Nemotron 3 Nano-4B TPS kalkulátor

Nyitott súlyok NVIDIA 4B Paraméterek December 2025

Minden kártyát az alábbiak szerint értékelünk e modell alapján a választott kontextus hossza és minimális minőség szerint. A sebesség egy becslés egyetlen kérésre, amelyet a kártya memória sávszélessége és a modell mérete alapján számítunk ki, miután tömörítettük..

Kiszámítva ehhez a MODElhez

818 kártyák, amelyek futtatni tudják

818 kártyák, amelyek specifikációs adataink vannak

Legkisebb kártya, ami elfér

Tesla C1080

4 GB · Q5_K_M · 16.5 tok/s

Leggyorsabb kártya

B200

847 tok/s · 180 GB

Melyik GPU képes futtatni Nemotron 3 Nano-4B?

Állítsa be a bemeneteket, olvassa el a választ

Kontekthossz tokenek

Egy hosszabb beszélgetés több memóriaigényt támaszt, ami kiszoríthatja ezt a modellt a kisebb kártyákról..

Minimum minőség

Elrejti azokat a GPU-kártyákat, amelyek csak a modellbe illeszkednének a compressziójuk ezen pont alá..

Kártyák keresése

Kártya memória

Olyan kártyákat is mutasson, amelyek nem tudják futtatni.

818 kártyák illeszkednek

Számítás

					Szükséges	Kvantisálás	Illeszkedik
847 tok/s 508–1,355 · alacsony bizalom	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	5.0 GB	Q8_0	Kényelmes
847 tok/s 508–1,355 · alacsony bizalom	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	5.0 GB	Q8_0	Kényelmes
676 tok/s 406–1,082 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	5.0 GB	Q8_0	Kényelmes
676 tok/s 406–1,082 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	5.0 GB	Q8_0	Kényelmes
541 tok/s 325–866 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	5.0 GB	Q8_0	Kényelmes
518 tok/s 311–828 · alacsony bizalom	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	5.0 GB	Q8_0	Kényelmes
518 tok/s 311–828 · alacsony bizalom	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	5.0 GB	Q8_0	Kényelmes
496 tok/s 297–793 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	5.0 GB	Q8_0	Kényelmes
440 tok/s 264–704 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	5.0 GB	Q8_0	Kényelmes
440 tok/s 264–704 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	5.0 GB	Q8_0	Kényelmes
440 tok/s 264–704 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	5.0 GB	Q8_0	Kényelmes
417 tok/s 250–667 · alacsony bizalom	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	5.0 GB	Q8_0	Kényelmes
356 tok/s 213–569 · alacsony bizalom	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	5.0 GB	Q8_0	Kényelmes
356 tok/s 213–569 · alacsony bizalom	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	5.0 GB	Q8_0	Kényelmes
356 tok/s 213–569 · alacsony bizalom	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	5.0 GB	Q8_0	Kényelmes
356 tok/s 213–569 · alacsony bizalom	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	5.0 GB	Q8_0	Kényelmes
356 tok/s 213–569 · alacsony bizalom	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	5.0 GB	Q8_0	Kényelmes
271 tok/s 163–433 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	5.0 GB	Q8_0	Kényelmes
271 tok/s 163–433 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	5.0 GB	Q8_0	Kényelmes
226 tok/s 135–361 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	5.0 GB	Q8_0	Kényelmes
221 tok/s 133–353 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	5.0 GB	Q8_0	Kényelmes
216 tok/s 130–346 · alacsony bizalom	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	5.0 GB	Q8_0	Kényelmes
216 tok/s 130–346 · alacsony bizalom	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	5.0 GB	Q8_0	Kényelmes
216 tok/s 130–346 · alacsony bizalom	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	5.0 GB	Q8_0	Kényelmes
216 tok/s 130–346 · alacsony bizalom	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	5.0 GB	Q8_0	Kényelmes

A sebességek egyetlen kérésre - egy beszélgetés egy időben - vonatkozó becslések, amelyeket a MEMORY BANDWIDTH, a MODEL SIZE és a QUANTISATION alapján számítanak ki. A valós áteresztőképesség változik az INFERENCE RUNTIME és annak verziója szerint. A HARDWARE VENDORS által közzétett számok sok párhuzamos kérést mérnek, és sokkal magasabbak..

Nyilvántartásban

Teljes specifikáció

Minden feljegyzett ezzel a modellel kapcsolatban. A legtöbbje azt írja le, hogyan képezték ki, nem pedig azt, hogyan fut — hasznos kontextus annak megítéléséhez, hogy mennyi munka ment bele, és hogyan viszonyul a más méretben épített modellekhez..

Eredet

Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.

Szervezet: NVIDIA
Szervezet típusa: Industry
Ország: United States of America
Közölt: 15 December 2025

Mit csinál

A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.

Tartomány: Language
Feladat: Language modeling/generation

Méret

Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.

Paraméterek: 4B
Képzési adatok: tokens

Elérhetőség

Hogy meg tudja-e szerezni a modellt és futtatni a saját hardverén, ez dönt arról, hogy alkalmazhatóak-e a lap ezen oldalán feltüntetett grafikus kártya adatok.

Súlyok: Open — downloadable
Modell hozzáférés: Open weights (unrestricted)

Az extremitások

A tíz leggyorsabb GPU, amely képes futtatni Nemotron 3 Nano-4B

A másodpercenkénti becsült tokenek alapján rangsorolva, a legújabb kártyát először, ahol a sebességek azonosak. Mivel a generálás a MEMÓRIA SZÉLESSÉGÉhez van kötve, ez a sorrend a sávszélességet követi, nem pedig bármilyen játékbeli tesztet..

A legkisebb GPU-k, amik még futnak Nemotron 3 Nano-4B

A legolcsóbb út, a memória kapacitás alapján. Egy szoros illeszkedés futtatja a modellt, de semmit sem hagy a hosszabb beszélgetésre..

Mit jelentenek a számok

A hardver oldal

Minimális kártya

Tesla C1080

Szükséges memória

3.6 GB

Leggyorsabb

847 tok/s

Nemotron 3 Nano-4B eléri a paraméterek számát 4B. Ez elég kicsi ahhoz, hogy a hardver ritkán legyen az akadály, beleértve a több éves kártyákat is. Azoknak a kártyáknak a száma, amelyeket nyomon követünk, és amelyek el tudják futtatni: 818.

az alsó végén ezt kezelik Tesla C1080, memória kapacitással rendelkezik 4 GB, futtatás egy tömörítési arányon Q5_K_M és körülbelül előállítva 16.5 tokenek másodpercenként

A legjobb kategóriájú B200, nagyjából generálás 847 másodpercenkénti tokenek egy memória sávszélesség erejében 8,000 GB/s.

Háttér

Nemotron 3 Nano-4B ki lett adva által NVIDIA, az országban rögzítve mint United States of America, alatt December 2025. A kiadó kategóriája alá tartozik industry.

Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása language modeling/generation.

A súlyok közzétéve vannak, így letölthető és futtatható a saját hardveren határozatlan ideig, offline, felhasználói fiók nélkül.

A átbocsátási számadatok olvasása

A kártyák felének, amelyek tartják, több mint 28.4 másodpercenkénti tokenek. Jogosultsági olvasási sebesség: 776 tőlük

Ez egy sűrű modell, így minden paramétert minden előállított tokenhez elolvasnak. Ez szinte pontosan nyomon követi a memória-sávszélességet — egy kártya, amelynek kétszer akkora a sávszélessége, körülbelül kétszer olyan gyorsan generál.

A belső architektúrája nincs nyilvántartásban, így a memória a paraméterek száma alapján van megbecsülve és ennek megfelelően van megjelölve. Várhatóan a tényleges érték eltér, különösen hosszú CONTEXT LENGTH esetén.

Lépésről lépésre

Hogyan válasszunk GPU-t a Nemotron 3 Nano-4B

A fenti táblázat már értékelte az összes kártyát, amelynek specifikációi elérhetők ennek a modellen. A válaszod megszerzése hat lépést igényel..

01

Kezdj a GPU VRAM oszloptól.

A táblázat felsorolja az összes kártyát, amely képes tartani Nemotron 3 Nano-4B, körülbelül szükséges 3.6 GB a tömörítésnél Q5_K_M. Ez a szám, nem a kártya címválaszték teljesítménye, az, ami eldönti, hogy fut-e.
02

Döntsön arról, hogy mennyi ideig tartanak a beszélgetései.

A hosszabb beszélgetések memóriaigénye van a súlyok szükségletén kívül. Húzd el a csúszkát a valódi munkahosszodra, mielőtt bármelyik sort megbízhatónak tartanád. Nemotron 3 Nano-4B.
03

Döntsd el, mennyi tömörítést fogadsz el.

A tömörítés az, ami lehetővé teszi, hogy egy modell kisebb kártyákra illeszkedjen, bizonyos költséggel a pontosság terén., elérni egy tömörítést a Q5_K_M a legkisebb kártyán, ami elfér. A minimális minőség beállítása eldobja azokat a kártyákat, amelyek csak úgy tudják kezelni, hogy tovább szorítanak, mint amit szeretnél, és egy szinten tartja az összehasonlítást.
04

Hasonlítsd össze a TOKENS PER SECOND-t, ne a SPECIFICATIONS-t.

A sebességsorrend lényegében egy sorrend a MEMÓRIA-SÁV szerint, a Nemotron 3 Nano-4B. Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött. A listát vezető KÁRTYA B200, at 847 tok/s
05

Nézd a mozgásteret, ne csak a passzolást.

Tömör jelentése, hogy betölti és működik, nincs hely a későbbi kontextus növelésére, a következő esetben Nemotron 3 Nano-4B. A Kényelmes azt jelenti, hogy később bővítheted a contextet. Ez a különbség fontosabb, mint néhány token másodpercenként, így kényelmeset vásárolj, ha ezt várod.
06

Nézd meg a kártyát a másik oldalról.

Minden kártyanév egy saját oldalra mutat, amely ugyanazt a számítást végzi el az egész modell kataloguson. Egy kártyát általában több modellhez is vásárolnak, ezért érdemes megnézni vásárlás előtt. Nemotron 3 Nano-4B.

Válaszok

Nemotron 3 Nano-4B — gyakori kérdések

Nemotron 3 Nano-4B— futtathatom egy GPU-n tartva 8 GB?

Igen. A KÁRTYA CMP 170HX 8 GB, tartás 8 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q8_0, használva körülbelül 5.0 GB és körülbelül generálás 158 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

Nemotron 3 Nano-4B— futtathatom egy GPU-n tartva 12 GB?

Igen. A KÁRTYA GeForce RTX 3080 Ti, tartás 12 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q8_0, használva körülbelül 5.0 GB és körülbelül generálás 96.6 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

Nemotron 3 Nano-4B— futtathatom egy GPU-n tartva 16 GB?

Igen. A KÁRTYA Tesla V100 SXM2 16 GB, tartás 16 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q8_0, használva körülbelül 5.0 GB és körülbelül generálás 120 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

Nemotron 3 Nano-4B— futtathatom egy GPU-n tartva 24 GB?

Igen. A KÁRTYA GeForce RTX 5090 D V2, tartás 24 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q8_0, használva körülbelül 5.0 GB és körülbelül generálás 142 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

Nemotron 3 Nano-4B— Nyílt forráskódú?

Súlyai közzétételre kerültek, így letölthető és futtatható a saját hardvereden. Ne feledd, hogy az open weight nem azonos az open source teljes értelmében — nem mond semmit a tanulási adatokkal, a tanulási kóddal vagy a kereskedelmi feltételekkel kapcsolatban.

Nemotron 3 Nano-4B— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 4B. Ez a szám a teljes összeg, és ez határozza meg, hogy mennyi VRAM-ra van szüksége a modelleknek — körülbelül fél gigabájt milliárdonként a legtöbb ember által használt tömörítési módban.

Nemotron 3 Nano-4B— Ki készítette ezt?

Kiadta NVIDIA, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.

Nemotron 3 Nano-4B— Mikor adták ki?

Kibocsátották a December 2025.

Nemotron 3 Nano-4B— Mire használják?

Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language modeling/generation. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.

Nemotron 3 Nano-4B— Hol tudom letölteni?

A súlyok közzététele megtörtént, bár nem rendelkezünk tárolólinkkel erre. Ez az oldal a hardverkövetelményeket számítja ki, nem pedig modellfájlokat tárol.

Nemotron 3 Nano-4B— Futtathatom, ha nem fér el a GPU-mban?

Elosztható a kártya és a rendszer MEMÓRIA között, de így fájdalmasan lassan generálódik. Minden ábra azt feltételezi, hogy az egész model a kártyán tartózkodik.

Nemotron 3 Nano-4B— Futtatna-e két GPU gyorsabban?

Két kártya memóriát vásárol, nem sebességet, ami csak akkor számít, ha az egyik kártya nem tudja tartani. Az a szám, ami tudja: 818. Tehát egy második KÁRTYA ritkán a megoldás itt.

Nemotron 3 Nano-4B— miért különbözik a kvantálás a kártyák között?

Egy nagyobb KÁRTYA pontosabb másolatot tárol. Azoknak a tömörítési szinteknek a száma, amelyeket a futó KÁRTYÁK használnak: 3. A nagyobb kártyák a pontosabb verziót kapják, és a minőségi küszöb felett a összehasonlítást egy szinten rögzíti.

Nemotron 3 Nano-4B— Mennyire pontosak ezek a sebességbecslések?

Minden szám a memória sávszélességből és a modell méretéből származik, nem benchmarkolták, ezért mindet tartományként tették közzé, nem pedig egyetlen számként. Egy például: 508–1,355 tok/s a fájlban B200. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.

Nemotron 3 Nano-4B— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?

A katalógusunk legkisebb kártyája, ami ezt tartja, az Tesla C1080, memória kapacitással rendelkezik 4 GB. A modell egy tömörítéssel fut. Q5_K_M használva körülbelül 3.6 GB, és körülbelül 16.5 másodpercenkénti tokenek. A kártyák összes száma, amelyek képesek futtatni. 818.

Nemotron 3 Nano-4B— mennyi idő alatt fut a GPU-n?

A kártyától függ. A leggyorsabb, amit számolunk, az B200, körülbelül 847 tokenek másodpercenként; a leglassabb, ami még fut, jelentősen kevesebbet képes kezelni. Az olvasási sebesség körülbelül tíz token másodpercenként, és a kártyák száma, amelyek ezt meg tudják tisztítani: 776.

Nemotron 3 Nano-4B— mennyi VRAM-ra van szüksége?

Kb. 3.6 GB tömörítési arányban Q5_K_M, melyik az a legkisebb KÁRTYA, amelyik futtatni tudja. Kevesebb tömörítés több szükséges: a fentebbi memória oszlop számai minden KÁRTYÁRA újraszámításra kerülnek, mert mindegyik tartalmazza a legkevésbé tömörített verziót, amit csak tud.

A másik irány

Másik oldalról nézve?

Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már van kártyád, és szeretnéd tudni, hogy mindent futtat-e, Kezdj a hardverből..

Minden AI modell