Nemotron-3-8B calculadora TPS

Abre pesos NVIDIA 8B parámetros November 2023

Cada tarjeta a continuación se evalúa en función de este modelo en la longitud de contexto y calidad mínima que elijas. La velocidad es una estimación para una sola solicitud, calculada a partir del ancho de banda de memoria de la tarjeta y el tamaño del modelo una vez comprimido..

Calculado para este modelo

582 tarjetas que pueden ejecutarlo

818 tarjetas que tenemos especificaciones para

Tarjeta más pequeña que cabe

Quadro 6000

6 GB · IQ4_XS · 15.9 tok/s

Tarjeta más rápida

B200

424 tok/s · 180 GB

¿Qué GPU pueden ejecutar? Nemotron-3-8B?

Establecer las entradas, leer la respuesta

Longitud del contexto tokens

Una conversación más larga necesita más VRAM, lo que puede expulsar este modelo de tarjetas más pequeñas..

Calidad mínima

Oculta tarjetas que solo se ajustarían al modelo comprimiéndolo por debajo de este punto..

Buscar tarjetas

Memoria de la tarjeta

También muestra tarjetas que no pueden ejecutarlo.

582 las tarjetas coinciden

Calculando

					Necesita	Cuantización	Ajustar
424 tok/s 254–678 · baja confianza	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	9.3 GB	Q8_0	Cómodo
424 tok/s 254–678 · baja confianza	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	9.3 GB	Q8_0	Cómodo
338 tok/s 203–541 · baja confianza	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	9.3 GB	Q8_0	Cómodo
338 tok/s 203–541 · baja confianza	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	9.3 GB	Q8_0	Cómodo
270 tok/s 162–433 · baja confianza	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	9.3 GB	Q8_0	Cómodo
259 tok/s 155–414 · baja confianza	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	9.3 GB	Q8_0	Cómodo
259 tok/s 155–414 · baja confianza	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	9.3 GB	Q8_0	Cómodo
248 tok/s 149–396 · baja confianza	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	9.3 GB	Q8_0	Cómodo
220 tok/s 132–352 · baja confianza	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	9.3 GB	Q8_0	Cómodo
220 tok/s 132–352 · baja confianza	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	9.3 GB	Q8_0	Cómodo
220 tok/s 132–352 · baja confianza	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	9.3 GB	Q8_0	Cómodo
209 tok/s 125–334 · baja confianza	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	9.3 GB	Q8_0	Cómodo
178 tok/s 107–285 · baja confianza	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.3 GB	Q8_0	Cómodo
178 tok/s 107–285 · baja confianza	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	9.3 GB	Q8_0	Cómodo
178 tok/s 107–285 · baja confianza	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.3 GB	Q8_0	Cómodo
178 tok/s 107–285 · baja confianza	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.3 GB	Q8_0	Cómodo
178 tok/s 107–285 · baja confianza	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.3 GB	Q8_0	Cómodo
141 tok/s 85–225 · baja confianza	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	6.5 GB	Q5_K_M	Ajustado
135 tok/s 81–217 · baja confianza	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	9.3 GB	Q8_0	Cómodo
135 tok/s 81–217 · baja confianza	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	9.3 GB	Q8_0	Cómodo
120 tok/s 72–192 · baja confianza	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	7.4 GB	Q6_K	Cómodo
113 tok/s 68–181 · baja confianza	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	9.3 GB	Q8_0	Cómodo
110 tok/s 66–177 · baja confianza	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	9.3 GB	Q8_0	Cómodo
108 tok/s 65–173 · baja confianza	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	9.3 GB	Q8_0	Cómodo
108 tok/s 65–173 · baja confianza	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	9.3 GB	Q8_0	Cómodo

Las velocidades son estimaciones para una sola solicitud — una conversación a la vez — calculadas a partir del ancho de banda de memoria, el tamaño del modelo y la cuantificación. El rendimiento real varía con el tiempo de inferencia y su versión. Las cifras publicadas por los proveedores de hardware miden muchas solicitudes simultáneas y son mucho más altas..

En registro

especificación completa

Todo en archivo para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..

Origen

Quién construyó este modelo, dónde, y cuándo fue publicado.

Organización: NVIDIA
Tipo de Organización: Industry
País: United States of America
Publicado: 15 November 2023

Lo que hace

Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.

Dominio: Language
Tarea: Chat, Language generation, Language modeling/generation, Translation, Code generation, Question answering

Tamaño

Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.

parámetros: 8B
Datos de entrenamiento: 3,800,000,000,000 tokens
Tamaño de lote: 25,667,824

Cómputo de entrenamiento

La aritmética realizada para entrenar el modelo, medida en operaciones de punto flotante. Es una medida de lo que costó la ejecución del entrenamiento, no de qué tan rápido te responde el modelo terminado.

Cómputo de entrenamiento: 1.8 × 10²³ FLOP
Cómo se estableció: Operation counting,Hardware

La ejecución de entrenamiento

Lo que costó físicamente entrenar: qué chips, cuántos, por cuánto tiempo y qué eso consumió de la pared.

Hardware de entrenamiento: NVIDIA A100
Chips utilizados: 1,024
Tiempo de reloj: 456 hours (19 days)
Utilización de hardware: MFU 34.7%
Consumo de energía: 812.5 kW
Costo de cómputo: $214,467

Disponibilidad

Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo que decide si alguna de las cifras de la GPU en esta página se aplica.

Pesos: Open — downloadable
Acceso al modelo: Open weights (restricted use)
Código de entrenamiento: Unreleased

Cómo está clasificado

Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.

Probablemente por encima de 10²³ FLOP: Yes
Por qué se rastrea: SOTA improvement
Confianza de registro: Confident

Fuentes

De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.

Referencia: NVIDIA AI Foundation Models: Build Custom Enterprise Chatbots and Co-Pilots with Production-Ready LLMs
Última actualización: 18 December 2025

Los extremos

Las diez GPUs más rápidas que ejecutan Nemotron-3-8B

Clasificado por tokens estimados por segundo, la tarjeta más nueva primero donde las velocidades están empatadas. Debido a que la generación está limitada por el ancho de banda de memoria, este orden sigue el ancho de banda en lugar de cualquier referencia de juego..

Las GPUs más pequeñas que aún funcionan Nemotron-3-8B

La ruta más barata para entrar, por capacidad de memoria. Un ajuste apretado ejecuta el modelo pero no deja nada de sobra para una conversación más larga..

Qué significan los números

El lado de hardware

Mínima tarjeta

Quadro 6000

Memoria necesaria

5.1 GB

Más rápido

424 tok/s

Nemotron-3-8B llega a un recuento de parámetros de 8B. Eso es lo suficientemente pequeño como para que el hardware rara vez sea el obstáculo, incluso en tarjetas de varios años. El número de tarjetas que rastreamos que pueden ejecutarlo: 582.

En el extremo bajo, se maneja por Quadro 6000, con una capacidad de memoria de 6 GB, ejecutándolo a una compresión de IQ4_XS y produciendo alrededor 15.9 tokens por segundo

En el otro extremo se encuentra B200, generando aproximadamente 424 tokens por segundo en la fuerza de un ancho de banda de memoria de 8,000 GB/s.

De dónde vino

Nemotron-3-8B fue publicado por NVIDIA, en el país registrado como United States of America, durante November 2023. La organización editora está clasificada como industry.

Funciona en el dominio de Language, y se registra como realizando la tarea de chat, Language generation, Language modeling/generation, Translation, Code generation, Question answering.

Los PESOS están publicados, por lo que se puede descargar y ejecutar en su propio HARDWARE indefinidamente, SIN CONEXIÓN, sin cuenta adjunta.

Entendiendo las velocidades

En cada tarjeta que puede ejecutarlo, el medio del rango se sitúa en 23.8 tokens por segundo. Excediendo velocidad de lectura directamente: 551 de ellos.

Es un modelo denso, por lo que cada parámetro se lee para cada token producido. Eso hace que la velocidad rastree el ancho de banda de la memoria casi exactamente: una tarjeta con el doble de ancho de banda genera aproximadamente el doble de rápido.

La memoria aquí se estima a partir del tamaño en lugar de calcularse a partir de la arquitectura, que no se registra para este modelo — los números son indicativos en lugar de exactos.

Cómo fue entrenado

Producirlo requirió una aritmética que totaliza alrededor de 1.8 × 10²³ FLOP, en hardware registrado como NVIDIA A100. Esa cifra mide lo que costó producir el modelo, y no tiene relación con qué tan rápido responde.

Fue entrenado en un corpus de aproximadamente 3,800,000,000,000 tokens de texto

Se rastrea en el conjunto de datos subyacente por una razón en particular: sOTA improvement.

Paso a paso

Cómo elegir una GPU para Nemotron-3-8B

La tabla de arriba ya ha evaluado cada tarjeta para la que tenemos especificaciones en contra de este modelo. Llegar a tu respuesta toma seis pasos..

01

Verifica lo que necesita antes de cualquier otra cosa.

Empieza desde lo que realmente necesita, que es el requerimiento de Nemotron-3-8B, necesitando alrededor 5.1 GB a una compresión de IQ4_XS. Ninguna cantidad de potencia de procesamiento compensa una CARD que no puede sostenerla.
02

Establece la longitud de contexto en la que trabajarás.

Las conversaciones más largas consumen memoria además de lo que los pesos necesitan. Mueve el control deslizante a tu longitud de trabajo real antes de confiar en cualquier fila para Nemotron-3-8B.
03

Establecer un umbral de calidad

La columna de cuantización varía por tarjeta, porque una tarjeta más grande sostiene una copia más precisa., alcanzando una compresión de IQ4_XS en la tarjeta más pequeña que cabe. Establecer una calidad mínima elimina las tarjetas que solo la manejan apretando más de lo que desearías, y mantiene la comparación en un nivel.
04

Clasifica por rendimiento en lugar de la hoja de especificaciones.

El ranking por tokens por segundo sigue el ancho de banda de memoria en lugar de los recuentos de núcleos, para Nemotron-3-8B. No se ajustará a un pedido de gaming, porque la generación está limitada por el ancho de banda de memoria. La tarjeta que encabeza la lista es B200, en 424 tok/s
05

Verifica el veredicto de ajuste antes de comprar

Tight significa que se carga y funciona sin espacio para aumentar el contexto más tarde, en el caso de Nemotron-3-8B. Cómodo significa que puedes aumentar el contexto más adelante. Esa diferencia importa más que unos pocos tokens por segundo, así que compra por cómodo si esperas hacerlo.
06

Revisa la tarjeta del otro lado

Cada nombre de tarjeta enlaza a su propia página, que ejecuta el mismo cálculo en todo el catálogo del modelo. Una tarjeta generalmente se compra para más de un modelo, por lo que vale la pena echar un vistazo antes de comprar para Nemotron-3-8B.

Respuestas

Nemotron-3-8B — preguntas comunes

Nemotron-3-8B— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?

La tarjeta más pequeña en nuestro catálogo que lo sostiene es Quadro 6000, con una capacidad de memoria de 6 GB. Funciona el modelo a una compresión de IQ4_XS usando alrededor 5.1 GB, y produce aproximadamente 15.9 tokens por segundo. El número de tarjetas capaces de ejecutarlo en total: 582.

Nemotron-3-8B— ¿qué tan rápido es en una GPU?

Depende de la tarjeta. Lo más rápido que calculamos es B200, a aproximadamente 424 tokens por segundo; el más lento que aún lo ejecuta consigue considerablemente menos. La velocidad de lectura es de alrededor de diez tokens por segundo, y el número de cards que logran eso: 551.

Nemotron-3-8B— ¿Cuánta VRAM necesita?

Necesita aproximadamente 5.1 GB a una compresión de IQ4_XS, cuál es la tarjeta más pequeña que lo ejecuta. Menos compresión necesita más: las cifras en la columna de memoria anterior se recalculan para cada tarjeta, porque cada una sostiene la versión menos comprimida que puede.

Nemotron-3-8B— ¿Puedo ejecutarlo en una GPU que tiene? 8 GB?

Sí. La tarjeta CMP 170HX 8 GB, sosteniendo 8 GB, lo ejecuta a una compresión de Q5_K_M, usando alrededor 6.5 GB y generando aproximadamente 141 tokens por segundo. El ajuste es ajustado.

Nemotron-3-8B— ¿Puedo ejecutarlo en una GPU que tiene? 12 GB?

Sí. La tarjeta GeForce RTX 3080 Ti, sosteniendo 12 GB, lo ejecuta a una compresión de Q8_0, usando alrededor 9.3 GB y generando aproximadamente 48.3 tokens por segundo. El ajuste es ajustado.

Nemotron-3-8B— ¿Puedo ejecutarlo en una GPU que tiene? 16 GB?

Sí. La tarjeta Tesla V100 SXM2 16 GB, sosteniendo 16 GB, lo ejecuta a una compresión de Q8_0, usando alrededor 9.3 GB y generando aproximadamente 59.8 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

Nemotron-3-8B— ¿Puedo ejecutarlo en una GPU que tiene? 24 GB?

Sí. La tarjeta GeForce RTX 5090 D V2, sosteniendo 24 GB, lo ejecuta a una compresión de Q8_0, usando alrededor 9.3 GB y generando aproximadamente 70.9 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

Nemotron-3-8B— ¿Es de código abierto?

Sus pesos están publicados, por lo que se pueden descargar y ejecutar en su propio hardware. Tenga en cuenta que OPEN WEIGHTS no es lo mismo que OPEN SOURCE en el sentido completo: no dice nada sobre los datos de entrenamiento, el código de entrenamiento o los términos comerciales adjuntos.

Nemotron-3-8B— ¿cuántos parámetros tiene?

Tiene un recuento de parámetros de 8B. Esa cifra es el total, y es lo que decide cuánta MEMORIA necesita el modelo — aproximadamente medio gigabyte por mil millones en la compresión que la mayoría de las personas usa.

Nemotron-3-8B— ¿Quién lo creó?

Fue publicado por NVIDIA, basado en United States of America, una organización categorizada como industry.

Nemotron-3-8B— ¿cuándo fue lanzado?

Se publicó en November 2023. La capacidad por parámetro ha mejorado considerablemente desde entonces, por lo que un modelo más reciente del mismo tamaño suele ser el mejor uso del mismo hardware.

Nemotron-3-8B— ¿Para qué se utiliza?

Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de chat, Language generation, Language modeling/generation, Translation, Code generation, Question answering. Estas son las áreas en las que fue diseñado; describen la intención más que un límite estricto.

Nemotron-3-8B— ¿Dónde puedo descargarlo?

Los pesos están publicados, aunque no tenemos un enlace de repositorio para ello. Este sitio calcula los requisitos de hardware en lugar de alojar archivos de modelo.

Nemotron-3-8B— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?

El entrenamiento consumió alrededor 1.8 × 10²³ FLOP, en hardware registrado como NVIDIA A100. Eso mide cuánto costó producir el modelo y no dice nada sobre cuán rápido responde una vez entrenado — la velocidad de inferencia proviene del ancho de banda de memoria, no del presupuesto de entrenamiento.

Nemotron-3-8B— ¿Puedo ejecutarlo si no cabe en mi GPU?

Se puede dividir entre la tarjeta y la memoria del sistema, pero se genera muy lentamente de esa manera. El fallo más cercano que calculamos se queda corto por 1.0 GB Cada cifra aquí asume que todo el modelo está residente en la tarjeta.

Nemotron-3-8B— ¿Correrían dos GPUS más rápido?

Dos tarjetas compran memoria en lugar de velocidad, lo cual solo importa si una tarjeta no puede contenerlo. El número que puede: 582. Así que una segunda tarjeta rara vez es la respuesta aquí.

Nemotron-3-8B— ¿Por qué difiere la cuantificación entre tarjetas?

Una tarjeta más grande sostiene una copia más precisa. El número de niveles de compresión utilizados en las tarjetas que la ejecutan: 4. Las tarjetas más grandes obtienen la versión más precisa, y el nivel de calidad por encima establece la comparación a un nivel.

Nemotron-3-8B— ¿Qué tan precisas son estas estimaciones de velocidad?

Cada cifra se deriva del ancho de banda de VRAM y del tamaño del modelo, no está basado en benchmarks, por lo que cada una se publica como un rango en lugar de un solo número. Un ejemplo: 254–678 tok/s en B200. El mismo modelo y tarjeta varían entre el treinta y el cincuenta por ciento dependiendo del software de inferencia y su versión.

Origen

Publicación original

Última actualización registrada 18 December 2025

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