Familie Nemotron · 561Mrd. Parameter

Nemotron 3 Ultra (BF16)

⚠ Nemotron 3 Ultra BF16 (561B MoE, ~55B aktive Parameter). 128k Kontext, mehrsprachiges Reasoning und Programmieren. Rechenzentrum (~325 GB VRAM Q4). NVIDIA Open Model-Lizenz.

🇺🇸 NVIDIA·Lizenz NVIDIA Open Model License·Kontext 125k tokens·Erscheinungsdatum 2026-06-03← Katalog

01Was es kann

Stärken
  • Frontier-MoE mit 561B Parametern / 55B aktiven Parametern in BF16
  • Mehrsprachig: 11 Sprachen (darunter Französisch)
  • Nativer Kontext: 128k
  • Lizenz NVIDIA Open Model (kommerziell erlaubt)
Einschränkungen, die Sie kennen sollten
  • —~325 GB VRAM in Q4, ~1,1 TB in BF16 — mehrere GPUs vom Typ H100/MI300 erforderlich
  • —Kein Ollama-Tag: nur über Hugging Face installieren
  • —NVIDIA Open Model-Lizenz (je nach kommerzieller Nutzung nochmals prüfen)
Architektur
Mixture-of-Experts · 561B Parameter insgesamt · ~55B aktive Parameter pro Token · 128k Kontext · Gewichte BF16
Training
BF16-Checkpoint (Post-Base-Variante) der Modellfamilie Nemotron 3 Ultra. Mehrsprachiges Vortraining mit Abdeckung von 11 Sprachen (en, fr, es, it, de, pt, ja, ko, hi, ar, zh).
Ideal für
Reasoning für RechenzentrenMultilingualer CodeMoE mit hoher Kapazität

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-Ultra-550B-A55B-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
325 GB
Q5_K_M
Guter Kompromiss aus Qualität und Größe
398 GB
Q8_0
Kaum von FP16 zu unterscheiden
600 GB
FP16
Volle Präzision — Server-Einsatz
1122 GB
CPU-Fallback · Wenn Sie keine GPU haben, rechnen Sie mit 729 GB RAM als Minimum, um dieses Modell mit reduzierter Geschwindigkeit auszuführen.

Welche Hardware eignet sich für Nemotron 3 Ultra (BF16)?

Um Nemotron 3 Ultra (BF16) lokal mit Q4-Quantisierung auszuführen, benötigen Sie etwa 325 GB VRAM. Eine Option zum Vergleich: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — dieses Modell überschreitet die GPU-Kapazität dieses Mini-PCs: Wählen Sie ein kleineres Modell oder eine geeignete Infrastruktur.

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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
~1.5t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8GB
Mittelklasse
~2.5t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Oberklasse
~5t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900