Familia Nemotron · 30B de parámetros

Nemotron Nano 3 30B-A3B

Híbrido Mamba-2 + Transformer MoE 30B/3B activos. 1M ctx. 4× la tasa de procesamiento de Nemotron 2.

🇺🇸 NVIDIA·Licencia NVIDIA Open Model License·Contexto 976.5625k tokens·Fecha de lanzamiento mayo de 2025·Cabe en los 128 GB de el AI TOP ATOM de GIGABYTE (enlace de afiliado)← Catálogo

01Lo que sabe hacer

Puntos fuertes
  • 1 millón de tokens de contexto nativo
  • MoE ultraeficiente (3B activos)
  • Licencia NVIDIA Open Model
Limitaciones que debes conocer
  • —Un contexto de 1M consume mucha VRAM si se utiliza por completo
Arquitectura
MoE · 30B en total / 3B activos · Nemotron-Nano-3 · contexto nativo de 1M
Entrenamiento
NVIDIA — destilado a partir de Llama, optimizado para la computación en el borde con un contexto de 1 millón de tokens.
Ideal para
Contexto extremadamente largoRazonamiento en el edge

04Instalar

Instala Ollama para tu SO. Verifica el modelo y su cuantización antes de la descarga. Comienza con 4096 tokens de contexto y luego controla la asignación con ollama ps. Un comando a continuación no es prueba de que se haya ejecutado una prueba en tu máquina.

$ollama run nemotron3:30b
⚠
Primera descarga: entre 2 y 40 GB según la cuantización elegida. Reserva espacio en disco y se recomienda una conexión estable. Las siguientes ejecuciones son instantáneas.

02Memoria requerida

VRAM de GPU aproximada para ejecutar este modelo, incluido el sobrecoste de contexto de 4k tokens. Para un contexto más largo, añade ~1 GB por cada tramo de 8k tokens.

Q4_K_M
El más ligero, ~5% de pérdida
19 GB
Q5_K_M
Buen equilibrio calidad/tamaño
23 GB
Q8_0
Casi indistinguible de FP16
35 GB
FP16
Precisión completa — uso en servidor
62 GB
Alternativa con CPU · Si no tienes GPU, calcula 32 GB de RAM mínimo para ejecutar este modelo a velocidad reducida.

¿Qué hardware necesitas para Nemotron Nano 3 30B-A3B?

Para ejecutar Nemotron Nano 3 30B-A3B en local con cuantización Q4, necesitas aproximadamente 19 GB de VRAM. Una opción para comparar: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — deja un margen para el sistema y el contexto; verifica la compatibilidad del motor con la GPU.

Oferta actual: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395)
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Cuando te desplazas: Nemotron Nano 3 30B-A3B también funciona en un Portátil RTX (24 GB de VRAM) →

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  • Espacio en línea de por vida
  • PDF + archivos
  • Actualizaciones de por vida

03Velocidad estimada

Tokens generados por segundo en Q4_K_M, contexto 4k. Por encima de 20 t/s, la lectura es cómoda. Por debajo de 10 t/s, es solo para probar.

Gama de entrada
~15t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8GB
Gama media
~40t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Gama alta
~100t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900