Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-JANGTQ4
Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-JANGTQ4 (OsaurusAI, 2026) é um modelo de 30 bilhões de parâmetros de geração de imagens. Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-JANGTQ4 is an open-weights image model with roughly 30 billion parameters.
by OsaurusAI · 30B parâmetros
Ideal para
Como usar Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-JANGTQ4 no osFoundry
Conecte com sua própria chave (BYOK)
Abra o diálogo de chaves e cole sua chave de API da OsaurusAI. O osFoundry descobre Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-JANGTQ4 automaticamente — atribua-o a um papel do Maestro (router, direct, orchestrator ou fallback) na aba Pipeline e ele estará ativo em cada chat. Sua chave, sua conta no provedor — sem markup sobre tokens.
Implante um endpoint dedicado
Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-JANGTQ4 é open-weights — execute localmente sem custo, ou implante um endpoint GPU dedicado no seu workspace para capacidade reservada sem limites de taxa.
Use em um Room App
Os Room Apps declaram recursos de IA em seus manifestos e os chamam com invokeAI:
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
Chame a partir dos seus próprios apps
Uma vez que um modelo está conectado ao seu workspace, você pode hospedá-lo como uma API e acessá-lo a partir dos seus próprios serviços, scripts ou CI — fora do osFoundry.
Quais hardwares rodam Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-JANGTQ4
Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-JANGTQ4 roda em uma GPU de consumo ou workstation de 24GB (~18 GB de VRAM com folga para KV-cache). A inferência em precisão completa cabe em uma única H100 80GB em precisão FP16 (~72 GB).
Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-JANGTQ4 vs modelos semelhantes
Licença
Não especificada — Termos de licença não especificados — verifique o model card original antes do uso comercial.
Consulte a documentação original.
Perguntas frequentes sobre Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-JANGTQ4
Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-JANGTQ4 é gratuito?
Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-JANGTQ4 é gratuito para rodar localmente no seu próprio hardware. O acesso hospedado via osFoundry é medido (entrada Free (local), saída Free (local)). Você pode alternar entre local e hospedado a qualquer momento.
Posso usar Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-JANGTQ4 comercialmente?
Uso comercial é permitido com condições. Termos de licença não especificados — verifique o model card original antes do uso comercial. Consulte a documentação original.
Quanta VRAM Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-JANGTQ4 precisa?
Aproximadamente 18 GB em quantização Q4, ou 72 GB em precisão FP16 completa. Cabe em uma única GPU de consumo de 24GB.
Posso rodar Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-JANGTQ4 localmente?
Sim. Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-JANGTQ4 é open-weights e roda localmente em uma GPU de workstation. O runtime local do osFoundry cuida do carregamento, da quantização e do roteamento do modelo.
Em que Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-JANGTQ4 é melhor?
Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-JANGTQ4 é bem adequado para image text to text.
Como uso Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-JANGTQ4 no osFoundry?
Cole sua chave de API da OsaurusAI no diálogo de chaves (ou implante os pesos abertos para modelos auto-hospedáveis), atribua Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-JANGTQ4 a um papel do Maestro na aba Pipeline e use-o em chats, em Room Apps via invokeAI ou nos seus próprios apps.
Publicado pela OsaurusAI em 28 de abril de 2026. Fonte: https://huggingface.co/OsaurusAI/Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-JANGTQ4