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// NVIDIA Nemotron · 文本大模型

Nemotron-Labs-Diffusion-8B 本地部署与显存需求

8.49B 参数。4 位量化约 7.3 GB,BF16 约 20.3 GB(1 个 8K token 请求)。

发布 2026-03-18许可:可商用(有条件)显存为估算值

01规格

发布方英伟达 · nvidia
系列NVIDIA Nemotron · Nemotron-Labs-Diffusion
类型文本大模型 (text-generation)
参数量8.49B 来源:按官方 safetensors 权重统计
上下文长度256K tokens (262,144)取自 config.json 的 max_position_embeddings
结构34 层 · GQA
发布权重BF16 · 17.0 GB下载量
许可nvidia-nemotron-open-model-license · 可商用(有条件)可商用,但受厂商自有许可条款约束(用户量上限、使用政策、署名或地区限制等),上线前请阅读原文。
发布日期2026-03-18 (Hugging Face 仓库创建日)

02需要多少显存(估算)

合计 = 权重 + 10% + 0.5GB 运行开销 + 1 个请求的 KV 缓存(FP16)。并发用户越多,KV 部分成倍增加。

精度权重合计 @ 8K合计 @ 32K合计 @ 128K最低显卡Mac
BF16 / FP16(原始精度)17.0 GB 20.3 GB23.7 GB37.4 GB RTX 4090 24GBMac 36GB
FP8 / INT8 / Q8_09.0 GB 11.6 GB15.0 GB28.7 GB 16GB 显卡Mac 24GB
4 位量化(Q4_K_M / AWQ / GPTQ-Int4)5.2 GB 7.3 GB10.7 GB24.4 GB 12GB 显卡Mac 16GB

每个请求的 KV 缓存:8K 1.1 GB · 32K 4.6 GB · 128K 18.3 GB

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 2 个仓库。

05NVIDIA Nemotron 其他模型

全部 62 个 →
模型参数4 位合计发布
Nemotron-Labs-Diffusion-3B · 同系列3.83B3.9 GB2026-03-02
Nemotron-Labs-Diffusion-14B · 同系列13.5B10.8 GB2026-04-22
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 2026-06-03。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)