Nemotron 3.5 Bolt E4B
E4BNVIDIA Nemotron
NVIDIA 的 Nemotron 3.5 Bolt E4B 是基于 Google Gemma 4 E4B 的小型视觉模型。结构完全相同,42 层,实际参与计算的约 4.7B 参数外加一张 2.8B 的逐层嵌入表,支持图像输入,上下文 64K。42 层中只有 4 层的缓存随上下文增长,所以长上下文很便宜。唯一的标准 Q4_K_M 文件(LM Studio 发布,6.2 GB)比档位名称暗示的大得多,因为嵌入表没有按 4 bit 存储。4K 上下文约需 6.6 GB,8 GB 显卡宽裕;64K 约需 7.6 GB,8 GB 显卡偏紧。Q8_0(8.0 GB 文件)4K 约需 8.5 GB,要 12 GB 显卡。在独立显卡上,llama.cpp 会把嵌入表留在系统内存,实际显存占用比这里低。视觉编码器是另外 0.6–1.0 GB 的文件,由 unsloth 发布;旁边还有一个用于投机解码的小型 DFlash 草稿模型。基准成绩是 NVIDIA 自己报的,各档位的质量损失未公布。
66K
最大上下文
2
量化变体
GGUF Q8_0
最佳质量
—
困惑度增幅(最佳档位)
量化变体对比
各量化级别的显存、质量损失及 RTX 4090 推理速度
实测 = 本站跑过 · 估算 = 本站未跑过:推算所得,或本站未核实的数字 · 社区 = 公开报告
每个体积对应哪个文件
文件大小不等于显存:显存一栏是计算器在 4K 上下文下的总量 —— 权重加 KV 缓存,再加 10% 的激活缓冲。两边的单位是有意不同的:文件大小用十进制 GB,和 Hugging Face 列表一致;显存一栏用 GiB(1024³ 字节),并在权重上多算 2%,所以 7.12 GB 的文件在那一栏里约是 6.8 GiB。仓库若带视觉投影(mmproj),它是另外下载的文件,两个数字都不含它。
- GGUF Q4_K_Mlmstudio-community/NVIDIA-Nemotron-3.5-Bolt-E4B-GGUF · NVIDIA-Nemotron-3.5-Bolt-E4B-Q4_K_M.gguf · 6.18 GB (6,180,446,208 字节) · 2026-10-24 核对
- GGUF Q8_0lmstudio-community/NVIDIA-Nemotron-3.5-Bolt-E4B-GGUF · NVIDIA-Nemotron-3.5-Bolt-E4B-Q8_0.gguf · 8.03 GB (8,031,243,872 字节) · 2026-10-24 核对
Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B
NVIDIA Nemotron
NVIDIA 的 Nemotron 3.5 Bolt 是 74B 混合专家模型,每个 token 约激活 9B 参数,目标是装进 24 GB 显卡。它由 Nemotron 3.5 Super VL 压缩而来,只有一个版本,即 NVIDIA 官方原生 2-bit 文件,22.0 GB。88 层中只有 8 层的缓存随上下文增长,所以上下文很便宜:4K 约 23.1 GB,128K 约 24.1 GB,用满 256K 约 25.2 GB。这正是 NVIDIA 设计的 24 GB,但超过了本站的宽裕线,所以 24 GB 显卡判定为偏紧;32 GB 显卡或 48 GB 的 Mac 可以从容运行。图像编码器是另外 1.7 GB 的文件。基准成绩是 NVIDIA 自己报的,2-bit 版本的质量损失未公布。
Nemotron 3.5 Super VL 120B-A12B
NVIDIA Nemotron
NVIDIA 的 Nemotron 3.5 Super VL 是 120B 混合专家视觉语言模型,每个 token 约激活 12B 参数,面向编程、工具调用和文档处理,上下文最长 100 万 token。88 层中只有 8 层的缓存随上下文增长,所以即使用满窗口也不贵:Q4_0(ggml-org 发布的 71.8 GB 文件)在 4K 下约需 75 GB,100 万上下文约 84 GB。128 GB 的 Mac 或 DGX Spark 128G 可以从容运行,单张 80 GB 显卡偏紧。Q8_0(128 GB)需要 256 GB 的 Mac。视觉编码器是另外 1–1.7 GB 的文件。体积按已发布的 GGUF 文件计算;基准成绩是 NVIDIA 自己报的,各档位的质量损失未公布。
Nemotron 3.5 Lightning 30B-A3B
NVIDIA Nemotron
NVIDIA Nemotron 3.5 系列中的小尺寸成员:30B 纯文本混合专家模型,每个 token 约激活 3B 参数,生成速度大致相当于 3B 模型。52 层中只有 6 层的缓存随上下文增长,所以长上下文几乎不占额外显存:Q4_0(ggml-org 发布的 18.9 GB 文件)在 4K 下约需 19.8 GB,128K 约 20.6 GB,用满 256K 约 21.4 GB。24 GB 显卡到 128K 都很宽裕,只有用满窗口时偏紧;16 GB 显卡装不下。Q8_0(约 35 GB)需要 48 GB 显卡或 64 GB 的 Mac。另有一个可选的 1.2 GB 草稿文件用于投机解码,单独下载。体积按已发布的 GGUF 文件计算;基准成绩是 NVIDIA 自己报的,各档位的质量损失未公布。
Gemma 3 4B IT
Google Gemma 3
Google Gemma 3 多模态 4B,128K 上下文,8GB 显卡可跑图文理解。
在本地运行 Nemotron 3.5 Bolt E4B
在 Q4_K_M、4K 上下文下,Nemotron 3.5 Bolt E4B 约需 6.6 GB —— 权重 5.9 GB、KV 缓存 0.10 GB、激活缓冲 0.6 GB。本索引中能宽裕跑它的最小规格是 8 GB 显卡 —— 共 9 张,RTX 4060 起步;78 张卡中有 76 张可以。这些是计算值而非实测值:估算把「宽裕」的界线画在显存的 88%,大致就是桌面环境需要留出的余量。
上下文变长会多花多少
从 4K 提到 32K 约多占 0.44 GB,总量来到 7.0 GB。这比参数量给人的印象要温和:42 层中只有 4 层的 KV 缓存会随上下文增长,另有 20 层被滑动窗口封顶,因此缓存的增速只有常规架构的一小部分。该模型的原生上下文是 64K;在 Q4_K_M 下把它全部撑满约需 8 GB。
该下载哪个版本
本索引只收录了 Nemotron 3.5 Bolt E4B 的 GGUF 格式,共 2 个档位(Q4_K_M、Q8_0)。 该模型没有公开的逐档困惑度数据,因此质量一列留空而不是填估算值 —— 在同一个模型内部,位数越多越忠实是数据唯一支持的排序。本站硬件上没有该模型的吞吐实测数据。GGUF 可在 NVIDIA、AMD 与苹果芯片上通过 llama.cpp 和 Ollama 运行;AWQ 与 GPTQ 面向 CUDA 和 ROCm 上的 vLLM;EXL2 是 ExLlamaV2 —— 仅限 CUDA,而且已经归档,适合本机使用而不适合提供服务。
常见问题
- Nemotron 3.5 Bolt E4B 需要多少显存?
- 在 Q4_K_M、4K 上下文、batch 1 下约 6.6 GB,到 32K 时约 7.0 GB。这个数字是权重加 KV 缓存再加 10% 激活缓冲,由模型架构计算得出,不是在显卡上实测的。
- Nemotron 3.5 Bolt E4B 能在 8GB 显卡上跑吗?
- 可以 —— 在 Q4_K_M、4K 上下文下约需 6.6 GB,在 RTX 4060 上还剩 1.4 GB,本索引中 9 张 8 GB 显卡都一样。这是能宽裕跑它的最小规格;78 张中有 76 张可以。
- Nemotron 3.5 Bolt E4B 该用哪个量化档位?
- 该模型没有公开的质量对比数据,所以按体积来选:Q4_K_M 是多数人使用的档位,bits-per-weight 越高越忠实。索引中的 2 个档位是 Q4_K_M、Q8_0。
这个模型能跑在哪
按 Q4_K_M、4K 上下文估算,显存从小到大排列。「从容」指估算占用不超过显存的 88%。
怎么把它跑起来
针对本模型及同类硬件的部署指南。
本页数字会随模型数据或运行时版本的变化而更新。最近更新 2026-10-24 RSS → /zh/feed.xml