Nemotron 3-Nano-30B-A3B calcolatore TPS

Apri i pesi NVIDIA 31.6B parametri December 2025

Ogni scheda sottostante è valutata rispetto a questo modello alla lunghezza di contesto e alla qualità minima che scegli. La velocità è una stima per una singola richiesta, calcolata dalla larghezza di banda della memoria della scheda e dalla dimensione del modello una volta compresso..

Calcolato per questo modello

241 schede che possono eseguirlo

818 schede per cui abbiamo specifiche

Scheda più piccola che si adatta

Xeon Phi 7120P

16 GB · Q3_K_M · 46.0 tok/s

Scheda più veloce

B200

596 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire Nemotron 3-Nano-30B-A3B?

Imposta gli input, leggi la risposta

Lunghezza del contesto token

Una conversazione più lunga richiede più MEMORY, il che può spingere questo modello fuori da schede più piccole..

Qualità minima

Nasconde le schede che si adatterebbero solo al modello comprimendolo al di sotto di questo punto..

Cerca schede

Memoria della scheda

Mostra anche le schede che non possono eseguirlo.

241 schede corrispondono

Calcolo

					Ha bisogno	Quantizzazione	Adatto
596 tok/s 357–953 · bassa fiducia	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	32.8 GB	Q8_0	Comodo
596 tok/s 357–953 · bassa fiducia	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	32.8 GB	Q8_0	Comodo
476 tok/s 285–761 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	32.8 GB	Q8_0	Comodo
476 tok/s 285–761 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	32.8 GB	Q8_0	Comodo
380 tok/s 228–609 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	32.8 GB	Q8_0	Comodo
364 tok/s 218–583 · bassa fiducia	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	32.8 GB	Q8_0	Comodo
364 tok/s 218–583 · bassa fiducia	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	32.8 GB	Q8_0	Comodo
348 tok/s 209–558 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	32.8 GB	Q8_0	Comodo
309 tok/s 186–495 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	32.8 GB	Q8_0	Comodo
309 tok/s 186–495 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	32.8 GB	Q8_0	Comodo
309 tok/s 186–495 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	32.8 GB	Q8_0	Comodo
293 tok/s 176–469 · bassa fiducia	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	32.8 GB	Q8_0	Comodo
250 tok/s 150–400 · bassa fiducia	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	32.8 GB	Q8_0	Comodo
250 tok/s 150–400 · bassa fiducia	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	32.8 GB	Q8_0	Comodo
250 tok/s 150–400 · bassa fiducia	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	32.8 GB	Q8_0	Comodo
250 tok/s 150–400 · bassa fiducia	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	32.8 GB	Q8_0	Comodo
250 tok/s 150–400 · bassa fiducia	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	32.8 GB	Q8_0	Comodo
230 tok/s 138–369 · bassa fiducia	GeForce RTX 5090 D V2 NVIDIA	24 GB	1,340 GB/s	Aug 2025	18.1 GB	Q4_K_M	Stretto
227 tok/s 136–363 · bassa fiducia	Tesla V100 SXM2 16 GB NVIDIA	16 GB	1,130 GB/s	Nov 2019	14.4 GB	Q3_K_M	Stretto
210 tok/s 126–336 · bassa fiducia	A30X NVIDIA	24 GB	1,220 GB/s	Apr 2021	18.1 GB	Q4_K_M	Stretto
202 tok/s 121–324 · bassa fiducia	DRIVE A100 PROD NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	25.4 GB	Q6_K	Stretto
202 tok/s 121–324 · bassa fiducia	GRID A100A NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	25.4 GB	Q6_K	Stretto
194 tok/s 116–310 · bassa fiducia	GeForce RTX 5090 NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	25.4 GB	Q6_K	Stretto
194 tok/s 116–310 · bassa fiducia	GeForce RTX 5090 D NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	25.4 GB	Q6_K	Stretto
193 tok/s 116–309 · bassa fiducia	GeForce RTX 5080 NVIDIA	16 GB	960 GB/s	Jan 2025	14.4 GB	Q3_K_M	Stretto

Le velocità sono stime per una singola richiesta — una conversazione alla volta — calcolate dalla larghezza di banda della memoria, dalla dimensione del modello e dalla quantizzazione. Il throughput reale varia con il runtime di inferenza e la sua versione. I valori pubblicati dai fornitori di hardware misurano molte richieste simultanee e sono molto più elevati..

In registrazione

specifiche complete

Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..

Origine

Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.

Organizzazione: NVIDIA
Tipo di organizzazione: Industry
Paese: United States of America
Pubblicato: 15 December 2025
Autori: Abhinav Khattar, Aleksander Ficek, Alisa Liu, Arham Mehta, Asif Ahamed, Ayush Dattagupta, Benedikt Schifferer, Brandon Norick, Branislav Kisacanin, Dan Su, Dane Corneil, Daria Gitman, Dhruv Nathawani, Dima Rekesh, Divyanshu Kakwani, Edgar Minasyan, Eileen Long, Ellie Evans, Eric Tramel, Evelina Bakhturina, Felipe Soares, Feng Chen, Gantavya Bhatt, George Armstrong, Igor Gitman, Ivan Moshkov, Jane …

Cosa fa

Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.

Dominio: Language
Compito: Language modeling/generation

Dimensione

Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.

parametri: 31.6B
Dati di addestramento: tokens

Calcolo di addestramento

L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto è costato il run di addestramento, e non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.

Calcolo di addestramento: 4.8 × 10²³ FLOP

La corsa di addestramento

Cosa ha richiesto fisicamente per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha prelevato dalla presa.

Hardware di addestramento: NVIDIA H100 SXM5 80GB

Disponibilità

Se puoi ottenere il modello e farlo funzionare sul tuo hardware, il che decide se alcune delle cifre della scheda grafica su questa pagina sono applicabili.

Pesi: Open — downloadable
Accesso al modello: Open weights (restricted use)
Hugging Face: nvidia

Come è classificato

Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.

Perché è monitorato: Discretionary
Record fiducia: Likely

Fonti

Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.

Riferimento: NVIDIA Nemotron 3 Family of Models
Ultimo aggiornamento: 8 April 2026

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono Nemotron 3-Nano-30B-A3B

Classificato per token stimati al secondo, scheda più recente per prima dove le velocità coincidono. Poiché la generazione è vincolata dalla larghezza di banda della memoria, quest'ordinamento segue la larghezza di banda piuttosto che qualsiasi benchmark di gioco..

Le GPU più piccole che ancora funzionano Nemotron 3-Nano-30B-A3B

Il percorso più economico, in base alla capacità di memoria. Un adattamento stretto esegue il modello ma non lascia nulla di riserva per una conversazione più lunga..

Cosa significano i numeri

Cosa ti serve per eseguirlo

Scheda minima

Xeon Phi 7120P

Memoria necessaria

14.4 GB

Più veloce

596 tok/s

Nemotron 3-Nano-30B-A3B raggiunge un conteggio di parametri di 31.6B. Questo rientra nell'intervallo che una seria GPU DESKTOP può gestire una volta compressi i pesi. Il numero di GPU che monitoriamo che possono eseguirlo: 241.

L'hardware minimo che funziona è Xeon Phi 7120P, con una capacità di memoria di 16 GB, eseguendolo a una compressione di Q3_K_M e producendo circa 46.0 token al secondo

Top di gamma è B200, generando approssimativamente 596 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Sfondo

Nemotron 3-Nano-30B-A3B è stato pubblicato da NVIDIA, nel paese registrato come United States of America, durante December 2025. La categoria sotto cui rientra l'editore è industry.

Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling/generation.

I pesi aperti sono ciò che mette questa pagina nel calcolatore piuttosto che solo nel catalogo: è un modello che puoi effettivamente tenere. Su Hugging Face è pubblicato sotto l'organizzazione nvidia.

Leggendo i dati di throughput

Su ogni CARD che può eseguirlo, il centro della gamma si trova a 94.0 token al secondo. Superare la velocità di lettura in modo diretto: 239 di loro

Poiché instrada ogni token attraverso un sottoinsieme dei suoi pesi, produce testo al ritmo di un modello molto più piccolo. La questione è la memoria: tutto deve ancora adattarsi, quindi la velocità è un bonus piuttosto che uno sconto sull'hardware.

Senza il layout di attenzione in archivio, la colonna della memoria è un'approssimazione. È abbastanza vicino per scegliere l'hardware e meno affidabile con contesto lungo.

Cosa è stato necessario per costruirlo

Il training ha richiesto un budget di calcolo di circa 4.8 × 10²³ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA H100 SXM5 80GB. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.

Il motivo per cui appare in questo catalogo è: discretionary.

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per Nemotron 3-Nano-30B-A3B

La tabella sopra ha già valutato ogni card di cui possediamo le specifiche rispetto a questo modello. Arrivare alla tua risposta richiede sei passaggi..

01

Inizia dalla colonna VRAM

Ogni card qui è stata controllata contro Nemotron 3-Nano-30B-A3B, avere bisogno di circa 14.4 GB a una compressione di Q3_K_M. Quella cifra, non le prestazioni di punta di una CARD, è ciò che decide se può essere eseguita.
02

Corrispondi il contesto al tuo utilizzo attuale

Imposta il contesto su ciò che utilizzerai effettivamente. La cache cresce con la conversazione, ed è il motivo consueto per cui una card che sembrava a posto smette di adattarsi. Nemotron 3-Nano-30B-A3B.
03

Decidi quanto spazio di compressione accetterai

La colonna di quantizzazione varia a seconda della scheda, perché una scheda più grande contiene una copia più precisa., raggiungendo una compressione di Q3_K_M sulla scheda più piccola che si adatta. Impostare una qualità minima elimina le schede che riescono a gestirla solo spremendo oltre quanto desiderato e mantiene il confronto a un livello.
04

Ordina per throughput piuttosto che per specifiche.

La velocità dell'ordinamento è effettivamente un ordinamento per larghezza di banda di memoria, per Nemotron 3-Nano-30B-A3B. Non si adatterà a un'ordinazione da gaming, perché la generazione è vincolata dalla larghezza di banda della memoria. La scheda in cima alla lista è B200, nella 596 tok/s
05

Controlla il giudizio di compatibilità prima di acquistare

La colonna della compatibilità separa le schede che riescono appena a farlo da quelle con spazio in più, nel caso di Nemotron 3-Nano-30B-A3B. Comfortable significa che puoi espandere il contesto in seguito. Quella differenza conta più di pochi token al secondo, quindi acquista per comfortable se ti aspetti di farlo.
06

Vedi cos'altro che questa card esegue

Ogni nome di scheda è collegato alla propria pagina, che esegue lo stesso calcolo su tutto il catalogo dei modelli. Una scheda è solitamente acquistata per più di un modello, quindi vale la pena dare un'occhiata prima di acquistare. Nemotron 3-Nano-30B-A3B.

Risposte

Nemotron 3-Nano-30B-A3B — domande comuni

Nemotron 3-Nano-30B-A3B— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in December 2025.

Nemotron 3-Nano-30B-A3B— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling/generation. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.

Nemotron 3-Nano-30B-A3B— Dove posso scaricarlo?

I suoi pesi sono pubblicati su Hugging Face, sotto l'organizzazione nvidia. Non ospitiamo file di modelli — questo sito calcola quale hardware è necessario per eseguirli.

Nemotron 3-Nano-30B-A3B— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?

L'addestramento ha consumato circa 4.8 × 10²³ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA H100 SXM5 80GB. Questo misura quanto costa produrre il modello e non dice nulla su quanto rapidamente risponde una volta addestrato — la velocità di inferenza deriva dalla larghezza di banda della memoria, non dal budget di addestramento.

Nemotron 3-Nano-30B-A3B— posso eseguirlo se non si adatta nella mia GPU?

Solo scaricando, che di solito è una falsa economia: la parte tenuta in SYSTEM MEMORY rallenta tutto. La più vicina mancata che calcoliamo risulta insufficiente di 7.3 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.

Nemotron 3-Nano-30B-A3B— due GPU lo farebbero andare più veloce?

Due schede comprano VRAM piuttosto che velocità, che conta solo se una scheda non può contenerla. Il numero che può: 241. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.

Nemotron 3-Nano-30B-A3B— perché la quantizzazione differisce tra le schede?

Poiché la capacità varia, così deve essere spremuta. Il numero di livelli distinti nella tabella sopra: 6. Schede più grandi ottengono la versione più accurata e il livello di qualità sopra fissa il confronto a un livello.

Nemotron 3-Nano-30B-A3B— quanto sono accurate queste stime di velocità?

Ogni cifra è derivata dalla larghezza di banda della memoria e dalle dimensioni del modello, non calibrata, motivo per cui ognuna è pubblicata come un intervallo anziché come un singolo numero. Un esempio: 357–953 tok/s su B200. Lo stesso modello e scheda variano tra il trenta e il cinquanta per cento a seconda del software di inferenza e della sua versione.

Nemotron 3-Nano-30B-A3B— che GPU ho bisogno per eseguirlo?

La scheda più piccola nel nostro catalogo che la contiene è Xeon Phi 7120P, con una capacità di memoria di 16 GB. Esegui il modello a una compressione di Q3_K_M utilizzando circa 14.4 GB, e produce approssimativamente 46.0 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 241.

Nemotron 3-Nano-30B-A3B— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 596 token al secondo; il più lento che riesce a farlo gestisce considerevolmente meno. La velocità di lettura è di circa dieci token al secondo, e il numero di schede che riescono a farlo: 239.

Nemotron 3-Nano-30B-A3B— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 14.4 GB a una compressione di Q3_K_M, quale è la scheda più piccola che lo utilizza. Meno compressione richiede di più: le cifre nella colonna della memoria sopra sono ricalcolate per ogni scheda, perché ognuna contiene la versione meno compressa possibile.

Nemotron 3-Nano-30B-A3B— posso eseguirlo su una GPU holding 16 GB?

Sì. La scheda Tesla V100 SXM2 16 GB, tenere 16 GB, lo esegue a una compressione di Q3_K_M, utilizzando circa 14.4 GB e generando approssimativamente 227 token al secondo. Il fit è stretto.

Nemotron 3-Nano-30B-A3B— posso eseguirlo su una GPU holding 24 GB?

Sì. La scheda GeForce RTX 5090 D V2, tenere 24 GB, lo esegue a una compressione di Q4_K_M, utilizzando circa 18.1 GB e generando approssimativamente 230 token al secondo. Il fit è stretto.

Nemotron 3-Nano-30B-A3B— è open-source?

I suoi pesi sono pubblicati, quindi può essere scaricato e eseguito sul proprio hardware. Si noti che OPEN WEIGHTS non è lo stesso di OPEN SOURCE nel senso completo — non dice nulla sui dati di addestramento, sul codice di addestramento o sui termini commerciali allegati.

Nemotron 3-Nano-30B-A3B— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 31.6B. "Nano 30B-A3B Base contains 31.6B total parameters out of which 3.2B are activ". Quella cifra è il totale, ed è ciò che decide quanto memoria il modello ha bisogno — circa mezzo gigabyte per miliardo alla compressione che la maggior parte delle persone usa.

Nemotron 3-Nano-30B-A3B— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da NVIDIA, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 8 April 2026

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