Famiglia Nemotron · 30B parametri

Nemotron Nano 3 30B-A3B

Ibrido Mamba-2 + Transformer MoE 30B/3B attivi. 1M ctx. Throughput 4 volte superiore a quello di Nemotron 2.

🇺🇸 NVIDIA·Licenza NVIDIA Open Model License·Contesto 976.5625k tokens·Data di uscita maggio 2025← Catalogo

01Cosa sa fare

Punti di forza
  • 1 milione di token di contesto nativo
  • MoE ultra-efficiente (3B attivi)
  • Licenza NVIDIA Open Model
Limiti da conoscere
  • —Il contesto da 1M consuma molta VRAM se sfruttato appieno
Architettura
MoE · 30B totali / 3B attivi · Nemotron-Nano-3 · contesto nativo da 1M
Addestramento
NVIDIA — distillato da Llama, ottimizzato per l'edge con contesto di 1 milione di token.
Ideale per
Contesto estremamente lungoRagionamento su dispositivi edge

04Installare

Installa Ollama per il tuo OS. Verifica il modello e la sua quantizzazione prima del download. Inizia con 4096 token di contesto, poi controlla l'allocazione con ollama ps. Un comando qui sotto non dimostra che sia stato eseguito un test sulla tua macchina.

$ollama run nemotron3:30b
⚠
Primo download: tra 2 e 40 GB a seconda della quantizzazione scelta. Occorre prevedere spazio su disco; è consigliata una connessione stabile. Gli avvii successivi sono istantanei.

02Memoria richiesta

VRAM GPU approssimativa per far girare questo modello, overhead del contesto di 4k token incluso. Per un contesto più lungo, aggiungi ~1 GB per ogni blocco di 8k token.

Q4_K_M
Il più leggero, ~5% di perdita
19 GB
Q5_K_M
Buon compromesso qualità/dimensione
23 GB
Q8_0
Quasi indistinguibile da FP16
35 GB
FP16
Piena precisione — uso server
62 GB
Fallback CPU · Se non hai una GPU, considera 32 GB di RAM minimo per far girare questo modello a velocità ridotta.

Quale hardware serve per Nemotron Nano 3 30B-A3B?

Per eseguire Nemotron Nano 3 30B-A3B in locale con quantizzazione Q4, servono circa 19 GB di VRAM. Un’opzione da confrontare: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — lascia un margine per il sistema e il contesto; verifica la compatibilità del motore con la GPU.

Offerta attuale: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395)
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In mobilità: Nemotron Nano 3 30B-A3B funziona anche su un Portatile RTX (24 GB di VRAM) →

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03Velocità prevista

Token generati al secondo in Q4_K_M, contesto 4k. Oltre 20 t/s, la lettura è confortevole. Al di sotto di 10 t/s, va bene solo per fare delle prove.

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