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_M | 18 GB | 20 GB | 23 GB | 27.5 GB | 下载文件 ↗ |
| IQ2_XXS | 18 GB | 20 GB | 23 GB | 27.5 GB | 下载文件 ↗ |
| IQ2_M | 18 GB | 20 GB | 23 GB | 27.5 GB | 下载文件 ↗ |
| IQ3_XXS | 18 GB | 20 GB | 23 GB | 28 GB | 下载文件 ↗ |
| IQ3_S | 20 GB | 21.5 GB | 24.5 GB | 30 GB | 下载文件 ↗ |
| IQ4_NL | 20 GB | 21.5 GB | 24.5 GB | 30 GB | 下载文件 ↗ |
| Q3_K_XL | 20 GB | 21.5 GB | 24.5 GB | 30 GB | 下载文件 ↗ |
| GGUF | 22 GB | 23.5 GB | 27 GB | 32.5 GB | 下载文件 ↗ |
| Q4_K_S | 23 GB | 25 GB | 28.5 GB | 34.5 GB | 下载文件 ↗ |
| Q4_K_M | 24 GB | 25.5 GB | 29.5 GB | 35.5 GB | 下载文件 ↗ |
| Q4_K_XL | 24 GB | 26 GB | 30 GB | 36 GB | 下载文件 ↗ |
| Q5_K_S | 24 GB | 26.5 GB | 30.5 GB | 37 GB | 下载文件 ↗ |
| Q5_K_M | 28 GB | 30.5 GB | 35 GB | 42.5 GB | 下载文件 ↗ |
| Q5_K_XL | 28 GB | 31 GB | 35.5 GB | 42.5 GB | 下载文件 ↗ |
| Q8_0 | 33 GB | 35.5 GB | 40.5 GB | 49 GB | 下载文件 ↗ |
| Q6_K_XL | 33 GB | 35.5 GB | 40.5 GB | 49 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