Исследовательский чекпойнт Nemotron-3 Nano с двухбитными маршрутизируемыми экспертами для генерации текста и диалогов с длинным контекстом.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Модель minjaechoi/nemotron3-nano-30b-a3b-2p03bit-r34 — исследовательский чекпойнт семейства NVIDIA Nemotron-3 Nano, подготовленный на основе nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16. В README указано, что средняя точность маршрутизируемых экспертов составляет 2,025 бита, а остальные веса имеют формат BF16; веса хранятся в BF16-тензорах после деквантизации. Модель загружается через Transformers и vLLM.
Это языковая модель для генерации текста и диалогов; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Она принимает текст и рассчитана на контекст до 262 144 токенов. Размер в метаданных указан как 1,9 млрд параметров. Данные о конкретных поддерживаемых естественных языках отсутствуют.
Чекпойнт помечен как внутренний исследовательский. Лицензия наследуется от базовой модели; её условия следует проверять в карточке nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16. Карточка не приводит оценок качества или перечня известных ограничений.
Чекпойнт обозначен как внутренний исследовательский; карточка не содержит оценок качества. Условия лицензии наследуются от базовой модели и здесь не раскрыты.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Internal research checkpoint. Routed experts average 2.025 bits; every other weight is BF16. Weights are stored
dequantized in BF16 tensors and load with stock transformers / vLLM.
| Base model | nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16 |
| Routed-expert average | 2.025 bits |
| Internal ID | r34 |
License follows the base model.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…