Familie Nemotron · 30Mrd. Parameter

Nemotron 3.5 Lightning 30B-A3B (BF16)

BF16-Checkpoint von Nemotron 3.5 Lightning: MoE mit 30B Parametern / 3B aktiven Parametern, 256k Kontext, ~25 GB VRAM in Q4. Schnelles Schlussfolgern und Programmieren lokal.

🇺🇸 NVIDIA·Lizenz NVIDIA Open Model License·Kontext 256k tokens·Erscheinungsdatum 2026-08-01·Passt in die 128 GB von GIGABYTE AI TOP ATOM (Affiliate-Link)← Katalog

01Was es kann

Stärken
  • MoE 30B / 3B aktive Parameter: hoher lokaler Durchsatz
  • 256k nativer Kontext
  • Gut für logisches Denken und Code
  • Lizenz NVIDIA Open Model (kommerziell erlaubt)
Einschränkungen, die Sie kennen sollten
  • —~17 GB VRAM in Q4: GPU mit 16–24 GB empfohlen
  • —Kein Ollama-Tag: nur über Hugging Face installieren
Architektur
Mixture-of-Experts · insgesamt 30 Milliarden Parameter · ~3 Milliarden aktive Parameter pro Token · 256k Kontext · BF16-Gewichte
Training
BF16-Checkpoint von Nemotron 3.5 Lightning (NVIDIA). MoE-Variante, die dank der geringen Anzahl aktiver Parameter für schnelle Inferenz optimiert ist.
Ideal für
Lokales ReasoningAgenten / CodeLanger Kontext 256k

04Installieren

Installieren Sie Ollama für Ihr Betriebssystem. Prüfen Sie das Modell und seine Quantisierung vor dem Download. Beginnen Sie mit einem Kontext von 4096 Tokens und prüfen Sie anschließend mit ollama ps, wo das Modell ausgeführt wird. Ein unten aufgeführter Befehl ist kein Beweis dafür, dass ein Test auf Ihrem Computer ausgeführt wurde.

$# HuggingFace : nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-BF16
⚠
Erster Download: zwischen 2 und 40 GB, abhängig von der gewählten Quantisierung. Festplattenspeicher einplanen, stabile Verbindung empfohlen. Nachfolgende Starts erfolgen sofort.

02Benötigter Speicher

Ungefähr benötigter GPU-VRAM zum Ausführen dieses Modells, einschließlich des Speicherbedarfs für einen Kontext von 4k Tokens. Für einen längeren Kontext rechnen Sie mit zusätzlich ca. 1 GB je 8k Tokens.

Q4_K_M
Am leichtesten, ~5 % Verlust
25 GB
Q5_K_M
Guter Kompromiss aus Qualität und Größe
29 GB
Q8_0
Kaum von FP16 zu unterscheiden
35 GB
FP16
Volle Präzision — Server-Einsatz
66 GB
CPU-Fallback · Wenn Sie keine GPU haben, rechnen Sie mit 39 GB RAM als Minimum, um dieses Modell mit reduzierter Geschwindigkeit auszuführen.

Welche Hardware eignet sich für Nemotron 3.5 Lightning 30B-A3B (BF16)?

Um Nemotron 3.5 Lightning 30B-A3B (BF16) lokal mit Q4-Quantisierung auszuführen, benötigen Sie etwa 25 GB VRAM. Eine Option zum Vergleich: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — Halten Sie einen Puffer für das System und den Kontext frei; prüfen Sie die Kompatibilität der Engine mit der GPU.

Aktuelles Angebot: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395)
AmazonPreis ansehen →

Warum diese Wahl? Unsere vollständige Übersicht zu GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) →

Affiliate-Links — mögliche Provision ohne zusätzliche Kosten für Sie, unabhängige Empfehlung. Als Amazon-Partner verdient WelchesLLM an qualifizierten Käufen.

03Erwartete Geschwindigkeit

Generierte Tokens pro Sekunde in Q4_K_M, Kontext 4k. Jenseits von 20 t/s, lässt es sich angenehm lesen. Bei weniger als 10 t/s, eignet es sich nur zum Testen.

Einsteigerklasse
~50t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8GB
Mittelklasse
~85t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Oberklasse
~130t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900