NVIDIA Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B
Dieses Modell ist aus seiner Modellkarte automatisch übernommen und von uns noch nicht gegengelesen; Größen, Kontext und Lizenz sind gemessen, die Einordnung nicht.
NVIDIA Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B braucht mit der Variante Q4_0 rund 23,3 GB Speicher und läuft auf 217 von 703 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: Framework Desktop (2025), Ryzen AI Max 385 mit Radeon 8050S, 32 GB.
Berechnet für 4.096 Token Kontext (Anwendungsfall „Ausprobieren, Neugier“). Die Tempowerte sind an veröffentlichten und eigenen Messungen abgeglichen, aber nicht auf diesem Gerät gemessen. Ausgenommen sind Werte mit dem Zusatz „nicht an Messungen abgeglichen“: für sie fehlt der Abgleich, sie sind unsicher.
NVIDIA Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B braucht mit der Variante Q4_0 rund 33,0 GB Speicher und läuft auf 140 von 703 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: Apple MacBook Pro 14 Zoll (2026), M5 Max mit 40-Kern-GPU, 48 GB.
Berechnet für 16.384 Token Kontext (Anwendungsfall „Programmieren“). Die Tempowerte sind an veröffentlichten und eigenen Messungen abgeglichen, aber nicht auf diesem Gerät gemessen. Ausgenommen sind Werte mit dem Zusatz „nicht an Messungen abgeglichen“: für sie fehlt der Abgleich, sie sind unsicher.
NVIDIA Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B braucht mit der Variante Q4_0 rund 26,5 GB Speicher und läuft auf 156 von 703 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: Apple MacBook Pro 14 Zoll (2026), M5 Max mit 40-Kern-GPU, 48 GB.
Berechnet für 8.192 Token Kontext (Anwendungsfall „Texte schreiben, übersetzen“). Die Tempowerte sind an veröffentlichten und eigenen Messungen abgeglichen, aber nicht auf diesem Gerät gemessen. Ausgenommen sind Werte mit dem Zusatz „nicht an Messungen abgeglichen“: für sie fehlt der Abgleich, sie sind unsicher.
NVIDIA Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B braucht mit der Variante Q4_0 rund 45,9 GB Speicher und läuft auf 119 von 703 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: Apple Mac Studio (2022), M1 Ultra mit 64-Kern-GPU, 64 GB.
Berechnet für 32.768 Token Kontext (Anwendungsfall „Dokumente auswerten“). Die Tempowerte sind an veröffentlichten und eigenen Messungen abgeglichen, aber nicht auf diesem Gerät gemessen. Ausgenommen sind Werte mit dem Zusatz „nicht an Messungen abgeglichen“: für sie fehlt der Abgleich, sie sind unsicher.
NVIDIA Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B braucht mit der Variante Q4_0 rund 45,9 GB Speicher und läuft auf 119 von 703 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: Apple Mac Studio (2022), M1 Ultra mit 64-Kern-GPU, 64 GB.
Berechnet für 32.768 Token Kontext (Anwendungsfall „Kundendaten, interne Unterlagen“). Die Tempowerte sind an veröffentlichten und eigenen Messungen abgeglichen, aber nicht auf diesem Gerät gemessen. Ausgenommen sind Werte mit dem Zusatz „nicht an Messungen abgeglichen“: für sie fehlt der Abgleich, sie sind unsicher.
- Anbieter
- nvidia
- Parameter
- 31,6 Mrd., davon 3 Mrd. aktiv
- Längster Kontext
- 1.048.576 Token
- Nimmt entgegen
- Text
- Lizenz
- eigene Lizenz des AnbietersOb die Lizenz den Einsatz im Unternehmen erlaubt, haben wir noch nicht geprüft.
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama Ab 24 GB Grafikspeicher wählt Ollama von selbst mehr Kontext und braucht dann mehr Speicher; beim Mac zählt dabei der Teil des Arbeitsspeichers, den macOS der Grafik zuteilt. Die zweite Zeile, nach dem Start in Ollama eingegeben, hält den Kontext bei den 4.096 Token, für die die Zahlen hier gelten. Spricht ein Programm Ollama über die Schnittstelle an, etwa ein Agent, gilt die zweite Zeile nicht; dann starten Sie Ollama mit OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=4096.
Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-server So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama Ab 24 GB Grafikspeicher wählt Ollama von selbst mehr Kontext und braucht dann mehr Speicher; beim Mac zählt dabei der Teil des Arbeitsspeichers, den macOS der Grafik zuteilt. Die zweite Zeile, nach dem Start in Ollama eingegeben, hält den Kontext bei den 16.384 Token, für die die Zahlen hier gelten. Spricht ein Programm Ollama über die Schnittstelle an, etwa ein Agent, gilt die zweite Zeile nicht; dann starten Sie Ollama mit OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=16384.
Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-server So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama Ab 24 GB Grafikspeicher wählt Ollama von selbst mehr Kontext und braucht dann mehr Speicher; beim Mac zählt dabei der Teil des Arbeitsspeichers, den macOS der Grafik zuteilt. Die zweite Zeile, nach dem Start in Ollama eingegeben, hält den Kontext bei den 8.192 Token, für die die Zahlen hier gelten. Spricht ein Programm Ollama über die Schnittstelle an, etwa ein Agent, gilt die zweite Zeile nicht; dann starten Sie Ollama mit OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=8192.
Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-server So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama Ab 24 GB Grafikspeicher wählt Ollama von selbst mehr Kontext und braucht dann mehr Speicher; beim Mac zählt dabei der Teil des Arbeitsspeichers, den macOS der Grafik zuteilt. Die zweite Zeile, nach dem Start in Ollama eingegeben, hält den Kontext bei den 32.768 Token, für die die Zahlen hier gelten. Spricht ein Programm Ollama über die Schnittstelle an, etwa ein Agent, gilt die zweite Zeile nicht; dann starten Sie Ollama mit OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=32768.
Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-server So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama Ab 24 GB Grafikspeicher wählt Ollama von selbst mehr Kontext und braucht dann mehr Speicher; beim Mac zählt dabei der Teil des Arbeitsspeichers, den macOS der Grafik zuteilt. Die zweite Zeile, nach dem Start in Ollama eingegeben, hält den Kontext bei den 32.768 Token, für die die Zahlen hier gelten. Spricht ein Programm Ollama über die Schnittstelle an, etwa ein Agent, gilt die zweite Zeile nicht; dann starten Sie Ollama mit OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=32768.
Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-server Für mehrere Nutzer gleichzeitig: Ollama bedient dieses Modell immer nur mit einer Anfrage nach der anderen. Bei anderen Modellen lässt sich das über die Einstellung OLLAMA_NUM_PARALLEL ändern, hier nicht: Ollama setzt den Wert für diese Modellart selbst zurück. Die Tempoangaben oben gelten für eine einzelne Anfrage.
Geräte, auf denen es flüssig läuft
Die Tempowerte sind berechnet, nicht auf dem Gerät gemessen, und an veröffentlichten und eigenen Messungen abgeglichen. Ausgenommen sind die mit * markierten Werte: sie sind nicht abgeglichen und deshalb unsicher.
und 207 weitere
und 130 weitere
und 146 weitere
und 109 weitere
und 109 weitere
Grafikkarten, in die es ganz passt
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 5090, 32 GB | Läuft gut | 180 bis 287 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell, 32 GB | Läuft gut | 113 bis 181 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon AI PRO R9700, 32 GB | Läuft gut | 75 bis 139 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 5000 Ada Generation, 32 GB | Läuft gut | 80 bis 128 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W7800, 32 GB | Läuft gut | 68 bis 127 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W6800, 32 GB | Läuft gut | 62 bis 114 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 5000 Blackwell, 48 GB | Läuft gut | 150 bis 240 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 6000 Ada Generation, 48 GB | Läuft gut | 119 bis 190 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W7900, 48 GB | Läuft gut | 95 bis 177 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A6000, 48 GB | Läuft gut | 101 bis 161 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
und 2 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA RTX PRO 5000 Blackwell, 48 GB | Läuft gut | 78 bis 124 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 6000 Ada Generation, 48 GB | Läuft gut | 59 bis 94 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W7900, 48 GB | Läuft gut | 45 bis 83 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A6000, 48 GB | Läuft gut | 48 bis 77 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA Quadro RTX 8000, 48 GB | Läuft gut | 43 bis 68 Token/s * | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell, 96 GB | Läuft gut | 98 bis 156 Token/s | 96 GB davon 95,2 GB nutzbar |
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 5090, 32 GB | Läuft gut | 140 bis 224 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell, 32 GB | Läuft gut | 84 bis 134 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon AI PRO R9700, 32 GB | Läuft gut | 54 bis 100 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 5000 Ada Generation, 32 GB | Läuft gut | 58 bis 92 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W7800, 32 GB | Läuft gut | 48 bis 90 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W6800, 32 GB | Läuft gut | 44 bis 81 Token/s | 32 GB davon 31,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 5000 Blackwell, 48 GB | Läuft gut | 114 bis 183 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 6000 Ada Generation, 48 GB | Läuft gut | 89 bis 142 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W7900, 48 GB | Läuft gut | 69 bis 128 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A6000, 48 GB | Läuft gut | 74 bis 118 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
und 2 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA RTX PRO 5000 Blackwell, 48 GB | Läuft gut | 47 bis 75 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 6000 Ada Generation, 48 GB | Läuft gut | 35 bis 56 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W7900, 48 GB | Läuft gut | 26 bis 49 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A6000, 48 GB | Läuft gut | 28 bis 45 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA Quadro RTX 8000, 48 GB | Läuft gut | 25 bis 40 Token/s * | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell, 96 GB | Läuft gut | 61 bis 97 Token/s | 96 GB davon 95,2 GB nutzbar |
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA RTX PRO 5000 Blackwell, 48 GB | Läuft gut | 47 bis 75 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX 6000 Ada Generation, 48 GB | Läuft gut | 35 bis 56 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W7900, 48 GB | Läuft gut | 26 bis 49 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A6000, 48 GB | Läuft gut | 28 bis 45 Token/s | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA Quadro RTX 8000, 48 GB | Läuft gut | 25 bis 40 Token/s * | 48 GB davon 47,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell, 96 GB | Läuft gut | 61 bis 97 Token/s | 96 GB davon 95,2 GB nutzbar |
Was die Angaben bedeuten
- Token: Ein Modell liest und schreibt in Wortstücken, den Token. Ein deutsches Wort sind rund 1,5 bis 1,8 Token.
- Token/s: So viele Token schreibt das Modell je Sekunde. Angegeben ist eine Spanne, gerechnet, nicht auf diesem Gerät gemessen.
- Kontext: Wie viel Text das Modell auf einmal im Blick behält, also Ihre Frage, angehängte Dokumente und den bisherigen Verlauf, gezählt in Token. Mehr Kontext braucht mehr Speicher.
- Mrd.: Milliarden Parameter, die Größe des Modells. Größere Modelle antworten in der Regel besser und brauchen mehr Speicher.
- „davon … aktiv“: Das Modell (Mixture-of-Experts) rechnet je Token nur mit einem Teil seiner Parameter. Das macht es schneller; Speicher braucht es trotzdem für alle.
- Q4_K_M, Q8_0 und ähnlich: die Stufe der Quantisierung. Die Zahlen des Modells werden mit weniger Bits gespeichert; je kleiner die Zahl hinter dem Q, desto kleiner die Datei und desto größer die Abweichung vom Original.
- VL im Namen steht für Vision-Language: solche Modelle lesen auch Bilder. Was ein Modell entgegennimmt, steht auf seiner Seite unter „Nimmt entgegen“.
- „Läuft gut“: Das Modell passt ganz in den Speicher und schafft in der Mitte der Spanne mindestens 10 Token/s. „Eingeschränkt“: Es passt, ist aber langsamer, oder ein Teil liegt im Arbeitsspeicher. Ob die Antworten stimmen, sagt beides nicht.
- „21,9 von 48,0 GB“: Links steht, was das Modell an Speicher braucht, rechts, was das Gerät für Modelle frei hat. Das ist weniger als eingebaut, weil ein Teil für Betriebssystem, Anzeige und Programme bleibt; wie viel, steht bei den Gerätedaten unter „Davon für Modelle nutzbar“.
- „*“ am Tempo: Die Rechnung geht hier über ihre Messungen hinaus, der Wert ist unsicherer.
- „Der Speicher für den Kontext ist geschätzt“: Für die Bauart dieses Modells lesen wir den Speicher für den Kontext nicht aus der Modelldatei ab, sondern schätzen ihn aus der Modellgröße.
- Wie wir rechnen
Varianten
Der Bedarf gilt für 4.096 Token Kontext. Dabei bleibt Ollama, wenn Sie nach dem Start „/set parameter num_ctx 4096“ eingeben.
| Variante | Datei | Speicherbedarf | Startbefehl |
|---|---|---|---|
| Q4_0 | 18,9 GB | 23,3 GB | ollama run hf.co/ggml-org/NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-GGUF:Q4_0 |
| Q8_0 | 33,6 GB | 38,3 GB | ollama run hf.co/ggml-org/NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 63,2 GB | 68,5 GB | ollama run hf.co/ggml-org/NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-GGUF:BF16 |
Varianten
Der Bedarf gilt für 16.384 Token Kontext. Dabei bleibt Ollama, wenn Sie nach dem Start „/set parameter num_ctx 16384“ eingeben.
| Variante | Datei | Speicherbedarf | Startbefehl |
|---|---|---|---|
| Q4_0 | 18,9 GB | 33,0 GB | ollama run hf.co/ggml-org/NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-GGUF:Q4_0 |
| Q8_0 | 33,6 GB | 48,0 GB | ollama run hf.co/ggml-org/NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 63,2 GB | 78,2 GB | ollama run hf.co/ggml-org/NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-GGUF:BF16 |
Varianten
Der Bedarf gilt für 8.192 Token Kontext. Dabei bleibt Ollama, wenn Sie nach dem Start „/set parameter num_ctx 8192“ eingeben.
| Variante | Datei | Speicherbedarf | Startbefehl |
|---|---|---|---|
| Q4_0 | 18,9 GB | 26,5 GB | ollama run hf.co/ggml-org/NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-GGUF:Q4_0 |
| Q8_0 | 33,6 GB | 41,5 GB | ollama run hf.co/ggml-org/NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 63,2 GB | 71,7 GB | ollama run hf.co/ggml-org/NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-GGUF:BF16 |
Varianten
Der Bedarf gilt für 32.768 Token Kontext. Dabei bleibt Ollama, wenn Sie nach dem Start „/set parameter num_ctx 32768“ eingeben.
| Variante | Datei | Speicherbedarf | Startbefehl |
|---|---|---|---|
| Q4_0 | 18,9 GB | 45,9 GB | ollama run hf.co/ggml-org/NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-GGUF:Q4_0 |
| Q8_0 | 33,6 GB | 60,9 GB | ollama run hf.co/ggml-org/NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 63,2 GB | 91,1 GB | ollama run hf.co/ggml-org/NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-GGUF:BF16 |
Varianten
Der Bedarf gilt für 32.768 Token Kontext. Dabei bleibt Ollama, wenn Sie nach dem Start „/set parameter num_ctx 32768“ eingeben.
| Variante | Datei | Speicherbedarf | Startbefehl |
|---|---|---|---|
| Q4_0 | 18,9 GB | 45,9 GB | ollama run hf.co/ggml-org/NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-GGUF:Q4_0 |
| Q8_0 | 33,6 GB | 60,9 GB | ollama run hf.co/ggml-org/NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 63,2 GB | 91,1 GB | ollama run hf.co/ggml-org/NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-GGUF:BF16 |
Quelle: https://huggingface.co/ggml-org/NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-GGUF
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