Qwen 3 VL 30B-A3BvsNemotron Nano 3 30B-A3B
Vollständiger Vergleich zwischen Qwen 3 VL 30B-A3B (30 Mrd. Parameter, Alibaba) und Nemotron Nano 3 30B-A3B (30B, NVIDIA). Benötigter VRAM je Quantisierung, auf 4 Referenz-GPUs gemessene Tokens/Sekunde, Bewertung je Anwendungsfall, Lizenz, Installationsbefehle. Alle Zahlen werden aus den Katalogdaten berechnet — kein Kopieren und Einfügen zwischen Seiten.
Kurz gesagt
| Eigenschaft | Qwen 3 VL 30B-A3B | Nemotron Nano 3 30B-A3B |
|---|---|---|
| Parameter | 30B | 30B |
| Familie | Qwen | Nemotron |
| Autor | Alibaba | NVIDIA |
| Herkunft | CN | US |
| Lizenz | Apache 2.0 | NVIDIA Open Model License |
| Kontext | 262 144 Tokens | 1 000 000 Tokens |
| Erscheinungsdatum | Mai 2025 | Mai 2025 |
Speicherbedarf
Ungefähre VRAM, die für die Inferenz mit einem mittleren Kontextfenster erforderlich ist. Der Gewinner (in Grün) ist das Modell, das weniger verbraucht — Vorteil für kleine Modelle.
| Quantisierung | Qwen 3 VL 30B-A3B | Nemotron Nano 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 | Qwen 3 VL 30B-A3B | Nemotron Nano 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
Qwen 3 VL 30B-A3B
Vision-MoE mit 30B Parametern, davon 3B aktiv. Sweet Spot für Vision mit Qwen 3. 256k ctx.
- Multimodaler Kontext: 262k
- 19 GB VRAM Q4
- Effizientes MoE
- Apache 2.0
- Schlechtere Bildverarbeitung als beim 235B
- Weniger Fine-Tunes als Qwen2-VL
Installation
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
Häufige Fragen
Welches Modell läuft am besten auf einer RTX 4090 (24 GB): Qwen 3 VL 30B-A3B oder Nemotron Nano 3 30B-A3B?
Auf einer RTX 4090 läuft Qwen 3 VL 30B-A3B in Q5_K_M (~100 tok/s), Nemotron Nano 3 30B-A3B in Q5_K_M (~100 Tok/s). In reiner Durchsatzleistung, Nemotron Nano 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?
Qwen 3 VL 30B-A3B ist unter Apache 2.0 lizenziert – frei für kommerzielle Nutzung. Nemotron Nano 3 30B-A3B steht unter der NVIDIA Open Model License – prüfen Sie auch die Bedingungen. Bevorzugen Sie für SaaS Apache 2.0 oder MIT.
Welches soll man 2026 wählen?
Das hängt von Ihrer wichtigsten Einschränkung ab. Kleiner / schneller : Qwen 3 VL 30B-A3B (30B). Leistungsfähiger : Qwen 3 VL 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.