Экспериментальный вариант Nemotron 3 Nano с низкой точностью маршрутизируемых экспертов для генерации текста и диалогов.
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
Это экспериментальный чекпойнт NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B A3B, подготовленный как вариант r16 с пониженной точностью весов маршрутизируемых экспертов. В среднем на эти веса приходится 2,355 бита, остальные веса хранятся в BF16; тензоры записаны в BF16 после деквантизации. Репозиторий заявляет загрузку через стандартные Transformers и vLLM. В метаданных указаны архитектура NemotronHForCausalLM, 1,9 млрд параметров и контекст до 262 144 токенов.
Модель предназначена для генерации текста и диалогов; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. В качестве базовой модели указана nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16. README называет этот вариант внутренним исследовательским чекпойнтом, поэтому его практическое качество и надёжность не следует считать подтверждёнными. Лицензия наследуется от базовой модели.
README обозначает модель как внутренний исследовательский чекпойнт; качество и надёжность не подтверждены. Лицензия определяется лицензией базовой модели.
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 2.355 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 | 2.355 bits |
| Internal ID | r16 |
License follows the base model.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…