěra

B300 NVIDIA 288 GB 8,000 GB/s Sep 2025 31.2 GB Q8_0 Pohodlný
501 tok/s

301–802 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI350X AMD 288 GB 8,190 GB/s Jan 2025 31.2 GB Q8_0 Pohodlný
501 tok/s

301–802 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI355X AMD 288 GB 8,190 GB/s Jan 2025 31.2 GB Q8_0 Pohodlný
401 tok/s

240–641 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI300 AMD 128 GB 6,550 GB/s Jan 2023 31.2 GB Q8_0 Pohodlný
384 tok/s

230–614 · nízká důvěra

H200 NVL NVIDIA 141 GB 4,890 GB/s Nov 2024 31.2 GB Q8_0 Pohodlný
384 tok/s

230–614 · nízká důvěra

H200 SXM 141 GB NVIDIA 141 GB 4,890 GB/s Nov 2024 31.2 GB Q8_0 Pohodlný
367 tok/s

220–587 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI325X AMD 256 GB 6,000 GB/s Oct 2024 31.2 GB Q8_0 Pohodlný
326 tok/s

195–521 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI300A AMD 128 GB 5,325 GB/s Dec 2023 31.2 GB Q8_0 Pohodlný
326 tok/s

195–521 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI300X AMD 192 GB 5,325 GB/s Dec 2023 31.2 GB Q8_0 Pohodlný
326 tok/s

195–521 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI308X AMD 192 GB 5,325 GB/s Dec 2023 31.2 GB Q8_0 Pohodlný
309 tok/s

185–494 · nízká důvěra

H100 NVL 94 GB NVIDIA 94 GB 3,940 GB/s Mar 2023 31.2 GB Q8_0 Pohodlný
264 tok/s

158–422 · nízká důvěra

H100 PCIe 96 GB NVIDIA 96 GB 3,360 GB/s Mar 2023 31.2 GB Q8_0 Pohodlný
264 tok/s

158–422 · nízká důvěra

H100 SXM5 80 GB NVIDIA 80 GB 3,360 GB/s Oct 2022 31.2 GB Q8_0 Pohodlný
264 tok/s

158–422 · nízká důvěra

H100 SXM5 94 GB NVIDIA 94 GB 3,360 GB/s Mar 2023 31.2 GB Q8_0 Pohodlný
264 tok/s

158–422 · nízká důvěra

H100 SXM5 96 GB NVIDIA 96 GB 3,360 GB/s Mar 2023 31.2 GB Q8_0 Pohodlný
264 tok/s

158–422 · nízká důvěra

H800 SXM5 NVIDIA 80 GB 3,360 GB/s Mar 2023 31.2 GB Q8_0 Pohodlný
239 tok/s

143–383 · nízká důvěra

Tesla V100 SXM2 16 GB NVIDIA 16 GB 1,130 GB/s Nov 2019 13.7 GB Q3_K_M Těsný
213 tok/s

128–341 · nízká důvěra

DRIVE A100 PROD NVIDIA 32 GB 1,870 GB/s May 2020 24.2 GB Q6_K Těsný
213 tok/s

128–341 · nízká důvěra

GRID A100A NVIDIA 32 GB 1,870 GB/s May 2020 24.2 GB Q6_K Těsný
204 tok/s

122–326 · nízká důvěra

GeForce RTX 5090 NVIDIA 32 GB 1,790 GB/s Jan 2025 24.2 GB Q6_K Těsný
204 tok/s

122–326 · nízká důvěra

GeForce RTX 5090 D NVIDIA 32 GB 1,790 GB/s Jan 2025 24.2 GB Q6_K Těsný
203 tok/s

122–325 · nízká důvěra

GeForce RTX 5080 NVIDIA 16 GB 960 GB/s Jan 2025 13.7 GB Q3_K_M Těsný
201 tok/s

120–321 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI250 AMD 128 GB 3,280 GB/s Nov 2021 31.2 GB Q8_0 Pohodlný
201 tok/s

120–321 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI250X AMD 128 GB 3,280 GB/s Nov 2021 31.2 GB Q8_0 Pohodlný

Rychlosti jsou odhady pro jednoho žadatele — jednu konverzaci najednou — vypočítané z šířky pásma paměti, velikosti modelu a kvantizace. Skutečný průchod se liší s výkonem inference a jeho verzí. Čísla zveřejněná výrobci hardwaru měří mnoho simultánních požadavků a jsou mnohem vyšší..

Na záznamu

Plná specifikace

Všechno o tomto modelu v záznamech. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, spíše než jak funguje — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vynaloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jiné úrovni..

Původ

Kdo vytvořil tento model, kde a kdy byl publikován.

Organizace
NVIDIA
Typ organizace
Industry
Země
United States of America
Publikováno
28 April 2026

Co to dělá

Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.

Doména
Language, Multimodal
Úkol
Language modeling/generation

Velikost

Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.

parametry
30B

30B, multimodal

Výcviková data
tokens

Dostupnost

Zda můžete získat model a spustit ho na svém vlastním hardwaru, což rozhoduje o tom, zda se některé z čísel grafických karet na této stránce vztahují.

Hmotnosti
Open — downloadable
Přístup k modelu
Open weights (unrestricted)

Extrémy

Co čísla znamenají

Co je potřeba k provozování tohoto modelu

Minimum karta

Xeon Phi 7120P

Potřeba paměti

13.7 GB

Nejrychlejší

627 tok/s

Nemotron 3 Omni dosahuje počtu parametrů 30B. To přistane v oblasti, kterou může zvládnout seriózní desktopová KARTA, jakmile jsou VÁHY zkomprimovány. Počet KARET, které sledujeme a které to mohou spustit: 241.

Nejmenší karta, která to pojme, je Xeon Phi 7120P, s kapacitou VRAM 16 GB, spuštění na kompresi Q3_K_M a vyrábějí kolem 48.4 tokenů za sekundu

Špičkový model je B200, generování přibližně 627 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.

O tomto modelu

Nemotron 3 Omni byl zveřejněn NVIDIA, v zemi zaznamenané jako United States of America, během April 2026. Vychází z organizace, která je kategorizována jako industry.

funguje v oblasti Language, Multimodal, a je zaznamenán jako vykonávající úkol language modeling/generation.

Zveřejněné váhy znamenají, že model běží na vašem stroji, nikoli na stroji někoho jiného, což činí otázku ohledně hardwaru níže odpovídatelnou.

Jak rychle to běží a proč

Uprostřed rozsahu se nachází každá karta, která to dokáže spustit, na 95.1 tokens za sekundu. Překračující rychlost čtení rovnou: 239 z nich

Toto je model směsi expertů, který prochází každý token pouze částí sebe sama. Generuje tedy mnohem rychleji, než naznačuje jeho celková velikost — přičemž stále potřebuje každý parametr umístěný v MEMORY, takže je rychlý, aniž by byl levný na uchování.

Bez rozložení pozornosti v záznamu je sloupec paměti přibližný. Je dost blízko na to, aby se podle něj vybralo hardware, a je nejméně spolehlivý při dlouhém kontextu.

Krok za krokem

Jak vybrat GPU pro Nemotron 3 Omni

Stůl výše již posoudil každou kartu, pro kterou máme specifikace, proti tomuto modelu. Dostání se k vaší odpovědi trvá šest kroků.

  1. 01

    Přečtěte si nejprve číslo paměti

    Každá KARTA zde byla zkontrolována proti Nemotron 3 Omni, potřebující kolem 13.7 GB při kompresi Q3_K_M. Tato čísla, nikoli hlavní výkon karty, rozhodují o tom, zda běží.

  2. 02

    Rozhodněte, jak dlouho vaše konverzace běží

    Delší konverzace spotřebovávají paměť navíc k tomu, co potřebují váhy. Posuňte jezdec na svou skutečnou pracovního délku, než důvěřujete jakémukoliv řádku pro Nemotron 3 Omni.

  3. 03

    Nastavte minimální kvalitu

    Sloupec kvantizace se liší podle KARTY, protože větší KARTA má přesnější kopii., dosahující komprese Q3_K_M na nejmenší kartě, která se vejde. Nastavení minimální kvality odstraňuje karty, které pouze splňují tuto kvalitu tím, že ji dále stlačují více, než byste chtěli, a udržuje srovnání na jedné úrovni.

  4. 04

    Třídit podle rychlosti

    Hodnocení podle tokenů za sekundu následuje šířku paměti spíše než počty jader, pro Nemotron 3 Omni. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 627 tok/s

  5. 05

    Zkontrolujte verdikt o vhodnosti před koupí

    Sloupec vhodnosti odděluje karty, které to jen tak tak zvládají, od těch, které mají místo navíc, v případě Nemotron 3 Omni. Pohodlný znamená, že můžete později zvětšit kontext. Ten rozdíl má větší význam než pár tokenů za sekundu, takže kupte pro pohodlné, pokud to očekáváte.

  6. 06

    Otevřete kartu, na které jste se usadili.

    Každý název karty odkazuje na její vlastní stránku, která provádí stejný výpočet v celém katalogu modelů. Karta se obvykle kupuje pro více než jeden model, takže se vyplatí se podívat před tím, než koupíte. Nemotron 3 Omni.

Odpovědi

Nemotron 3 Omni — běžné otázky

01

Nemotron 3 Omni— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Language, Multimodal, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol language modeling/generation. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.

02

Nemotron 3 Omni— kde si to mohu stáhnout?

Váhy jsou zveřejněny, i když nemáme odkaz na repozitář. Tato stránka vypočítává hardwarové požadavky spíše než aby hostila modelové soubory.

03

Nemotron 3 Omni— Mohu to spustit, pokud se to nevejde do mé GPU?

Pouze přenosem, což je obvykle falešná ekonomika: část držená v paměti systému zpomaluje celé to. Nejbližší nepřesnost, kterou vypočítáme, zaostává o 6.4 GB. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.

04

Nemotron 3 Omni— Běhalo by to rychleji na dvou GPU?

Dvě karty koupit paměť spíše než rychlost, což záleží pouze pokud jedna karta to nemůže udržet. Číslo, které může: 241. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.

05

Nemotron 3 Omni— proč se kvantizace liší mezi kartami?

Protože se kapacita liší, liší se i to, jak moc musí být stlačena. Počet odlišných úrovní v tabulce výše: 5. Větší karty získávají přesnější verzi a kvalita podlahy nad piny srovnává na jednu úroveň.

06

Nemotron 3 Omni— Jak přesné jsou tyto odhady rychlosti?

Každé číslo je odvozeno od šířky pásma VRAM a velikosti modelu, není benchmarkováno, což je důvod, proč je každé publikováno jako rozsah spíše než jako jediné číslo. Jeden příklad: 376–1,004 tok/s na B200. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.

07

Nemotron 3 Omni— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?

Nejmenší karta v našem katalogu, která to udrží, je Xeon Phi 7120P, s kapacitou VRAM 16 GB. Spouští model při kompresi Q3_K_M používající přibližně 13.7 GB, a produkuje přibližně 48.4 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 241.

08

Nemotron 3 Omni— jak rychle je to na GPU?

Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B200, přibližně 627 tokenů za sekundu; nejpomalejší, který stále běží, zvládá výrazně méně. Rychlost čtení je kolem deseti tokenů za sekundu, a počet karet, které to zvládají: 239.

09

Nemotron 3 Omni— kolik VRAM potřebuje?

Potřebuje asi 13.7 GB při kompresi Q3_K_M, která je ta nejmenší karta, která to používá. Méně komprese vyžaduje více: čísla ve sloupci paměti výše jsou přepočítána pro každou kartu, protože každá drží nejméně komprimovanou verzi, kterou může.

10

Nemotron 3 Omni— mohu to spustit na GPU držící 16 GB?

Ano. GPU kartu Tesla V100 SXM2 16 GB, držení 16 GB, provozuje ho při kompresi Q3_K_M, používající přibližně 13.7 GB a generováním zhruba 239 tokenů za sekundu. Fit je těsný.

11

Nemotron 3 Omni— mohu to spustit na GPU držící 24 GB?

Ano. GPU kartu GeForce RTX 5090 D V2, držení 24 GB, provozuje ho při kompresi Q5_K_M, používající přibližně 20.7 GB a generováním zhruba 188 tokenů za sekundu. Fit je těsný.

12

Nemotron 3 Omni— Je to OPEN SOURCE?

Jeho váhy jsou zveřejněny, takže si je lze stáhnout a spustit na vlastním hardwaru. Všimněte si, že open WEIGHTS není totéž co open SOURCE v plném smyslu — neříká nic o tréninkových datech, tréninkovém kódu nebo obchodních podmínkách připojených.

13

Nemotron 3 Omni— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 30B. 30B, multimodal. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

14

Nemotron 3 Omni— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností NVIDIA, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry.

15

Nemotron 3 Omni— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v April 2026.

Druhý směr

Díváte se na to z druhé strany?

Tato stránka začíná od modelu. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět všechno, co bude spuštěno, začněte raději od hardwaru.