Familia Nemotron · 12.6B de parámetros

Nemotron Nano v2 VL 12B

VLM empresarial de 12,6B. Buen rendimiento en DocVQA/ChartQA. Extracción de documentos profesionales.

🇺🇸 NVIDIA·Licencia NVIDIA Open Model License·Contexto 125k 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
  • Visión + texto en un 12B
  • 128k de contexto
  • Licencia NVIDIA Open Model
Limitaciones que debes conocer
  • —Peor que Qwen3-VL 30B en tareas de visión complejas
Arquitectura
Modelo denso de visión · 12.6B · Nemotron-Nano-v2 VL · contexto de 128k
Entrenamiento
NVIDIA Nemotron Nano v2 multimodal — texto + imágenes en 12B.
Ideal para
OCR empresarialDocumentos complejos

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-v2:12b
⚠
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
8 GB
Q5_K_M
Buen equilibrio calidad/tamaño
10 GB
Q8_0
Casi indistinguible de FP16
14 GB
FP16
Precisión completa — uso en servidor
25 GB
Alternativa con CPU · Si no tienes GPU, calcula 14 GB de RAM mínimo para ejecutar este modelo a velocidad reducida.

¿Qué hardware necesitas para Nemotron Nano v2 VL 12B?

Para ejecutar Nemotron Nano v2 VL 12B en local con cuantización Q4, necesitas aproximadamente 8 GB de VRAM. Una opción para comparar: RTX 5060 Ti 16 GB — deja un margen para el sistema y el contexto; verifica la compatibilidad del motor con la GPU.

Oferta actual: RTX 5060 Ti 16 GB
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Cuando te desplazas: Nemotron Nano v2 VL 12B también funciona en un Portátil RTX (16 GB de VRAM) →

Este modelo en tu ChatGPT privado, sin nube

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  • 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
~7t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8GB
Gama media
~22t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Gama alta
~60t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900