Nemotron 70B Instruct — VRAM, szybkość i lokalna konfiguracja
Autor: Jakub Rusinowski · Ostatnia aktualizacja:
A friendly and highly capable model. Great for general purpose chat where nuance and helpfulness are priority.
Nemotron 70B Instruct potrzebuje około 43 GB VRAM przy Q4_K_M — skwantyzowane wagi plus narzut frameworka, bez pamięci podręcznej KV. Na Apple Silicon ta wartość pochodzi z pamięci zunifikowanej.
VRAM i szybkość według kwantyzacji
Liczone dla NVIDIA RTX 4090 (24 GB). Obejmuje pamięć podręczną KV przy kontekście 8K, więc wartości są wyższe niż główna liczba.
| Kwant. | Pamięć | VRAM | Szybkość (szac.) | Dopasowanie |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K 2.63 bpw | 26.7 GB | ~4 tok/s | Częściowo w RAM | |
| Q3_K_M 3.41 bpw | 33.6 GB | ~3 tok/s | Częściowo w RAM | |
| Q4_K_M 4.83 bpw | 46.1 GB | ~2 tok/s | Częściowo w RAM | |
| Q5_K_M 5.67 bpw | 53.5 GB | ~2 tok/s | Częściowo w RAM | |
| Q6_K 6.56 bpw | 61.4 GB | — | Za duży | |
| Q8_0 8.50 bpw | 78.5 GB | — | Za duży | |
| F16 16.00 bpw | 144.7 GB | — | Za duży |
Czarny znacznik = dostępna pamięć na NVIDIA RTX 4090 (24 GB). Szacunki z modelu przepustowości pamięci opisanego na stronie metodologii. Kalkulator VRAM dla Nemotron 70B Instruct →
Uruchom Nemotron 70B Instruct
Najtańsze GPU z naszego katalogu, które uruchomi Nemotron 70B Instruct, to NVIDIA DGX Spark (128 GB).
Jako partner Amazon zarabiamy na kwalifikujących się zakupach. Linki do chmurowych GPU są linkami polecającymi — możemy otrzymać prowizję bez dodatkowych kosztów dla Ciebie.
Jak uruchomić Nemotron 70B Instruct
Zainstaluj Ollama, a potem uruchom:
ollama run nemotronSpecyfikacja
Curated — A hand-written entry from before this catalogue recorded its sources. The figures are long-standing but their provenance is not on file.
- Parametry
- 70 Billion
- Okno kontekstu
- 128,000
- Architektura
- Dense
- Dostawca
- NVIDIA
- Licencja
- Llama Community
- Practical deployment
- Workstation (large unified memory or pro GPU)
- Określono przy
- Q4_K_M
- RAM systemowy
- 64 GB
- Rekord zaktualizowany
- 2024-10-15
Weights are downloadable and commercial use is permitted, subject to the licence’s acceptable-use terms.
Jakość i zastosowania
Wyniki opublikowane przez autorów modelu lub niezależnego oceniającego — jakość, nie przepustowość, i nie mierzone przez nas.
Czy uruchomię Nemotron 70B Instruct na moim GPU?
- Nemotron 70B na AMD Radeon RX 7900 XT
- Nemotron 70B na AMD Radeon RX 7900 XTX
- Nemotron 70B na AMD Ryzen AI Max+ 395
- Nemotron 70B na Apple M1 Max
- Nemotron 70B na Apple M1 Pro
- Nemotron 70B na Apple M2
- Nemotron 70B na Apple M2 Max
- Nemotron 70B na Apple M2 Pro
- Nemotron 70B na Apple M3
- Nemotron 70B na Apple M3 Max
- Nemotron 70B na Apple M3 Pro
- Nemotron 70B na Apple M4
- Nemotron 70B na Apple M4 Pro
- Nemotron 70B na Apple M5
- Nemotron 70B na Apple M5 Pro
- Nemotron 70B na NVIDIA A100 80GB (PCIe)
- Nemotron 70B na NVIDIA GeForce RTX 3090
- Nemotron 70B na NVIDIA GeForce RTX 4090
- Nemotron 70B na NVIDIA GeForce RTX 5090
- Nemotron 70B na NVIDIA H100 80GB (PCIe)
- Nemotron 70B na NVIDIA L40S
- Nemotron 70B na NVIDIA RTX 6000 Ada Generation
- Nemotron 70B na NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell
Nemotron 70B Instruct — najczęściej zadawane pytania
How much VRAM does Nemotron 70B Instruct need?
About 43 GB at Q4_K_M — quantized weights plus framework overhead, before any KV cache. The cache grows with context length and is added on top; the table above folds it in. Apple Silicon counts unified memory toward the same figure.
Does Nemotron 70B Instruct run on an RTX 4090 (24 GB)?
No. Nemotron 70B Instruct needs about 43 GB at Q4_K_M, more than a single RTX 4090's 24 GB. It needs a larger card, several GPUs, or Apple Silicon with enough unified memory — or it runs with part of the weights offloaded to system RAM, which is much slower.
How do I run Nemotron 70B Instruct locally?
Install Ollama and run `ollama run nemotron`. That pulls the weights and starts a local OpenAI-compatible endpoint; after the download nothing leaves the machine.