Qwen 3 VL 30B-A3BvsNemotron Nano v2 VL 12B
Vollständiger Vergleich zwischen Qwen 3 VL 30B-A3B (30 Mrd. Parameter, Alibaba) und Nemotron Nano v2 VL 12B (12.6B, NVIDIA). VRAM-Bedarf je nach Quantisierung, auf 4 Referenz-GPUs gemessene Tokens pro Sekunde, Bewertung je nach 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 v2 VL 12B |
|---|---|---|
| Parameter | 30B | 12.6B |
| Familie | Qwen | Nemotron |
| Autor | Alibaba | NVIDIA |
| Herkunft | CN | US |
| Lizenz | Apache 2.0 | NVIDIA Open Model License |
| Kontext | 262 144 Tokens | 128 000 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 verbraucht moins — Vorteil für kleine Modelle.
| Quantisierung | Qwen 3 VL 30B-A3B | Nemotron Nano v2 VL 12B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leicht) | 19 GB | 8 GB |
| Q5_K_M (ausgewogen) | 23 GB | 10 GB |
| Q8 (nahezu verlustfrei) | 35 GB | 14 GB |
| FP16 (maximale Qualität) | 62 GB | 25 GB |
| RAM bei reinem CPU-Betrieb | 32 GB | 14 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 v2 VL 12B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 100 tok/s · Q5_K_M | 60 Tok/s · Q8 |
| RTX 4080 (16 GB) | ✗ zu groß | 22 tok/s · Q8 |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ zu groß | 7 tok/s · Q5_K_M |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 40 tok/s · Q8 | 22 tok/s · FP16 |
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 v2 VL 12B
VLM für Unternehmen mit 12,6B Parametern. Starke Ergebnisse bei DocVQA/ChartQA. Informationsextraktion aus Dokumenten für den professionellen Einsatz.
- Bildverarbeitung + Text in einem 12B-Modell
- 128k Kontext
- NVIDIA Open Model-Lizenz
- Schlechter als Qwen3-VL 30B bei komplexen visuellen Aufgaben
Installation
Häufige Fragen
Welches Modell läuft besser auf einer RTX 4090 (24 GB): Qwen 3 VL 30B-A3B oder Nemotron Nano v2 VL 12B?
Auf einer RTX 4090 läuft Qwen 3 VL 30B-A3B in Q5_K_M (~100 tok/s), Nemotron Nano v2 VL 12B in Q8 (~60 Tok/s). Was den reinen Durchsatz betrifft, Qwen 3 VL 30B-A3B gewinnt. Nutzen Sie den Konfigurator um Ihre konkrete GPU zu testen.
Welches verbraucht am wenigsten VRAM?
Bei Q4_K_M, Nemotron Nano v2 VL 12B passt in 8 GB contre 19 GB beim Konkurrenzmodell – ein Unterschied von 11 GB, der erheblich ist, wenn Sie eine RTX 3060 oder eine 4060 Ti mit 8 GB ins Auge fassen.
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 v2 VL 12B 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 : Nemotron Nano v2 VL 12B (12.6B). 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.