Nemotron 3 Super 120B-A12B en RTX 4080 Super (16GB) — VRAM, KV Cache y Velocidad

Nemotron 3 Super 120B-A12B (123.61B total, 12B activos, Híbrido Lineal/Mamba + MoE) requiere 78.02 GiB para pesos en 4-bit (UD-Q4_K_XL), 78.81 GiB totales a 8K de contexto y 78.99 GiB a 32K en RTX 4080 Super (~7.5 tok/s).

Panel Interactivo de Dimensionamiento

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Modelo de Pesos Abiertos123.61B / 12B

Pesos y CuantizaciónUD-Q4_K_XL · 78.02 GiB

Ventana de Contexto8,192 (8K)

Hardware Objetivo

16 GB · 736 GB/s

Número de GPUs (Tensor Parallel)

Secuencias Concurrentes (Batch)

Precisión del Caché KV

Motor de Inferencia

Offload a RAM del Sistema (CPU)0%

Supera la Memoria GPU Disponible

Tamaño medido de archivo GGUF HF config.json ↗

Desglose de Asignación de Memoria (GiB) 78.81 GiB (84.62 GB) / 16 GiB (493%)

Pesos del Modelo: 78.02 GiB Caché KV y Estado: 0.23 GiB Motor y Buffers de Activación: 0.56 GiB RAM de Sistema (CPU): 0 GiB

Memoria GPU Requerida

78.81 GiB

84.62 GB (decimal)

Memoria Hardware Utilizable

15.2 GiB

16 GB (física)

Margen de Seguridad

-63.61 GiB

493% utilización

Velocidad Decode Est.

~7.5 tok/s

12B parámetros activos

Velocidad Prefill Est.

~2253 tok/s

TTFT Prompt 4K: ~1818 ms

Costo Est. / 1M Tokens

$61.96

Híbrido Lineal/Mamba + MoE · NVIDIA Open

Hardware Recomendado para Esta Configuración

Mejor GPU Individual

RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)

~$8,500

Mejor Calidad-Precio / Usada

2x A100 80GB SXM

160GB · ~$24,000

Memoria Unificada Apple

Ryzen AI Max+ 395 128GB

~$1,999

Cloud Desde

Vast.ai · $1.67 / h

1x RTX PRO 6000 Blackwell

Comandos de Lanzamiento para Producción

llama.cpp (GGUF)

llama-server -hf unsloth/NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-GGUF:UD-Q4_K_XL \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn

vLLM

vllm serve nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-BF16 \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92

Simulador de Velocidad en Tiempo Real (TTFT ~1818ms · ~7.5 tok/s)

[Nemotron 3 Super 120B-A12B · 78.81 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.

Verificado: 2026-11-04

Uso activo (horas / día)4 h / día

Presupuesto hardware local ($)

Tarifa eléctrica ($/kWh)

Amortización de compra

~44.1 meses

Electricidad local est.: $12.77 / mes

Proveedor	Instancia Recomendada	VRAM Total	Tarifa por Hora	Costo Mensual Estimado	Facturación	Desplegar
RunPod	1x RTX PRO 6000 Blackwell (Nube Comunitaria)	96 GB	$1.69 / h	$205.50 / mes	Por segundo	Lanzar GPU ↗
Vast.ai	1x RTX PRO 6000 Blackwell (Host Verificado)	96 GB	$1.67 / h	$203.44 / mes	Spot / Bajo demanda	Lanzar GPU ↗
*Vultr ($300 Free Credit)**	2x L40S 48GB (Instancia Dedicada · $300 Credit*)	96 GB	$3.34 / h	$406.39 / mes	Por hora	Lanzar GPU ↗
Vultr Cloud GPU	2x L40S 48GB (Instancia Dedicada)	96 GB	$3.34 / h	$406.39 / mes	Por hora	Lanzar GPU ↗
DigitalOcean	1x Instinct MI300X 192GB (Instancia Dedicada)	192 GB	$2.59 / h	$314.94 / 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 Super 120B-A12B

QLoRA (4b) Supera la Memoria GPU Disponible

80.78 GiB

Pesos del Modelo: 78.02 GiB · Gradientes + Optimizador: 1.68 GiB · Act: 1.08 GiB

GPU Recomendada: RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)

LoRA (16b) Supera la Memoria GPU Disponible

234.31 GiB

Pesos del Modelo: 230.24 GiB · Gradientes + Optimizador: 2.64 GiB · Act: 1.43 GiB

GPU Recomendada: Instinct MI325X 256GB (256GB)

FT Completo Supera la Memoria GPU Disponible

946.5 GiB

Pesos del Modelo: 230.24 GiB · Gradientes + Optimizador: 713.74 GiB · Act: 2.52 GiB

GPU Recomendada: 8x H200 141GB SXM (1128GB)

Diagnóstico de Ingeniería y Guía de Optimización

Veredicto Rápido de Hardware

Una sola RTX 4080 Super (16GB) no alcanza para cargar Nemotron 3 Super 120B-A12B en 4 bits (78.81 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 Super 120B-A12B utiliza topología Híbrido Lineal/Mamba + MoE (123.61B totales, 12B activos por token). Al pasar de 8K a 32K tokens, el caché KV FP16 pasa de 0.23 GiB a 0.41 GiB; activar caché KV FP8/Q8_0 ahorra 0.12 GiB en 32K (total 78.87 GiB).

Escalado de VRAM según Ventana de Contexto (4K a 128K, Pesos 4-bit)

Los pesos del modelo permanecen constantes mientras el caché KV crece con la longitud del contexto.

Matriz de Cuantización, Memoria y Velocidad — Nemotron 3 Super 120B-A12B @ 8K

Formato de Cuantización	Pesos (GiB)	Caché KV	VRAM Total (GiB)	Velocidad Decode	Compatibilidad (RTX 4080 Super)	GPU Recomendada	Fuente de Datos
Pesos Nativos (BF16 / FP8 / MXFP4 — Sin Pérdida) (BF16)	230.24 GiB	0.23 GiB	231.03 GiB (248.07 GB)	~2.4 tok/s	Supera la Memoria GPU Disponible	Instinct MI325X 256GB (256GB)	Tamaño oficial del checkpoint
FP8 / GGUF Q8_0 (8-bit — Casi Sin Pérdida) (Q8_0)	119.65 GiB	0.23 GiB	120.44 GiB (129.32 GB)	~4.7 tok/s	Supera la Memoria GPU Disponible	Instinct MI300X 192GB (192GB)	Tamaño medido de archivo GGUF
GGUF Q6_K (6-bit — Alta Precisión) (Q6_K)	106.87 GiB	0.23 GiB	107.66 GiB (115.6 GB)	~5.3 tok/s	Supera la Memoria GPU Disponible	Instinct MI300X 192GB (192GB)	Tamaño medido de archivo GGUF
GGUF Q5_K_M (5-bit — Equilibrado) (Q5_K_M)	99.96 GiB	0.23 GiB	100.75 GiB (108.18 GB)	~5.7 tok/s	Supera la Memoria GPU Disponible	Instinct MI300X 192GB (192GB)	Tamaño medido de archivo GGUF
Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-bit — Recomendado) (UD-Q4_K_XL)	78.02 GiB	0.23 GiB	78.81 GiB (84.62 GB)	~7.5 tok/s	Supera la Memoria GPU Disponible	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Tamaño medido de archivo GGUF
GGUF IQ4_XS (4.25-bit — Compacto) (IQ4_XS)	60.06 GiB	0.23 GiB	60.85 GiB (65.34 GB)	~10.1 tok/s	Supera la Memoria GPU Disponible	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Tamaño medido de archivo GGUF
GGUF Q3_K_M (3-bit — Bajo VRAM) (Q3_K_M)	57.47 GiB	0.23 GiB	58.26 GiB (62.56 GB)	~10.7 tok/s	Supera la Memoria GPU Disponible	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Tamaño medido de archivo GGUF
GGUF UD-Q2_K_XL (2-bit — MoE Extremo) (UD-Q2_K_XL)	50.9 GiB	0.23 GiB	51.69 GiB (55.5 GB)	~12.3 tok/s	Supera la Memoria GPU Disponible	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Tamaño medido de archivo GGUF

Especificaciones Técnicas y Preguntas Frecuentes

¿Puede RTX 4080 Super (16GB) ejecutar Nemotron 3 Super 120B-A12B?

En cuantización de 4 bits (UD-Q4_K_XL) con contexto 8K, Nemotron 3 Super 120B-A12B requiere 78.81 GiB de VRAM total (78.02 GiB pesos + 0.23 GiB caché KV + 0.56 GiB buffers) frente a 15.2 GiB utilizables en RTX 4080 Super, alcanzando ~7.5 tok/s.

¿Cuánta VRAM necesita Nemotron 3 Super 120B-A12B con contexto de 32K?

Con una ventana de contexto de 32.768 tokens, el caché KV ocupa 0.41 GiB y la memoria GPU total requerida en 4 bits asciende a 78.99 GiB (84.81 GB decimales).

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