Famiglia Nemotron · 12.6B parametri

Nemotron Nano v2 VL 12B

VLM aziendale 12,6B. Ottime prestazioni su DocVQA/ChartQA. Estrazione da documenti professionali.

🇺🇸 NVIDIA·Licenza NVIDIA Open Model License·Contesto 125k tokens·Data di uscita maggio 2025·Sta nei 128 GB di l'AI TOP ATOM di GIGABYTE (link affiliato)← Catalogo

01Cosa sa fare

Punti di forza
  • Visione + testo in un 12B
  • Contesto di 128k
  • Licenza NVIDIA Open Model
Limiti da conoscere
  • —Meno valido di Qwen3-VL 30B nei compiti di visione complessi
Architettura
Architettura densa con visione · 12,6B · Nemotron-Nano-v2 VL · contesto 128k
Addestramento
NVIDIA Nemotron Nano v2 multimodale — testo + immagini, da 12B.
Ideale per
OCR aziendaleDocumenti complessi

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-v2:12b
⚠
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
8 GB
Q5_K_M
Buon compromesso qualità/dimensione
10 GB
Q8_0
Quasi indistinguibile da FP16
14 GB
FP16
Piena precisione — uso server
25 GB
Fallback CPU · Se non hai una GPU, considera 14 GB di RAM minimo per far girare questo modello a velocità ridotta.

Quale hardware serve per Nemotron Nano v2 VL 12B?

Per eseguire Nemotron Nano v2 VL 12B in locale con quantizzazione Q4, servono circa 8 GB di VRAM. Un’opzione da confrontare: RTX 5060 Ti 16 GB — lascia un margine per il sistema e il contesto; verifica la compatibilità del motore con la GPU.

Offerta attuale: RTX 5060 Ti 16 GB
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In mobilità: Nemotron Nano v2 VL 12B funziona anche su un Portatile RTX (16 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
~7t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Fascia media
~22t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Fascia alta
~60t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900