Memoria en cada precisión
| Versión | Pesos | Con contexto | Mac más pequeña |
|---|---|---|---|
| 8 bits | 31,9 GB | 34,5 GB | 48 GB |
| 6 bits | 24,4 GB | 26,4 GB | 36 GB |
| 4 bits | 16,9 GB | 18,4 GB | 32 GB |
| 3 bits menor calidad | 13,1 GB | 14,6 GB | 24 GB |
| 2 bits menor calidad | 9,4 GB | 10,9 GB | 16 GB |
En cada chip de Apple
El tamaño de memoria más pequeño de cada chip que ejecuta Nemotron 3 Nano 30B A3B, la mejor versión que cabe y la velocidad de escritura que puedes esperar.
| Chip | Necesita | Versión | Tokens/s |
|---|---|---|---|
| M6 | 32 GB | 4 bits Va bien | 38–68 |
| M5 Ultra | 96 GB | 8 bits Va bien | 146–259 |
| M5 Max | 36 GB | 6 bits Va bien | 74–131 |
| M5 Pro | 48 GB | 8 bits Va bien | 37–66 |
| M5 | 32 GB | 4 bits Va bien | 34–61 |
| M4 Max | 36 GB | 6 bits Va bien | 66–117 |
| M4 Pro | 48 GB | 8 bits Va bien | 33–59 |
| M4 | 32 GB | 4 bits Va bien | 27–48 |
| M3 Ultra | 96 GB | 8 bits Va bien | 100–177 |
| M3 Max | 36 GB | 6 bits Va bien | 48–86 |
| M3 Pro | 36 GB | 6 bits Va bien | 24–43 |
| M3 | 16 GB | 2 bits Va bien | 41–73 |
| M2 Ultra | 64 GB | 8 bits Va bien | 97–173 |
| M2 Max | 32 GB | 4 bits Va bien | 90–160 |
| M2 Pro | 32 GB | 4 bits Va bien | 45–80 |
| M2 | 16 GB | 2 bits Va bien | 41–73 |
| M1 Ultra | 64 GB | 8 bits Va bien | 97–173 |
| M1 Max | 32 GB | 4 bits Va bien | 90–160 |
| M1 Pro | 32 GB | 4 bits Va bien | 45–80 |
| M1 | 16 GB | 2 bits Va bien | 28–49 |
Cómo ejecutarlo
- La forma fácil: descarga MLX Harness, gratis y de código abierto. Busca Nemotron 3 Nano 30B A3B, descarga la versión que encaja con tu Mac y empieza a chatear. MLX Harness también ofrece el modelo a tus otras apps mediante una API compatible con OpenAI.Descarga MLX HarnessGratis · Apple Silicon · macOS 14.5 o posterior
- En Terminal, con MLX de Apple:
pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-4bitVersión MLX: mlx-community/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-4bit en Hugging Face. Las demás precisiones están justo al lado.
Paso a paso: descargar y ejecutar LLM en tu Mac · cómo usar MLX Harness · MLX vs Ollama vs llama.cpp
Sobre Nemotron 3 Nano 30B A3B
| Creado por | NVIDIA |
|---|---|
| Parámetros | 30B en total · 3,5B activos (mezcla de expertos) |
| Contexto | 256K tokens |
| Licencia | NVIDIA Nemotron Open Model License |
| Lanzamiento | 2025-12 |
| Entrada | Texto |
| Inteligencia | 8,9 en el Artificial Analysis Intelligence Index |
| Pesos | nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16 |
Preguntas
- ¿Cuánta memoria necesita Nemotron 3 Nano 30B A3B?
- Unos 16,9 GB de pesos a 4 bits, más espacio para el contexto: 18,4 GB en total. En una Mac, eso significa 32 GB de memoria unificada o más, porque macOS deja que la GPU use alrededor del 75 % de forma predeterminada.
- ¿Qué tan rápido va Nemotron 3 Nano 30B A3B en una Mac?
- La velocidad de escritura depende del ancho de banda de memoria. Aquí, la Mac más rápida para este modelo es una con M5 Ultra y 96 GB, a unos 146–259 tokens por segundo (8 bits). La Mac más pequeña que lo ejecuta, con 32 GB, logra unos 90–160 con un M2 Max.
- ¿Por qué Nemotron 3 Nano 30B A3B va más rápido de lo que sugiere su tamaño?
- Es un modelo de mezcla de expertos: mantiene 30B parámetros en memoria, pero solo lee 3,5B en cada token, así que escribe a la velocidad de un modelo mucho más pequeño.
Modelos similares
Para la ficha de tu modelo o tu README
Muestra la Mac más pequeña que ejecuta bien Nemotron 3 Nano 30B A3B y enlaza a esta página.
[](https://mlx.app/run/nemotron-3-nano-30b-a3b)Cómo se calcula
Memoria: los parámetros del modelo a 8, 6, 4, 3 o 2 bits por peso más las escalas por grupo de MLX (medio bit por peso), o su formato nativo, con espacio extra para el contexto. De forma predeterminada, macOS deja que la GPU use alrededor del 75 % de la memoria unificada. Velocidad: el ancho de banda de memoria dividido entre los bytes leídos por token es el techo para una conversación; en los benchmarks públicos de Apple Silicon de llama.cpp, las ejecuciones reales alcanzan entre el 45 % y el 80 % de ese techo, que es el rango que se muestra. Son estimaciones, no mediciones: mide tu propia Mac en MLX Bench. Datos de los modelos tomados de cada ficha oficial; datos de los chips, de las especificaciones técnicas de Apple. Revisado el 2026-10-19. Los mismos datos que mlx.app/compare.