Nemotron-3-Nano-30B-A3B-TurboQuant-MLX-4bit
Dirilis oleh majentik pada 2026, Nemotron-3-Nano-30B-A3B-TurboQuant-MLX-4bit adalah sebuah model chat 30 miliar parameter . Nemotron-3-Nano-30B-A3B-TurboQuant-MLX-4bit is an open-weights chat model with roughly 30 billion parameters.
by majentik · 30B parameter
Paling cocok untuk
Cara menggunakan Nemotron-3-Nano-30B-A3B-TurboQuant-MLX-4bit di osFoundry
Hubungkan dengan key Anda sendiri (BYOK)
Buka dialog key dan tempelkan API key majentik Anda. osFoundry menemukan Nemotron-3-Nano-30B-A3B-TurboQuant-MLX-4bit secara otomatis — tetapkan ke peran Maestro (router, direct, orchestrator, atau fallback) di tab Pipeline dan model ini langsung aktif di setiap chat. Key Anda, akun provider Anda — tanpa markup token.
Deploy endpoint khusus
Nemotron-3-Nano-30B-A3B-TurboQuant-MLX-4bit bersifat open-weights — jalankan secara lokal tanpa biaya, atau deploy endpoint GPU khusus di workspace Anda untuk kapasitas tercadangkan tanpa rate limit.
Gunakan di Room App
Room App mendeklarasikan fitur AI di manifest mereka, lalu memanggilnya dengan invokeAI:
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
Panggil dari aplikasi Anda sendiri
Setelah sebuah model terhubung ke workspace Anda, Anda dapat meng-host-nya sebagai API dan mengaksesnya dari layanan, skrip, atau CI Anda sendiri — di luar osFoundry.
Hardware apa yang dapat menjalankan Nemotron-3-Nano-30B-A3B-TurboQuant-MLX-4bit
Nemotron-3-Nano-30B-A3B-TurboQuant-MLX-4bit berjalan di GPU konsumen atau workstation 24GB (~18 GB VRAM dengan ruang KV-cache). Inferensi presisi penuh muat di satu H100 80GB pada presisi FP16 (~72 GB).
Nemotron-3-Nano-30B-A3B-TurboQuant-MLX-4bit vs model serupa
Lisensi
Tidak ditentukan — Ketentuan lisensi tidak ditentukan — verifikasi model card upstream sebelum penggunaan komersial.
Periksa dokumentasi upstream.
Pertanyaan umum tentang Nemotron-3-Nano-30B-A3B-TurboQuant-MLX-4bit
Apakah Nemotron-3-Nano-30B-A3B-TurboQuant-MLX-4bit gratis untuk digunakan?
Nemotron-3-Nano-30B-A3B-TurboQuant-MLX-4bit gratis untuk dijalankan secara lokal pada hardware Anda sendiri. Akses ter-host melalui osFoundry dikenakan biaya (input Free (local), output Free (local)). Anda dapat beralih antara lokal dan ter-host kapan saja.
Bisakah saya menggunakan Nemotron-3-Nano-30B-A3B-TurboQuant-MLX-4bit secara komersial?
Penggunaan komersial diizinkan dengan syarat. Ketentuan lisensi tidak ditentukan — verifikasi model card upstream sebelum penggunaan komersial. Periksa dokumentasi upstream.
Berapa VRAM yang dibutuhkan Nemotron-3-Nano-30B-A3B-TurboQuant-MLX-4bit?
Sekitar 18 GB pada kuantisasi Q4, atau 72 GB pada presisi FP16 penuh. Muat di satu GPU konsumen 24GB.
Bisakah saya menjalankan Nemotron-3-Nano-30B-A3B-TurboQuant-MLX-4bit secara lokal?
Ya. Nemotron-3-Nano-30B-A3B-TurboQuant-MLX-4bit bersifat open-weights dan berjalan secara lokal di GPU workstation. Runtime lokal osFoundry menangani pemuatan model, kuantisasi, dan routing.
Apa keunggulan utama Nemotron-3-Nano-30B-A3B-TurboQuant-MLX-4bit?
Nemotron-3-Nano-30B-A3B-TurboQuant-MLX-4bit sangat cocok untuk text generation.
Bagaimana cara menggunakan Nemotron-3-Nano-30B-A3B-TurboQuant-MLX-4bit di osFoundry?
Tempelkan API key majentik Anda di dialog key (atau deploy open weights untuk model yang dapat di-self-host), tetapkan Nemotron-3-Nano-30B-A3B-TurboQuant-MLX-4bit ke peran Maestro di tab Pipeline, lalu gunakan di chat, di Room App via invokeAI, atau di aplikasi Anda sendiri.
Diterbitkan oleh majentik pada 13 April 2026. Sumber: https://huggingface.co/majentik/Nemotron-3-Nano-30B-A3B-TurboQuant-MLX-4bit