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unsloth/NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-GGUF

NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-GGUF:30B MoE混合架构多语言推理底座

30B 总参数、3B 激活的 NVIDIA 混合架构模型,结合 Mamba-2、MoE 与 Attention 层,支持长上下文与工具调用。仓库提供 IQ1 到 Q8 多档 GGUF 量化,IQ1 最低约 4GB 显存即可加载,桌面显卡也能尝试低比特版本。

MoE混合架构多语言推理长上下文工具调用
查看模型源页面 ↗
近30天源站下载量
4.3万
参数
30B
上下文
未说明
架构 / 任务
text-generation
许可证
other

MODEL POSITIONING

这个模型解决什么问题?

模型能力方面,NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B 是 NVIDIA 推出的通用推理与对话模型,主打 Mamba-2+MoE+Attention 混合架构、3B 激活带来的高效推理,以及最高 1M token 的长上下文能力,支持工具调用与可配置的思考模式。本 GGUF 仓库为社区量化版本,由 unsloth 维护,覆盖 IQ1 至 Q8 与 BF16 全精度,与官方 NVFP4 部署版本互补:BF16 适合后训练与定制研究,NVFP4 适合数据中心直接推理,GGUF 适合本地消费级硬件与 llama.cpp/ollama 生态。

更适合谁

  • 拥有至少 8GB 显存或 16GB 内存、希望本地尝试 30B 参数 MoE 模型的开发者
  • 想在本地做多语言文本生成、代码与工具调用实验的研究者
  • 需要长上下文窗口但不便部署完整 BF16 权重的硬件爱好者
  • 想对 Nemotron 系列做后训练、蒸馏或量化对比的工程师

典型使用场景

  • 本地多语言对话与文本生成
  • 代码生成、调试与编程辅助
  • 工具调用与简单代理工作流试验
  • 长文档摘要与多文档聚合检索任务

SOURCE-BASED CAPABILITIES

模型卡透露的核心特点

混合 MoE 架构

30B 总参数下仅激活 3B,兼顾容量与推理效率

超长上下文

模型卡说明支持最高 1M token 的上下文长度

多语言能力

支持英、西、法、德、意、日等语言,中文出现于后训练语料

可配置推理

支持通过 chat template 开关思考模式与思考预算

工具调用

模型卡明确支持工具调用与代理场景

按当前权重估算的硬件准备

  • 现有 GGUF 文件中,最低显存估算约 20 GB
  • 为上下文缓存、系统进程和并发请求预留额外内存,不要只按模型文件大小配置设备。

量化版本怎么选

  • 硬件极度紧张时优先 IQ1_M 或 IQ2_M,但模型卡未保证质量
  • 多数本地场景推荐 IQ4_NL 或 Q4_K_M,容量与质量较平衡
  • 想尽量贴近原版可选 Q6_K_XL 或 BF16 全精度
  • 显存充裕且追求精度可选 Q8_0

GGUF VARIANTS

量化版本与硬件要求

显存与内存数值均按权重文件体积估算,未做设备实测。多模态还需要配套投影文件并额外占用内存;分卷容量按全部分卷合计,下载时需获取完整文件组。

量化权重合计估算加载显存建议显存建议内存来源
IQ1_M18 GB20 GB23 GB27.5 GB下载文件 ↗
IQ2_XXS18 GB20 GB23 GB27.5 GB下载文件 ↗
IQ2_M18 GB20 GB23 GB27.5 GB下载文件 ↗
IQ3_XXS18 GB20 GB23 GB28 GB下载文件 ↗
IQ3_S20 GB21.5 GB24.5 GB30 GB下载文件 ↗
IQ4_NL20 GB21.5 GB24.5 GB30 GB下载文件 ↗
Q3_K_XL20 GB21.5 GB24.5 GB30 GB下载文件 ↗
GGUF22 GB23.5 GB27 GB32.5 GB下载文件 ↗
Q4_K_S23 GB25 GB28.5 GB34.5 GB下载文件 ↗
Q4_K_M24 GB25.5 GB29.5 GB35.5 GB下载文件 ↗
Q4_K_XL24 GB26 GB30 GB36 GB下载文件 ↗
Q5_K_S24 GB26.5 GB30.5 GB37 GB下载文件 ↗
Q5_K_M28 GB30.5 GB35 GB42.5 GB下载文件 ↗
Q5_K_XL28 GB31 GB35.5 GB42.5 GB下载文件 ↗
Q8_033 GB35.5 GB40.5 GB49 GB下载文件 ↗
Q6_K_XL33 GB35.5 GB40.5 GB49 GB下载文件 ↗

HARDWARE MATCH

哪些显卡或设备更适合运行?

按当前最小量化文件估算,至少需要 20GB 显存;如果希望为运行框架和上下文保留余量,优先参考推荐显存 23GB。

阅读 24GB 显存选型指南 →

可以怎样运行

  • 通过 ollama 拉取并运行
  • 通过 LM Studio 加载 GGUF 文件
  • 通过 llama.cpp 或兼容后端本地推理
  • 模型卡推荐的生产部署路径是 vLLM Nightly 与 NVFP4 版本

采用前要知道的限制

  • 模型卡未将中文列为主支持语言,多语言偏英欧日
  • IQ1/IQ2 等极低比特会显著影响输出质量,模型卡未给出保证
  • 本仓库为社区量化,原生推荐部署路径是 NVFP4
  • 商业使用须遵守 OpenMDW-1.1 许可条款