Nemotron 3 Omni calcolatore TPS
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
818 schede per cui abbiamo specifiche
Scheda più piccola che si adatta
Xeon Phi 7120P
16 GB · Q3_K_M · 48.4 tok/s
Scheda più veloce
B200
627 tok/s · 180 GB
Quali GPU possono eseguire Nemotron 3 Omni?
Imposta gli input, leggi la risposta
Una conversazione più lunga richiede più MEMORY, il che può spingere questo modello fuori da schede più piccole..
Nasconde le schede che si adatterebbero solo al modello comprimendolo al di sotto di questo punto..
241 schede corrispondono
Calcolo| Ha bisogno | Quantizzazione | Adatto | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
627
tok/s
376–1,004 · bassa fiducia |
B200 NVIDIA | 180 GB | 8,000 GB/s | Jan 2024 | 31.2 GB | Q8_0 | Comodo |
|
627
tok/s
376–1,004 · bassa fiducia |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 31.2 GB | Q8_0 | Comodo |
|
501
tok/s
301–802 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 31.2 GB | Q8_0 | Comodo |
|
501
tok/s
301–802 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 31.2 GB | Q8_0 | Comodo |
|
401
tok/s
240–641 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI300 AMD | 128 GB | 6,550 GB/s | Jan 2023 | 31.2 GB | Q8_0 | Comodo |
|
384
tok/s
230–614 · bassa fiducia |
H200 NVL NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 31.2 GB | Q8_0 | Comodo |
|
384
tok/s
230–614 · bassa fiducia |
H200 SXM 141 GB NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 31.2 GB | Q8_0 | Comodo |
|
367
tok/s
220–587 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 31.2 GB | Q8_0 | Comodo |
|
326
tok/s
195–521 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI300A AMD | 128 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 31.2 GB | Q8_0 | Comodo |
|
326
tok/s
195–521 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI300X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 31.2 GB | Q8_0 | Comodo |
|
326
tok/s
195–521 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI308X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 31.2 GB | Q8_0 | Comodo |
|
309
tok/s
185–494 · bassa fiducia |
H100 NVL 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,940 GB/s | Mar 2023 | 31.2 GB | Q8_0 | Comodo |
|
264
tok/s
158–422 · bassa fiducia |
H100 PCIe 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 31.2 GB | Q8_0 | Comodo |
|
264
tok/s
158–422 · bassa fiducia |
H100 SXM5 80 GB NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Oct 2022 | 31.2 GB | Q8_0 | Comodo |
|
264
tok/s
158–422 · bassa fiducia |
H100 SXM5 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 31.2 GB | Q8_0 | Comodo |
|
264
tok/s
158–422 · bassa fiducia |
H100 SXM5 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 31.2 GB | Q8_0 | Comodo |
|
264
tok/s
158–422 · bassa fiducia |
H800 SXM5 NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 31.2 GB | Q8_0 | Comodo |
|
239
tok/s
143–383 · bassa fiducia |
Tesla V100 SXM2 16 GB NVIDIA | 16 GB | 1,130 GB/s | Nov 2019 | 13.7 GB | Q3_K_M | Stretto |
|
213
tok/s
128–341 · bassa fiducia |
DRIVE A100 PROD NVIDIA | 32 GB | 1,870 GB/s | May 2020 | 24.2 GB | Q6_K | Stretto |
|
213
tok/s
128–341 · bassa fiducia |
GRID A100A NVIDIA | 32 GB | 1,870 GB/s | May 2020 | 24.2 GB | Q6_K | Stretto |
|
204
tok/s
122–326 · bassa fiducia |
GeForce RTX 5090 NVIDIA | 32 GB | 1,790 GB/s | Jan 2025 | 24.2 GB | Q6_K | Stretto |
|
204
tok/s
122–326 · bassa fiducia |
GeForce RTX 5090 D NVIDIA | 32 GB | 1,790 GB/s | Jan 2025 | 24.2 GB | Q6_K | Stretto |
|
203
tok/s
122–325 · bassa fiducia |
GeForce RTX 5080 NVIDIA | 16 GB | 960 GB/s | Jan 2025 | 13.7 GB | Q3_K_M | Stretto |
|
201
tok/s
120–321 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI250 AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 31.2 GB | Q8_0 | Comodo |
|
201
tok/s
120–321 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI250X AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 31.2 GB | Q8_0 | Comodo |
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
- 28 April 2026
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Language, Multimodal
- 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
- 30B
- Dati di addestramento
- tokens
30B, multimodal
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 (unrestricted)
Gli estremi
Le dieci GPU più veloci che eseguono Nemotron 3 Omni
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..
- 01 B300 288 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 627 tok/s
- 02 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 627 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 501 tok/s
- 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 501 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q8_0 401 tok/s
- 06 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 384 tok/s
- 07 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 384 tok/s
- 08 Radeon Instinct MI325X 256 GB · 6,000 GB/s · Q8_0 367 tok/s
- 09 Radeon Instinct MI300A 128 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 326 tok/s
- 10 Radeon Instinct MI300X 192 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 326 tok/s
Le GPU più piccole che ancora funzionano Nemotron 3 Omni
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..
- 01 Ryzen AI Z2 Extreme GPU 16 GB · Ha bisogno 13.7 GB · Q3_K_M · Stretto 42.3 tok/s
- 02 Radeon RX 7700 16 GB · Ha bisogno 13.7 GB · Q3_K_M · Stretto 103 tok/s
- 03 Arc Pro B50 16 GB · Ha bisogno 13.7 GB · Q3_K_M · Stretto 30.8 tok/s
- 04 RTX PRO 2000 Blackwell 16 GB · Ha bisogno 13.7 GB · Q3_K_M · Stretto 61.0 tok/s
- 05 Ryzen Z2 Extreme GPU 16 GB · Ha bisogno 13.7 GB · Q3_K_M · Stretto 21.1 tok/s
- 06 Radeon RX 9060 XT 16 GB 16 GB · Ha bisogno 13.7 GB · Q3_K_M · Stretto 53.2 tok/s
- 07 GeForce RTX 5060 Ti 16 GB 16 GB · Ha bisogno 13.7 GB · Q3_K_M · Stretto 94.8 tok/s
- 08 GeForce RTX 5080 Mobile 16 GB · Ha bisogno 13.7 GB · Q3_K_M · Stretto 190 tok/s
- 09 Radeon RX 9070 16 GB · Ha bisogno 13.7 GB · Q3_K_M · Stretto 106 tok/s
- 10 Radeon RX 9070 XT 16 GB · Ha bisogno 13.7 GB · Q3_K_M · Stretto 106 tok/s
Cosa significano i numeri
Cosa serve per eseguire questo modello
Scheda minima
Xeon Phi 7120P
Memoria necessaria
13.7 GB
Più veloce
627 tok/s
Nemotron 3 Omni raggiunge un conteggio di parametri di 30B. 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.
La scheda più piccola che lo tiene è Xeon Phi 7120P, con una capacità di memoria di 16 GB, eseguendolo a una compressione di Q3_K_M e producendo circa 48.4 token al secondo
Top di gamma è B200, generando approssimativamente 627 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.
Informazioni su questo modello
Nemotron 3 Omni è stato pubblicato da NVIDIA, nel paese registrato come United States of America, durante April 2026. Esce da un'organizzazione categorizzata come industry.
Funziona nel dominio di Language, Multimodal, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling/generation.
I pesi pubblicati significano che il modello gira sulla tua macchina piuttosto che su quella di qualcun altro, il che rende la domanda sull'hardware qui sotto rispondibile.
Quanto è veloce nel funzionare e perché
Su ogni CARD che può eseguirlo, il centro della gamma si trova a 95.1 token al secondo. Superare la velocità di lettura in modo diretto: 239 di loro
Questo è un modello a miscela di esperti, che instrada ogni token attraverso solo una parte di esso. Pertanto genera molto più velocemente di quanto suggerisca la sua dimensione totale — pur avendo comunque ogni parametro residente in MEMORIA, quindi è veloce senza essere economico da mantenere.
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.
Passo dopo passo
Come scegliere una GPU per Nemotron 3 Omni
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
Leggi prima il numero di VRAM
Ogni card qui è stata controllata contro Nemotron 3 Omni, avere bisogno di circa 13.7 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
Decidi quanto a lungo durano le tue conversazioni
Conversazioni più lunghe richiedono memoria oltre a ciò che i pesi necessitano. Muovi il cursore sulla tua reale lunghezza di lavoro prima di fidarti di qualsiasi riga per Nemotron 3 Omni.
-
03
Imposta un pavimento di qualità
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 velocità
Il ranking per tokens al secondo segue la larghezza di banda della memoria piuttosto che il numero di core, per Nemotron 3 Omni. 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 627 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 Omni. 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
Apri la scheda su cui ti sei deciso.
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 Omni.
Risposte
Nemotron 3 Omni — domande comuni
Nemotron 3 Omni— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Language, Multimodal, 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 Omni— Dove posso scaricarlo?
I pesi sono pubblicati, anche se non abbiamo un link al repository per essi. Questo sito calcola i requisiti hardware anziché ospitare file di modello.
Nemotron 3 Omni— 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 6.4 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.
Nemotron 3 Omni— 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 Omni— perché la quantizzazione differisce tra le schede?
Poiché la capacità varia, così deve essere spremuta. Il numero di livelli distinti nella tabella sopra: 5. Schede più grandi ottengono la versione più accurata e il livello di qualità sopra fissa il confronto a un livello.
Nemotron 3 Omni— 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: 376–1,004 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 Omni— 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 13.7 GB, e produce approssimativamente 48.4 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 241.
Nemotron 3 Omni— quanto è veloce su una GPU?
Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 627 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 Omni— quanta VRAM serve?
Ha bisogno di 13.7 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 Omni— 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 13.7 GB e generando approssimativamente 239 token al secondo. Il fit è stretto.
Nemotron 3 Omni— 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 Q5_K_M, utilizzando circa 20.7 GB e generando approssimativamente 188 token al secondo. Il fit è stretto.
Nemotron 3 Omni— 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 Omni— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 30B. 30B, multimodal. 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 Omni— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da NVIDIA, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry.
Nemotron 3 Omni— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in April 2026.
L'altra direzione
Guardandolo dall'altro lato?
Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.