Nemotron 3 Nano 30B-A3B en L4 24GB (24GB) — VRAM, KV Cache y Velocidad
Nemotron 3 Nano 30B-A3B (31.58B total, 3.5B activos, Híbrido Lineal/Mamba + MoE) requiere 22.89 GiB para pesos en 4-bit (Q4_K_M), 23.54 GiB totales a 8K de contexto y 23.68 GiB a 32K en L4 24GB (~50.4 tok/s).
Margen Ajustado (<8% Libre)
Tamaño medido de archivo GGUF
HF config.json ↗
Memoria GPU Requerida
23.54 GiB
25.28 GB (decimal)
Memoria Hardware Utilizable
22.8 GiB
24 GB (física)
Margen de Seguridad
-0.74 GiB
98% utilización
Velocidad Decode Est.
~50.4 tok/s
3.5B parámetros activos
Velocidad Prefill Est.
~8989 tok/s
TTFT Prompt 4K: ~456 ms
Costo Est. / 1M Tokens
$1.82
Híbrido Lineal/Mamba + MoE · NVIDIA Open
Hardware Recomendado para Esta Configuración
Mejor GPU Individual
Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB)
~$1,299
Mejor Calidad-Precio / Usada
RTX A6000 (48GB)
~$4,500
Memoria Unificada Apple
Ryzen AI Max+ 395 128GB
~$1,999
Cloud Desde
RunPod · $0.33 / h
1x RTX A6000
Comandos de Lanzamiento para Producción
llama.cpp (GGUF)
llama-server -hf unsloth/Nemotron-3-Nano-30B-A3B-GGUF:Q4_K_M \ --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn
vLLM
vllm serve nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16 \ --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92
Simulador de Velocidad en Tiempo Real (TTFT ~456ms · ~50.4 tok/s)
[Nemotron 3 Nano 30B-A3B · 23.54 GiB] asignado en la GPU objetivo. Prefill completado; generando tokens en tiempo real a la velocidad calculada...
Comparativa Cloud GPU y TCO Alquilar vs. Comprar
Tarifas públicas verificadas en RunPod, Vast.ai, Vultr y DigitalOcean.
Amortización de compra
~38.5 meses
Electricidad local est.: $6.38 / mes
| Proveedor | Instancia Recomendada | VRAM Total | Tarifa por Hora | Costo Mensual Estimado | Facturación | Desplegar |
|---|---|---|---|---|---|---|
| RunPod | 1x RTX A6000 (Nube Comunitaria) | 48 GB | $0.33 / h | $40.13 / mes | Por segundo | Lanzar GPU ↗ |
| Vast.ai | 1x A100 80GB SXM (Host Verificado · SXM4) | 80 GB | $0.44 / h | $53.75 / mes | Spot / Bajo demanda | Lanzar GPU ↗ |
| Vultr ($300 Free Credit*) | 1x L40S 48GB (Instancia Dedicada · $300 Credit*) | 48 GB | $1.67 / h | $203.19 / mes | Por hora | Lanzar GPU ↗ |
| Vultr Cloud GPU | 1x L40S 48GB (Instancia Dedicada) | 48 GB | $1.67 / h | $203.19 / mes | Por hora | Lanzar GPU ↗ |
| DigitalOcean | 1x RTX 6000 Ada (Instancia Dedicada) | 48 GB | $1.57 / h | $190.91 / mes | Por segundo | Lanzar GPU ↗ |
Las tarifas reflejan precios públicos en la fecha de verificación y varían según región y disponibilidad.
Requisitos de VRAM para Fine-Tuning (QLoRA / LoRA / Completo) — Nemotron 3 Nano 30B-A3B
QLoRA (4b)
Supera la Memoria GPU Disponible
25.12 GiB
Pesos del Modelo: 22.89 GiB · Gradientes + Optimizador: 1.2 GiB · Act: 1.03 GiB
GPU Recomendada: Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB)
LoRA (16b)
Supera la Memoria GPU Disponible
61.99 GiB
Pesos del Modelo: 58.82 GiB · Gradientes + Optimizador: 1.8 GiB · Act: 1.37 GiB
GPU Recomendada: RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)
FT Completo
Supera la Memoria GPU Disponible
243.57 GiB
Pesos del Modelo: 58.82 GiB · Gradientes + Optimizador: 182.34 GiB · Act: 2.41 GiB
GPU Recomendada: Instinct MI355X 288GB (288GB)
Diagnóstico de Ingeniería y Guía de Optimización
Veredicto Rápido de Hardware
Una sola L4 24GB (24GB) no alcanza para cargar Nemotron 3 Nano 30B-A3B en 4 bits (23.54 GiB a 8K). Usa paralelismo tensorial multi-GPU, offload a RAM o alquila una GPU de mayor capacidad.
Ajuste de KV Cache y Motor
Nemotron 3 Nano 30B-A3B utiliza topología Híbrido Lineal/Mamba + MoE (31.58B totales, 3.5B activos por token). Al pasar de 8K a 32K tokens, el caché KV FP16 pasa de 0.09 GiB a 0.23 GiB; activar caché KV FP8/Q8_0 ahorra 0.09 GiB en 32K (total 23.59 GiB).
Escalado de VRAM según Ventana de Contexto (4K a 128K, Pesos 4-bit)
Matriz de Cuantización, Memoria y Velocidad — Nemotron 3 Nano 30B-A3B @ 8K
| Formato de Cuantización | Pesos (GiB) | Caché KV | VRAM Total (GiB) | Velocidad Decode | Compatibilidad (L4 24GB) | GPU Recomendada | Fuente de Datos |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Pesos Nativos (BF16 / FP8 / MXFP4 — Sin Pérdida) (BF16) | 58.82 GiB | 0.09 GiB | 59.47 GiB (63.86 GB) | ~9.7 tok/s | Supera la Memoria GPU Disponible | RTX PRO 6000 Blackwell (96GB) | Tamaño oficial del checkpoint |
| FP8 / GGUF Q8_0 (8-bit — Casi Sin Pérdida) (Q8_0) | 31.28 GiB | 0.09 GiB | 31.93 GiB (34.28 GB) | ~25 tok/s | Supera la Memoria GPU Disponible | A40 48GB (48GB) | Tamaño medido de archivo GGUF |
| GGUF Q6_K (6-bit — Alta Precisión) (Q6_K) | 27.6 GiB | 0.09 GiB | 28.25 GiB (30.33 GB) | ~32.3 tok/s | Supera la Memoria GPU Disponible | Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB) | Tamaño medido de archivo GGUF |
| GGUF Q5_K_M (5-bit — Equilibrado) (Q5_K_M) | 24.35 GiB | 0.09 GiB | 25 GiB (26.84 GB) | ~43.9 tok/s | Supera la Memoria GPU Disponible | Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB) | Tamaño medido de archivo GGUF |
| Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-bit — Recomendado) (Q4_K_M) | 22.89 GiB | 0.09 GiB | 23.54 GiB (25.28 GB) | ~50.4 tok/s | Margen Ajustado (<8% Libre) | Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB) | Tamaño medido de archivo GGUF |
| GGUF IQ4_XS (4.25-bit — Compacto) (IQ4_XS) | 19.8 GiB | 0.09 GiB | 20.45 GiB (21.96 GB) | ~57.2 tok/s | Cabe con Margen Seguro | Arc Pro B60 24GB (24GB) | Tamaño medido de archivo GGUF |
| GGUF Q3_K_M (3-bit — Bajo VRAM) (Q3_K_M) | 18.63 GiB | 0.09 GiB | 19.28 GiB (20.7 GB) | ~60.3 tok/s | Cabe con Margen Seguro | Arc Pro B60 24GB (24GB) | Tamaño medido de archivo GGUF |
| GGUF UD-Q2_K_XL (2-bit — MoE Extremo) (UD-Q2_K_XL) | 16.92 GiB | 0.09 GiB | 17.57 GiB (18.87 GB) | ~65.4 tok/s | Cabe con Margen Seguro | Arc Pro B60 24GB (24GB) | Tamaño medido de archivo GGUF |
Especificaciones Técnicas y Preguntas Frecuentes
¿Puede L4 24GB (24GB) ejecutar Nemotron 3 Nano 30B-A3B?
En cuantización de 4 bits (Q4_K_M) con contexto 8K, Nemotron 3 Nano 30B-A3B requiere 23.54 GiB de VRAM total (22.89 GiB pesos + 0.09 GiB caché KV + 0.56 GiB buffers) frente a 22.8 GiB utilizables en L4 24GB, alcanzando ~50.4 tok/s.
¿Cuánta VRAM necesita Nemotron 3 Nano 30B-A3B con contexto de 32K?
Con una ventana de contexto de 32.768 tokens, el caché KV ocupa 0.23 GiB y la memoria GPU total requerida en 4 bits asciende a 23.68 GiB (25.43 GB decimales).
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Qwen3.8 Flash Next (125B-A6B)Qwen3.8 27BQwen3.8 2.4T-A95BQwen3.6 35B-A3BQwen3.5 397B-A17BQwen3.5 122B-A10BQwen3.5 35B-A3BQwen3.5 27BQwen3.5 9BQwen3.5 4BQwen3 Coder 480B-A35BQwen3 Coder Next 80B-A3BQwen3 Coder 30B-A3BQwen3 30B-A3B Instruct 2507Qwen3 235B-A22B Instruct 2507Qwen3 32BQwen3 14BQwen3 8BQwen3 4B Instruct 2507Qwen3 1.7BQwen3 0.6BQwen2.5 72B InstructQwen2.5 Coder 32B InstructQwQ 32B ReasoningDeepSeek V4.1 Flash (552B-A16B)DeepSeek V4 FlashDeepSeek V3.2 (685B)DeepSeek R1-0528 671BDeepSeek V3-0324 671BDeepSeek R1 Distill Llama 70BDeepSeek R1 Distill Qwen 32BDeepSeek R1 Distill Qwen 14BDeepSeek R1 Distill Llama 8Bgpt-oss-20bgpt-oss-120bGemma 4 31B ITGemma 4 26B-A4B ITGemma 4 12B ITGemma 3 27B ITGemma 3 12B ITGemma 3 4B ITGLM-5.3 Flash (320B-A18B)GLM-5.3 (753B)GLM-5 (744B)GLM-4.5 (355B-A32B)GLM-4.5 Air (110B-A12B)GLM-4 32B-0414Kimi K3 (2.8T-A104B)Kimi K2 Instruct (1T-A32B)Kimi-Dev 72BMiniMax M3.1 Flash (428B-A23B)MiniMax M2.5 (229B-A10B)Step-3.7 Flash (198B-A11B)Step-3.5 Flash (197B-A11B)ERNIE 4.5 300B-A47B (文心)ERNIE 4.5 21B-A3B (文心)Hunyuan A13B Instruct (混元 80B)MiniCPM5 2B (面壁)Llama 4 Maverick 17B-128E (400B)Llama 4 Scout 17B-16E (109B)Llama 3.1 405B InstructLlama 3.3 70B InstructLlama 3.1 8B InstructLlama 3.2 3B InstructMistral Large 4 (1T-A52B)Mistral Large 2 123BMixtral 8x22B InstructMixtral 8x7B InstructMistral Small 3.2 24BDevstral Small 24BNemotron 3 Ultra 550B-A55BNemotron 3 Super 120B-A12BCohere Command A 111BPhi-4 14BLiquid LFM3 1.7B