# Requisitos de GPU de NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-BF16

NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-BF16 tiene 124B parámetros. Para servirlo, calcula unos 297 GB de memoria de GPU en 16 bits, 148 GB en 8 bits o 74 GB en 4 bits, incluido un 20% para la caché KV y las activaciones.

Es un modelo de mezcla de expertos: 512 expertos, 22 de ellos activos en cada token. Todos permanecen en la memoria de la GPU, así que calcula la memoria para los 124B parámetros.

[Despliégalo en Arrakis](/console/#/models?model=nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-BF16).

## Lo que hace falta para servirlo

| Precisión | Memoria y configuración mínima |
|---|---|
| 16 bits | 297 GB: 4 × [H100](/es/gpus/h100.html.md), desde 6,60 US$ por hora las 4 |
| 8 bits | 148 GB: una [B200](/es/gpus/b200.html.md), desde 6,79 US$ por GPU-hora |
| 4 bits | 74 GB: una [H100](/es/gpus/h100.html.md) o [A100](/es/gpus/a100.html.md), la H100 desde 1,65 US$ por GPU-hora |

## Lo que hace falta para ajustarlo

| Método | Memoria y configuración mínima |
|---|---|
| QLoRA | 87 GB: una [RTX PRO 6000](/es/gpus/rtx-pro-6000.html.md), desde 1,90 US$ por GPU-hora |
| LoRA | 297 GB: 4 × [H100](/es/gpus/h100.html.md), desde 6,60 US$ por hora las 4 |
| Ajuste fino completo | 1.978 GB: 8 × [B300](/es/gpus/b300.html.md), desde 36,80 US$ por hora las 8 |

## Sobre el modelo

| | |
|---|---|
| Parámetros | `124B` |
| Activos por token | `12B` |
| Expertos | `512` |
| Expertos por token | `22` |
| Ventana de contexto (tokens) | `262,144` |
| Publicado en | `BF16` |
| Licencia | `other` |
| Fecha de publicación | `2026-03-10` |
| Pesos | [nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-BF16](https://huggingface.co/nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-BF16) |

## Sírvelo tú mismo

```
vllm serve nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-BF16 --tensor-parallel-size 4
```

## Preguntas

**¿Cuánta memoria de GPU necesita NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-BF16?** Para servirlo, unos 297 GB en 16 bits, 148 GB en 8 bits y 74 GB en 4 bits, incluido un 20% para la caché KV y las activaciones. Para ajustarlo, unos 87 GB con QLoRA, 297 GB con LoRA y 1.978 GB para un ajuste fino completo con Adam, sin contar las activaciones.

**¿Puedo ejecutar NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-BF16 en una sola GPU?** Sí, cuantizado. En 8 bits necesita unos 148 GB, que caben en una B200. En 16 bits necesita 4 GPU H100.

**¿Cuánto cuesta ejecutar NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-BF16?** En 16 bits necesita 4 GPU H100; en 4 bits, una H100 o A100. Cada configuración de esta página muestra el precio más bajo por GPU-hora en Arrakis ahora mismo, y pagas por hora desde un saldo prepago.

**¿Cómo despliego NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-BF16 en Arrakis?** Abre Models en la consola de Arrakis, pega nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-BF16, elige vLLM, SGLang o llama.cpp y alquila una GPU en la que quepa. Obtienes un endpoint compatible con OpenAI con su propia clave de API, y SSH root a la máquina.


Más modelos: [/models](/es/models.html.md).