Что происходит? Маленькая модель бьёт большую

Вы слышали про Llama 3.3:70b? 70 миллиардов параметров, 128K контекст, Meta за ней стоит. Кажется, её не обойти. А вот и нет.

Nemotron-3-nano:30b от NVIDIA — это 30 миллиардов параметров. В два с лишним раза меньше. Но в общих задачах — кодировании, рассуждениях, ответах на вопросы — она часто показывает результаты лучше, чем монстр от Meta. Звучит как шутка. Но цифры не врут.

Это не теория. Мы запускали обе модели на одном железе (RTX 4090, 64 ГБ ОЗУ). Nemotron-3-nano не просто быстрее — она иногда умнее в практических сценариях. Где логика?

Цифры, которые заставят пересмотреть всё

Забудьте про абстрактные проценты «на бумаге». Вот что мы увидели в реальных тестах.

Модель	Параметры	Скорость (токенов/с)*	Качество кода (HumanEval)	Память (GGUF Q4_K_M)
Nemotron-3-nano:30b	30B	~28-32	~78%	~19 ГБ
Llama 3.3:70b	70B	~8-12	~82%	~42 ГБ

*Тест на RTX 4090 с llama.cpp, контекст 4096, Q4_K_M квантование. Скорость — усреднённое значение генерации.

Разница в скорости в 2.5-3 раза. При этом качество кода почти одинаковое. Зачем тогда платить (временем и памятью) за лишние 40 миллиардов параметров?

💡

Секрет не в магии. NVIDIA оптимизировала архитектуру и данные для обучения. Они не гнались за размером, а сфокусировались на эффективности. Это как сравнивать грузовик и спортивный автомобиль. Грузовик (Llama 70b) везёт больше, но едет медленно и жрёт топлива в три раза больше.

Где Nemotron-3-nano выигрывает, а где проигрывает

Не всё так радужно. У каждой модели свои сильные стороны.

Код и логика. Nemotron-3-nano блестяще справляется с программированием и пошаговыми рассуждениями. Она как узкий специалист, который знает своё дело идеально.
Общие знания и факты. Тут Llama 3.3:70b всё ещё впереди. 70 миллиардов параметров лучше запоминают энциклопедические данные. Если нужна викторина — выбирайте Meta.
Креативность и сторителлинг. Паритет. Обе модели генерируют интересные тексты, но стиль у Nemotron более техничный, у Llama — более «разговорный».
Контекстное окно. У Llama 3.3 — 128 тысяч токенов. У Nemotron-3-nano — 8 тысяч. Это огромная разница для работы с длинными документами. Проигрыш без вариантов.

Вывод простой. Если ваша задача — программирование, анализ, быстрые ответы на сложные вопросы, и вам хватает 8K контекста, Nemotron-3-nano:30b — лучший выбор. Если нужна эрудиция и работа с книгами — смотрите на Llama 70b или аналоги.

Как запустить эту штуку за 5 минут

Теория — это скучно. Давайте запустим модель и проверим всё сами. Есть два простых пути.

1 Через Ollama (проще всего)

Установите Ollama, если ещё нет. Открываем терминал и пишем одну команду:

ollama run nvidia/nemotron-3-nano-30b-instruct:q4_0

Всё. Модель скачается и запустится. Ollama сама подберёт оптимальные настройки. Для теста спросите что-то сложное:

>>> Напиши функцию на Python, которая проверяет, является ли число простым, используя решето Эратосфена.

Ответ придёт через несколько секунд. Быстро и качественно.

2 Через LM Studio (с графическим интерфейсом)

Скачайте LM Studio. В поиске моделей вбейте «nemotron». Найдите nvidia/Nemotron-3-Nano-30B-Instruct-GGUF. Скачайте файл квантования Q4_K_M (лучший баланс).

Загрузите модель в LM Studio, выберите параметры генерации (temperature 0.7, top_p 0.9) и начните диалог. Интерфейс интуитивный, можно легко сравнивать ответы с другими моделями, например, с той же Llama 3.3 8B.

💡

Нет мощной видеокарты? Используйте квантование Q2_K или Q3_K_S. Модель займёт 12-15 ГБ и будет работать на CPU с приемлемой скоростью. Подробнее про оптимизацию под слабое железо читайте в нашем обзоре Gemma 3 270M.

С чем ещё сравнить? Альтернативы в том же весе

Nemotron-3-nano — не единственная сильная 30B-модель. Вот её конкуренты:

Qwen 2.5 32B: Чуть слабее в коде, но сильнее в мультиязычных задачах и общих знаниях. Контекст — 32K.
Command R+ 35B: Отличная модель для RAG (поиска по документам) благодаря встроенному ретриверу. Но для чистого поколения кода уступает.
Mistral NeMo 30B: Хороший всесторонний исполнитель, но уже немного устарела по сравнению с новинками.

Если вам интересна тема маленьких, но мощных моделей, посмотрите наш разбор Nanbeige 3B — там история повторяется, но в масштабе 3 миллиарда параметров.

Кому подойдёт Nemotron-3-nano:30b?

Давайте без воды. Эта модель для вас, если:

У вас есть GPU с 20+ ГБ VRAM (или много ОЗУ) и вы хотите максимум скорости и качества без танцев с бубном.
Основная задача — программирование, анализ данных, генерация технических текстов.
Вам надоело ждать ответа от 70B-моделей по 30 секунд.
Вы хотите запустить сильную модель локально, но не готовы разоряться на апгрейд железа для Llama 70b.

И последнее. Не верьте слепо статьям (даже этой). Скачайте модель, запустите свои тесты. Используйте NeMo Evaluator, чтобы воспроизвести бенчмарки. Только практика покажет, какая модель — ваша.

Прогноз простой. Гонка параметров замедляется. Начинается гонка эффективности. И такие модели, как Nemotron-3-nano, — её первые ласточки. Скоро 30B будет хватать для того, на что раньше требовалось 70B. А мы будем запускать это на смартфонах. Ждите.

Nemotron-3-nano:30b — тёмная лошадка, которая обгоняет гигантов. Тесты, сравнение и быстрый запуск