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Arrakis / Modèles / NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-BF16

Besoins GPU de NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-BF16

NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-BF16 compte 124B paramètres. Pour le servir, prévoyez environ 297 Go de mémoire GPU en 16 bits, 148 Go en 8 bits ou 74 Go en 4 bits, dont environ 20 % pour le cache KV et les activations.

C’est un modèle à mélange d’experts : 512 experts, dont 22 actifs pour chaque token. Tous restent en mémoire GPU : prévoyez la mémoire pour l’ensemble des 124B paramètres.

Déployer ce modèle Vérifier un autre modèle

Ce qu’il faut pour le servir

La mémoire GPU pour le faire tourner en inférence, avec la plus petite configuration GPU qui le contient et le prix le plus bas sur Arrakis en ce moment.

PrécisionMémoire et plus petite configuration
16 bits297 Go : 4 × H100, à partir de 9,00 $ de l’heure pour les 4
8 bits148 Go : un B200, à partir de 6,79 $ par heure de GPU
4 bits74 Go : un H100 ou A100, la H100 à partir de 2,25 $ par heure de GPU

Ce qu’il faut pour l’affiner

QLoRA entraîne des adaptateurs sur un modèle figé en 4 bits, LoRA sur un modèle en 16 bits, et le fine-tuning complet met à jour tous les poids. Les chiffres s’entendent hors activations, qui augmentent avec la taille des lots et la longueur des séquences.

MéthodeMémoire et plus petite configuration
QLoRA87 Go : un RTX PRO 6000, à partir de 1,90 $ par heure de GPU
LoRA297 Go : 4 × H100, à partir de 9,00 $ de l’heure pour les 4
Fine-tuning complet1 978 Go : 8 × B300, à partir de 36,80 $ de l’heure pour les 8

À propos du modèle

D’après sa fiche et ses fichiers sur Hugging Face. Les chiffres de mémoire suivent le guide de la mémoire GPU.

Paramètres
124B
Actifs par token
12B
Experts
512
Experts par token
22
Fenêtre de contexte (tokens)
262,144
Publié en
BF16
Licence
other
Date de publication
2026-03-10
Poids
nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-BF16

Déployez-le sur Arrakis

Ouvrez Models dans la console, choisissez vLLM, SGLang ou llama.cpp, et louez un GPU sur lequel il tient. Vous obtenez un endpoint compatible OpenAI avec sa propre clé d’API, et un accès SSH root à la machine. Ou faites-le tourner vous-même sur n’importe quelle machine avec assez de mémoire GPU :

vLLM
vllm serve nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-BF16 --tensor-parallel-size 4
Déployer ce modèle Comment fonctionne le déploiement

Questions

Les prix en temps réel de tous les GPU sont sur la page Prix des GPU.

De combien de mémoire GPU NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-BF16 a-t-il besoin ?
Pour le servir, environ 297 Go en 16 bits, 148 Go en 8 bits et 74 Go en 4 bits, dont environ 20 % pour le cache KV et les activations. Pour l’affiner, environ 87 Go avec QLoRA, 297 Go avec LoRA et 1 978 Go pour un fine-tuning complet avec Adam, hors activations.
Puis-je faire tourner NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-BF16 sur un seul GPU ?
Oui, quantifié. En 8 bits, il lui faut environ 148 Go, ce qui tient sur un B200. En 16 bits, il lui faut 4 GPU H100.
Combien coûte l’exécution de NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-BF16 ?
En 16 bits, il lui faut 4 GPU H100 ; en 4 bits, un H100 ou A100. Chaque configuration de cette page affiche le prix le plus bas par heure de GPU sur Arrakis en ce moment, et vous payez à l’heure depuis un solde prépayé.
Comment déployer NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-BF16 sur Arrakis ?
Ouvrez Models dans la console Arrakis, collez nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-BF16, choisissez vLLM, SGLang ou llama.cpp, et louez un GPU sur lequel il tient. Vous obtenez un endpoint compatible OpenAI avec sa propre clé d’API, et un accès SSH root à la machine.

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