01规格
| 发布方 | 英伟达 · nvidia |
|---|---|
| 系列 | NVIDIA Nemotron · nemotron-colembed-vl |
| 类型 | 向量模型 (visual-document-retrieval) |
| 参数量 | 8.77B 来源：按官方 safetensors 权重统计 |
| 发布权重 | BF16 · 17.5 GB下载量 |
| 许可 | CC-BY-NC-4.0 · 仅限非商用研究 / 非商用许可：未另行取得授权不能商用。 |
| 发布日期 | 2026-01-15 （Hugging Face 仓库创建日） |
02需要多少显存（估算）
向量模型体量小，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） | 17.5 GB | 19.8 GB | RTX 4090 24GB | Mac 36GB |
| FP8 / INT8 / Q8_0 | 9.3 GB | 10.7 GB | 12GB 显卡 | Mac 24GB |
| 4 位量化（Q4_K_M / AWQ / GPTQ-Int4） | 5.3 GB | 6.3 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。
- Transformers — 官方模型卡提及
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 |
|---|---|---|---|
| nemotron-colembed-vl-4b-v2 · 同系列 | 4.83B | 3.7 GB | 2026-01-15 |
| NVIDIA-Nemotron-Labs-Dory1.0-4B-BF16 | 3.98B | 3.6 GB | 2026-10-16 |
| Nemotron-3.5-Rerank-8B-BF16 | 8.38B | 6.1 GB | 2026-10-15 |
| NVIDIA-Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B-BF16 | 124.5B / 12B | 83.5 GB | 2026-10-12 |
| NVIDIA-Nemotron-3.5-Bolt-74B-A9B-BF16 | 74.9B / 9B | 50.4 GB | 2026-10-09 |
| Nemotron-3.5-Embed-1B-BF16 | 1.55B | 1.5 GB | 2026-10-07 |
| Nemotron-3.5-Embed-8B-BF16 | 8.38B | 6.1 GB | 2026-10-07 |
| Nemotron-3.5-Parse | 631M | 1.1 GB | 2026-09-03 |
| Nemotron-3-Labs-Ultra-Math-RL | 550B / 55B | 367 GB | 2026-09-02 |
06来源
数据核对于 2026-02-21。参数、上下文、许可取自官方仓库；显存为本站估算。