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// NVIDIA Nemotron · 重排模型

llama-nemotron-rerank-1b-v2 本地部署与显存需求

1.24B 参数。4 位量化约 1.3 GB,BF16 约 3.2 GB。

发布 2025-10-16许可:可商用显存为估算值

01规格

发布方英伟达 · nvidia
系列NVIDIA Nemotron · llama-nemotron-rerank
类型重排模型 (text-ranking)
参数量1.24B 来源:按官方 safetensors 权重统计
发布权重BF16 · 2.5 GB下载量
许可OpenMDW-1.1 · 可商用宽松许可(Apache-2.0 / MIT / CC-BY / OpenMDW):允许商用。
发布日期2025-10-16 (Hugging Face 仓库创建日)

02需要多少显存(估算)

重排模型体量小,显存随批量和序列长度增长。

精度权重权重 + 开销最低显卡Mac
BF16 / FP16(原始精度)2.5 GB 3.2 GB 8GB 显卡Mac 16GB
FP8 / INT8 / Q8_01.3 GB 1.9 GB 8GB 显卡Mac 16GB
4 位量化(Q4_K_M / AWQ / GPTQ-Int4)0.8 GB 1.3 GB 8GB 显卡Mac 16GB

每权重比特:BF16 16、FP8 8.5、4 位 4.85。“放得下” = 合计 ≤ 显存 90%;Mac GPU 约可用统一内存的 2/3(≤36GB)或 3/4(更大机型)。MoE 模型所有专家都要进显存,按总参数算。 估算方法 →

03怎么跑

只列厂商或推理框架官方明确支持的方式。

怎么选推理引擎 →

04官方仓库与量化版

nvidia 官方发布的 1 个仓库。

05NVIDIA Nemotron 其他模型

全部 62 个 →
模型参数4 位合计发布
NVIDIA-Nemotron-Labs-Dory1.0-4B-BF163.98B3.6 GB2026-10-16
Nemotron-3.5-Rerank-8B-BF168.38B6.1 GB2026-10-15
NVIDIA-Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B-BF16124.5B / 12B83.5 GB2026-10-12
NVIDIA-Nemotron-3.5-Bolt-74B-A9B-BF1674.9B / 9B50.4 GB2026-10-09
Nemotron-3.5-Embed-1B-BF161.55B1.5 GB2026-10-07
Nemotron-3.5-Embed-8B-BF168.38B6.1 GB2026-10-07
Nemotron-3.5-Parse631M1.1 GB2026-09-03
Nemotron-3-Labs-Ultra-Math-RL550B / 55B367 GB2026-09-02

06来源

数据核对于 2026-08-26。参数、上下文、许可取自官方仓库;显存为本站估算。

数据更新于:自建算力 · 开源模型(北京时间)