Nemotron 3.5 Lightning kalkulator TPS
Każda karta poniżej jest oceniana w stosunku do tego modelu przy wybranej długości kontekstu i minimalnej jakości. Prędkość jest oszacowaniem dla pojedynczego żądania, obliczonym na podstawie przepustowości pamięci karty i rozmiaru modelu po skompresowaniu..
Obliczone dla tego modelu
818 Karty, które posiadamy specyfikacje dla
Najmniejsza karta, która pasuje
Xeon Phi 7120P
16 GB · Q3_K_M · 48.4 tok/s
Najszybsza karta
B200
627 tok/s · 180 GB
Które GPU mogą uruchomić Nemotron 3.5 Lightning?
Ustaw wejścia, odczytaj odpowiedź.
Dłuższa rozmowa wymaga więcej MEMORY, co może spowodować, że ten model nie zmieści się na mniejszych CARD..
Ukrywa karty, które zmieściłyby się w modelu tylko przez skompresowanie go poniżej tego punktu..
241 karty pasują
Obliczanie| potrzeby | Kwantyzacja | Pasuje | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
627
tok/s
376–1,004 · niska pewność |
B200 NVIDIA | 180 GB | 8,000 GB/s | Jan 2024 | 31.2 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
627
tok/s
376–1,004 · niska pewność |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 31.2 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
501
tok/s
301–802 · niska pewność |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 31.2 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
501
tok/s
301–802 · niska pewność |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 31.2 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
401
tok/s
240–641 · niska pewność |
Radeon Instinct MI300 AMD | 128 GB | 6,550 GB/s | Jan 2023 | 31.2 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
384
tok/s
230–614 · niska pewność |
H200 NVL NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 31.2 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
384
tok/s
230–614 · niska pewność |
H200 SXM 141 GB NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 31.2 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
367
tok/s
220–587 · niska pewność |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 31.2 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
326
tok/s
195–521 · niska pewność |
Radeon Instinct MI300A AMD | 128 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 31.2 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
326
tok/s
195–521 · niska pewność |
Radeon Instinct MI300X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 31.2 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
326
tok/s
195–521 · niska pewność |
Radeon Instinct MI308X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 31.2 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
309
tok/s
185–494 · niska pewność |
H100 NVL 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,940 GB/s | Mar 2023 | 31.2 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
264
tok/s
158–422 · niska pewność |
H100 PCIe 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 31.2 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
264
tok/s
158–422 · niska pewność |
H100 SXM5 80 GB NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Oct 2022 | 31.2 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
264
tok/s
158–422 · niska pewność |
H100 SXM5 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 31.2 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
264
tok/s
158–422 · niska pewność |
H100 SXM5 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 31.2 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
264
tok/s
158–422 · niska pewność |
H800 SXM5 NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 31.2 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
239
tok/s
143–383 · niska pewność |
Tesla V100 SXM2 16 GB NVIDIA | 16 GB | 1,130 GB/s | Nov 2019 | 13.7 GB | Q3_K_M | Wąski |
|
213
tok/s
128–341 · niska pewność |
DRIVE A100 PROD NVIDIA | 32 GB | 1,870 GB/s | May 2020 | 24.2 GB | Q6_K | Wąski |
|
213
tok/s
128–341 · niska pewność |
GRID A100A NVIDIA | 32 GB | 1,870 GB/s | May 2020 | 24.2 GB | Q6_K | Wąski |
|
204
tok/s
122–326 · niska pewność |
GeForce RTX 5090 NVIDIA | 32 GB | 1,790 GB/s | Jan 2025 | 24.2 GB | Q6_K | Wąski |
|
204
tok/s
122–326 · niska pewność |
GeForce RTX 5090 D NVIDIA | 32 GB | 1,790 GB/s | Jan 2025 | 24.2 GB | Q6_K | Wąski |
|
203
tok/s
122–325 · niska pewność |
GeForce RTX 5080 NVIDIA | 16 GB | 960 GB/s | Jan 2025 | 13.7 GB | Q3_K_M | Wąski |
|
201
tok/s
120–321 · niska pewność |
Radeon Instinct MI250 AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 31.2 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
201
tok/s
120–321 · niska pewność |
Radeon Instinct MI250X AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 31.2 GB | Q8_0 | Wygodny |
Prędkości są szacunkami dla pojedynczego zapytania — jednej konwersacji na raz — obliczonymi na podstawie przepustowości pamięci, rozmiaru MODELu i kwantyzacji. Rzeczywista przepustowość różni się w zależności od czasu uruchamiania inference i jego wersji. Wartości publikowane przez dostawców sprzętu mierzą wiele jednoczesnych zapytań i są znacznie wyższe..
Na nagranie
Pełna specyfikacja
Wszystko na rekord dla tego modelu. Większość z tego opisuje, jak był trenowany, a nie jak działa — użyteczny kontekst do oceny, ile pracy włożono w to, i jak wypada w porównaniu z modelami budowanymi w innym skali..
Pochodzenie
Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.
- Organizacja
- NVIDIA
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 11 August 2026
- Autorzy
- Chris Alexiuk, Chintan Patel
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Language
- Zadanie
- Language modeling/generation
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 30B
- Dane treningowe
- 20,000,000,000,000 tokens
30B total, 3B active
Dostępność
Czy możesz zdobyć model i uruchomić go na swoim sprzęcie, co decyduje o tym, czy którakolwiek z cyfr karty graficznej na tej stronie ma zastosowanie.
- Wagi
- Open — downloadable
- Dostęp do modelu
- Open weights (unrestricted)
- Hugging Face
- nvidia
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Speculative
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning Delivers Fast, Accurate Specialized Task Execution for Long-Running Agents
- Ostatnio zaktualizowane
- 13 August 2026
Ekstremy
Dziesięć najszybszych GPU, które uruchamiają Nemotron 3.5 Lightning
Uszeregowany według szacowanej liczby tokenów na sekundę, najnowsza karta na pierwszym miejscu, gdy prędkości są równe. Ponieważ generacja jest ograniczona przez pamięć, to uporządkowanie podąża za przepustowością, a nie za jakimkolwiek benchmarkiem gier..
- 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
Najmniejsze GPU, które nadal działają Nemotron 3.5 Lightning
Najtańsza droga do, według pojemności pamięci. Tight fit uruchamia model, ale nie zostawia nic na dłuższą rozmowę..
- 01 Ryzen AI Z2 Extreme GPU 16 GB · potrzeby 13.7 GB · Q3_K_M · Wąski 42.3 tok/s
- 02 Radeon RX 7700 16 GB · potrzeby 13.7 GB · Q3_K_M · Wąski 103 tok/s
- 03 Arc Pro B50 16 GB · potrzeby 13.7 GB · Q3_K_M · Wąski 30.8 tok/s
- 04 RTX PRO 2000 Blackwell 16 GB · potrzeby 13.7 GB · Q3_K_M · Wąski 61.0 tok/s
- 05 Ryzen Z2 Extreme GPU 16 GB · potrzeby 13.7 GB · Q3_K_M · Wąski 21.1 tok/s
- 06 Radeon RX 9060 XT 16 GB 16 GB · potrzeby 13.7 GB · Q3_K_M · Wąski 53.2 tok/s
- 07 GeForce RTX 5060 Ti 16 GB 16 GB · potrzeby 13.7 GB · Q3_K_M · Wąski 94.8 tok/s
- 08 GeForce RTX 5080 Mobile 16 GB · potrzeby 13.7 GB · Q3_K_M · Wąski 190 tok/s
- 09 Radeon RX 9070 16 GB · potrzeby 13.7 GB · Q3_K_M · Wąski 106 tok/s
- 10 Radeon RX 9070 XT 16 GB · potrzeby 13.7 GB · Q3_K_M · Wąski 106 tok/s
Co oznaczają liczby
Strona sprzętowa
Minimalna karta
Xeon Phi 7120P
Pamięć potrzebna
13.7 GB
Najszybszy
627 tok/s
Nemotron 3.5 Lightning osiąga liczbę parametrów równą 30B. To ląduje w zakresie, który może obsłużyć poważna karta stacjonarna, gdy wagi są skompresowane. Liczba kart, które śledzimy, które mogą to uruchomić: 241.
Na niskim końcu obsługiwane jest przez Xeon Phi 7120P, o pojemności pamięci 16 GB, uruchomienie go przy kompresji Q3_K_M i produkując około 48.4 tokeny na sekundę
Najszybszy rezultat pochodzi z B200, generowanie w przybliżeniu 627 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 8,000 GB/s.
Tło
Nemotron 3.5 Lightning został opublikowany przez NVIDIA, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas August 2026. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako industry.
Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling/generation.
Ponieważ jego wagi zostały udostępnione, nic w kwestii uruchamiania go nie zależy od dostępności dostawcy — należy do ciebie po pobraniu. Na Hugging Face jest opublikowane pod organizacją nvidia.
Czytanie wskaźników przepustowości
Na każdej karcie, która może go uruchomić, środek zakresu plasuje się w 95.1 tokenów na sekundę 239 ich
To jest model mieszanki ekspertów, który kieruje każdy token tylko przez część siebie. Generuje więc znacznie szybciej, niż sugeruje jego całkowity rozmiar — jednocześnie potrzebując każdego parametru w pamięci, dzięki czemu jest szybki, nie będąc tanim w utrzymaniu.
Jej architektura wewnętrzna nie jest w naszej bazie danych, więc pamięć jest szacowana na podstawie liczby parametrów i odpowiednio oznaczona. Spodziewaj się, że rzeczywista wartość będzie się różnić, tym bardziej przy długim context length.
Co poszło w budowę tego
Został wytrenowany na korpusie około 20,000,000,000,000 Tokeny tekstu.
Krok po kroku
Jak wybrać GPU do Nemotron 3.5 Lightning
Tabela powyżej oceniła już każdą kartę, dla której posiadamy specyfikacje, w stosunku do tego modelu. Dotarcie do odpowiedzi wymaga sześciu kroków..
-
01
Zacznij od kolumny pamięci
Zacznij od tego, co tak naprawdę jest potrzebne, czyli wymogu Nemotron 3.5 Lightning, potrzebując około 13.7 GB przy kompresji Q3_K_M. Pojemność to brama — karta albo ją trzyma, albo nie.
-
02
Zdecyduj, jak długo trwają twoje rozmowy
Dłuższe rozmowy kosztują pamięć oprócz tego, co potrzebują wagi. Przesuń suwak do swojej rzeczywistej długości roboczej przed zaufaniem jakiejkolwiek linii dla Nemotron 3.5 Lightning.
-
03
Ustal minimalną jakość
Kolumna kwantyzacji różni się w zależności od karty, ponieważ większa karta przechowuje dokładniejszą kopię., osiągnięcie kompresji Q3_K_M na najmniejszej karcie, która się mieści. Ustalenie minimalnej jakości odrzuca karty, które tylko ją osiągają, uciskając bardziej niż byś chciał, i utrzymuje porównanie na jednym poziomie.
-
04
Porównaj TOKENS na sekundę, a nie SPECYFIKACJE.
Sortuj według prędkości, aby zobaczyć, jak karty się klasyfikują. Nemotron 3.5 Lightning. Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci. Karta na szczycie listy to B200, w 627 tok/s
-
05
Sprawdź werdykt dopasowania przed zakupem
Tight dopasowanie działa, ale nie zostawia nic na dłuższą rozmowę, w przypadku Nemotron 3.5 Lightning. Wygodne oznacza, że możesz później zwiększyć kontekst. Ta różnica ma większe znaczenie niż kilka tokenów na sekundę, więc kupuj za wygodne, jeśli tego oczekujesz.
-
06
Otwórz kartę, na którą się zdecydowałeś
Każda nazwa karty łączy się z jej własną stroną, która wykonuje tę samą kalkulację w całym katalogu modelu. Kartę zazwyczaj kupuje się dla więcej niż jednego modelu, więc warto rzucić okiem przed zakupem na Nemotron 3.5 Lightning.
Odpowiedzi
Nemotron 3.5 Lightning — częste pytania
Nemotron 3.5 Lightning— dlaczego kwantyzacja różni się między kartami?
Każda KARTA jest przedstawiana z uruchomioną najmniej skompresowaną wersją, jaką może pomieścić. Liczba odmiennych poziomów kompresji w KARTACH, które mogą go pomieścić: 5. Większe karty otrzymują dokładniejszą wersję, a minimalna jakość powyżej ustala porównanie na jednym poziomie.
Nemotron 3.5 Lightning— Jak dokładne są te szacunki prędkości?
To są szacunki z rzeczywistymi marginesami błędu, a każdy z nich mógłby rozsądnie wypaść gdziekolwiek w swoim opublikowanym zakresie w zależności od używanego uruchomienia. Najszybszy wynik tutaj: 376–1,004 tok/s na B200. Ten sam model i karta różnią się o trzydzieści do pięćdziesięciu procent w zależności od oprogramowania inferencyjnego i jego wersji.
Nemotron 3.5 Lightning— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?
Najmniejsza karta w naszym katalogu, która to pomieści, to Xeon Phi 7120P, o pojemności pamięci 16 GB. Uruchamia model przy kompresji Q3_K_M używając około 13.7 GB, i produkuje w przybliżeniu 48.4 tokenów na sekundę. Liczba kart, które mogą go uruchomić łącznie: 241.
Nemotron 3.5 Lightning— jak szybko działa na GPU?
To zależy od karty. Najszybciej obliczamy to B200, około 627 tokenów na sekundę; najwolniejszy, który nadal działa, osiąga znacznie mniej. Prędkość odczytu wynosi około dziesięciu tokenów na sekundę, a liczba kart, które to osiągają: 239.
Nemotron 3.5 Lightning— Ile VRAM-u potrzebuje?
Potrzebuje około 13.7 GB przy kompresji Q3_K_M, który jest najmniejszą kartą, która to uruchamia. Mniej kompresji potrzebuje więcej: liczby w kolumnie pamięci powyżej są przeliczane dla każdej karty, ponieważ każda z nich trzyma wersję o najmniejszej kompresji, jaką może.
Nemotron 3.5 Lightning— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 16 GB?
Tak. Karta Tesla V100 SXM2 16 GB, trzymanie 16 GB, uruchamia go przy kompresji Q3_K_M, używając około 13.7 GB i generując w przybliżeniu 239 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest ciasne.
Nemotron 3.5 Lightning— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 24 GB?
Tak. Karta GeForce RTX 5090 D V2, trzymanie 24 GB, uruchamia go przy kompresji Q5_K_M, używając około 20.7 GB i generując w przybliżeniu 188 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest ciasne.
Nemotron 3.5 Lightning— czy jest open weight?
Jego wagi są opublikowane, więc można je pobrać i uruchomić na własnym sprzęcie. Zauważ, że OPEN WEIGHTS nie są tym samym co OPEN SOURCE w pełnym sensie — nie mówi nic o danych treningowych, kodzie treningowym, ani warunkach komercyjnych.
Nemotron 3.5 Lightning— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 30B. 30B total, 3B active. Ta liczba to całkowita, i to ona decyduje o tym, ile pamięci potrzebuje model — mniej więcej pół gigabajta na miliard przy kompresji, którą używa większość ludzi.
Nemotron 3.5 Lightning— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez NVIDIA, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry.
Nemotron 3.5 Lightning— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w August 2026.
Nemotron 3.5 Lightning— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling/generation. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.
Nemotron 3.5 Lightning— Gdzie mogę to pobrać?
Jego wagi są publikowane na Hugging Face, pod organizacją nvidia. Nie hostujemy plików modelu — ta strona oblicza, jaki sprzęt jest potrzebny do ich uruchomienia.
Nemotron 3.5 Lightning— czy mogę go uruchomić, jeśli nie mieści się w moim GPU?
Można go podzielić między kartą a pamięcią systemową, ale w ten sposób generuje się boleśnie powoli. Najbliższy brak, który obliczamy, jest za mały o 6.4 GB Każda figura tutaj zakłada, że cały model jest zainstalowany na karcie.
Nemotron 3.5 Lightning— czy dwa GPU uruchomią to szybciej?
Pojemność sumuje się w kartach; przepustowość nie. Liczba kart, które już same ją posiadają: 241. Więc druga karta rzadko jest odpowiedzią tutaj.
Druga strona
Patrząc na to z drugiej strony?
Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, co wszystko będzie działać., Zacznij od sprzętu zamiast.