Nemotron Nano 3 30B-A3BvsQwen 3 30B-A3B
Vollständiger Vergleich zwischen Nemotron Nano 3 30B-A3B (30B Parameter, NVIDIA) und Qwen 3 30B-A3B (30B, Alibaba). VRAM-Bedarf je nach Quantisierung, auf 4 Referenz-GPUs gemessene Tokens/Sekunde, Bewertung nach Anwendungsfall, Lizenz, Installationsbefehle. Alle Zahlen werden aus den Katalogdaten berechnet — kein Kopieren und Einfügen zwischen Seiten.
Kurz gesagt
| Eigenschaft | Nemotron Nano 3 30B-A3B | Qwen 3 30B-A3B |
|---|---|---|
| Parameter | 30B | 30B |
| Familie | Nemotron | Qwen |
| Autor | NVIDIA | Alibaba |
| Herkunft | US | CN |
| Lizenz | NVIDIA Open Model License | Apache 2.0 |
| Kontext | 1 000 000 Tokens | 131 072 Tokens |
| Erscheinungsdatum | Mai 2025 | April 2025 |
Speicherbedarf
Ungefähre VRAM, die für die Inferenz mit einem mittleren Kontextfenster erforderlich ist. Der Gewinner (in Grün) ist das Modell, das verbraucht moins — Vorteil für kleine Modelle.
| Quantisierung | Nemotron Nano 3 30B-A3B | Qwen 3 30B-A3B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leicht) | 19 GB | 19 GB |
| Q5_K_M (ausgewogen) | 23 GB | 23 GB |
| Q8 (nahezu verlustfrei) | 35 GB | 35 GB |
| FP16 (maximale Qualität) | 62 GB | 62 GB |
| RAM bei reinem CPU-Betrieb | 32 GB | 32 GB |
Geschätzte Geschwindigkeit (Tokens/Sekunde)
Schätzungen basierend auf der besten Quantisierung, die auf jeder GPU möglich ist. Die tatsächlichen Zahlen hängen vom Prompt, vom Kontext und der Engine (llama.cpp, vLLM, MLX) ab. Methodik.
| Referenz-GPU | Nemotron Nano 3 30B-A3B | Qwen 3 30B-A3B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 100 tok/s · Q5_K_M | 100 tok/s · Q5_K_M |
| RTX 4080 (16 GB) | ✗ zu groß | ✗ zu groß |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ zu groß | ✗ zu groß |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 40 tok/s · Q8 | 40 tok/s · Q8 |
Fazit nach Anwendungsfall
Für jede gängige Anwendung geben wir an, welches der beiden Modelle aufgrund seiner Tags, Größe und Spezialisierung am besten geeignet ist.
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Stärken und Schwächen
Nemotron Nano 3 30B-A3B
Hybrider Mamba-2 + Transformer MoE 30B/3B aktiv. 1M Kontext. 4× Durchsatz gegenüber Nemotron 2.
- Natives Kontextfenster mit 1 Million Tokens
- Ultraeffiziente MoE (3 Milliarden aktive Parameter)
- NVIDIA Open Model-Lizenz
- Ein Kontext von 1 Million Tokens verbraucht viel VRAM, wenn er vollständig genutzt wird
Installation
Qwen 3 30B-A3B
MoE mit 30B Parametern, davon 3B aktiv, und Hybrid-Thinking. MMLU 81,4, AIME24 80,4. 100+ Sprachen.
- Schnell dank der 3 Milliarden aktiven Parameter
- MMLU 81.4
- AIME24 80.4
- Apache 2.0
- 19 GB in Q4
Installation
Häufige Fragen
Welches Modell läuft auf einer RTX 4090 (24 GB) besser: Nemotron Nano 3 30B-A3B oder Qwen 3 30B-A3B?
Auf einer RTX 4090 läuft Nemotron Nano 3 30B-A3B in Q5_K_M (~100 tok/s), Qwen 3 30B-A3B in Q5_K_M (~100 Tok/s). In reiner Durchsatzleistung, Qwen 3 30B-A3B gewinnt. Nutzen Sie den Konfigurator um Ihre konkrete GPU zu testen.
Welches verbraucht am wenigsten VRAM?
Beide benötigen in Q4 gleich viel VRAM (19 GB). Die Wahl richtet sich dann nach der Lizenz oder der wahrgenommenen Qualität.
Dürfen diese Modelle kommerziell im Produktivbetrieb eingesetzt werden?
Nemotron Nano 3 30B-A3B steht unter der NVIDIA Open Model License — prüfen Sie die Einschränkungen (insbesondere die Schwellenwerte für die monatliche Nutzerzahl). Qwen 3 30B-A3B ist unter Apache 2.0 lizenziert — ebenfalls frei nutzbar. Für SaaS bevorzugen Sie Apache 2.0 oder MIT.
Welches soll man 2026 wählen?
Das hängt von Ihrer wichtigsten Einschränkung ab. Kleiner / schneller : Nemotron Nano 3 30B-A3B (30B). Leistungsfähiger : Nemotron Nano 3 30B-A3B (30B). Wenn Sie unsicher sind, starten Sie den Konfigurator mit Ihrer GPU und Ihrem Anwendungsfall – er wird auf Basis beider Faktoren entscheiden.
Erwägenswerte Alternativen
Falls keines der beiden Modelle zu Ihnen passt, finden Sie hier ähnliche Modelle, die Sie sich ansehen könnten.