Nemotron 3 Nano 4B: co potwierdzają źródła o modelu NVIDIA

Czym jest Nemotron 3 Nano 4B?

Nemotron 3 Nano 4B to model NVIDIA wydany 16 marca 2026 roku. Ma 3,97 mld parametrów i kontekst 262 tys. tokenów. Producent wskazuje go do zastosowań lokalnych i brzegowych, między innymi na Jetson, karty GeForce RTX i DGX Spark. Obsługiwane środowiska to Transformers, vLLM, TensorRT-LLM oraz llama.cpp [1][2].

Nazwa „Nano” w rodzinie Nemotron oznacza wariant możliwie lekki, a nie okrojony dodatek do większego modelu. Karta modelu podaje wprost liczby, które decydują o tym, czy model da się uruchomić na sprzęcie biurowym, czy wymaga serwera z kartą GPU: około 3,97 mld parametrów, czyli klasa 4B po zaokrągleniu, oraz kontekst 262 tys. tokenów [1].

Warto rozdzielić dwie rzeczy: rodzinę Nemotron 3 Nano i nowszą serię Nemotron 3.5, która pojawia się w porównaniach rynkowych [7]. Nowe warianty nie zmieniają specyfikacji modelu 4B z marca 2026 roku, ale pokazują tempo, w jakim NVIDIA odświeża linię. Różnice między tabelami producentów a testami na realnym sprzęcie opisuje osobny materiał: Benchmarki AI: dlaczego Nvidia postawiła na OpenClaw zamiast kolejnego hype'u.

Jak zbudowano Nemotron 3 Nano 4B?

Model nie jest klasycznym transformerem. Rdzeń stanowią warstwy Mamba-2 oraz MLP, a mechanizm attention występuje tylko w czterech warstwach [1]. Taki układ ma ograniczać koszt obliczeń przy długim kontekście i pozwalać modelowi pracować na urządzeniach o mniejszej pamięci.

Powstanie modelu opisano jako kompresję większego Nemotron-Nano-9B-v2 przy użyciu mechanizmu Nemotron Elastic [1]. Producent nie trenował więc nowego modelu od zera w klasie 4B, lecz zmniejszył istniejący. To wyjaśnia, dlaczego karta modelu mówi jednocześnie o 3,97 mld parametrów i o pochodzeniu od modelu 9B.

Hybrydowa architektura zmienia też sposób czytania benchmarków. Model z przewagą warstw Mamba-2 inaczej niż transformer rozkłada obciążenie między pamięć i obliczenia, więc wyniki szybkości z jednego urządzenia nie przenoszą się wprost na inne [2].

Ile kontekstu ma Nemotron 3 Nano 4B?

Kontekst wynosi 262 tys. tokenów, a nie 1 mln [1]. Wartość 1 mln dotyczy większego wariantu Nemotron-3-Nano 30B-A3B, nie modelu 4B [3][4]. To najczęstsze nieporozumienie wokół tej rodziny i warto je rozstrzygnąć przed rozmową o wdrożeniu.

Dłuższy kontekst nie jest darmowy. Przy 262 tys. tokenów model musi utrzymać w pamięci rosnącą historię rozmowy lub dokumentu, co przekłada się na zużycie pamięci RAM i czas odpowiedzi. Dlatego przy wyborze sprzętu liczy się nie tylko liczba parametrów, ale też planowana długość promptu.

Dla zastosowań lokalnych to rozróżnienie ma praktyczne znaczenie: model 4B z kontekstem 262 tys. nadal mieści się na urządzeniu brzegowym, natomiast wariant z kontekstem miliona tokenów adresuje inne scenariusze i inne zasoby [3][4].

Jakie wyniki podaje NVIDIA?

Oficjalne materiały podają między innymi 95,4% w MATH500, 78,5 w AIME25, 53,2 w GPQA, 51,8 w LiveCodeBench oraz 82,8/88 w IFEval [1]. Wyniki zależą od wariantu modelu i trybu rozumowania, więc bez podania wersji i ustawień ewaluacji nie należy ich zestawiać jeden do jednego.

Te liczby mówią o profilu modelu: mocna matematyka, słabszy wynik w zadaniach wiedzowych i umiarkowany w kodzie. Dla zespołu, który szuka modelu do obliczeń i analizy danych, to sygnał bardziej użyteczny niż ogólna pozycja w rankingu.

Warto dodać, że NVIDIA publikuje te wyniki jako materiał producenta. Niezależne pomiary prowadzą osobne serwisy, na przykład Artificial Analysis [3], a ich metodologia różni się od tej z karty modelu. Praktykę oceny modeli pod kątem konkretnego zadania opisuje też tekst Codex w data science: 2 godziny pracy w 10 minut, ale nie bez haczyka.

Jak szybko działa Nemotron 3 Nano 4B lokalnie?

Oficjalny wpis podaje około 18 tokenów na sekundę dla kwantyzacji Q4_K_M na Jetson Orin Nano 8 GB [2]. To wynik z urządzenia brzegowego, nie z laptopa, a sam producent zaznacza, że porównania zależą od kwantyzacji, runtime'u i długości kontekstu.

Niezależny pomiar na MacBooku Pro z M1 Pro i 16 GB pamięci wykazał 31,7 tokena na sekundę [5]. Był to test jednego modelu, bez porównania z innymi, więc nie należy traktować go jako rankingu. Pokazuje jednak, że model da się uruchomić lokalnie na sprzęcie konsumenckim.

Oba pomiary łączy jedno: format i kwantyzacja zmieniają wynik bardziej niż sam model. Pliki GGUF, format MLX, różne rozmiary kwantyzacji i odmienne wersje bibliotek dają inne liczby na tym samym sprzęcie [2].

Czy Nemotron 3 Nano 4B wygrywa w porównaniach?

Nie ma publicznego, niezależnego raportu, który opisywałby test pięciu modeli na 39 zadaniach z finansów, logiki i kodu na jednym laptopie. Oficjalne materiały NVIDIA wymieniają inne zestawy: AIME25, MATH500, GPQA, LiveCodeBench i IFEval [1]. Zwycięstwa w takim porównaniu nie można obecnie potwierdzić.

Istnieje natomiast niezależny test społecznościowy, w którym model wypadł słabiej od Qwen 3.5 4B w serii niestandardowych zadań [6]. To nie dowód uniwersalnej przegranej, bo zadania dobierał autor testu, ale wyklucza bezkrytyczne uogólnienie, że model dominuje w każdym zestawie.

Ostrożność jest tu wskazana również dlatego, że w rodzinie Nemotron pojawiają się kolejne warianty opisywane w porównaniach rynkowych, na przykład Nemotron 3.5 Super zestawiany z modelami rozliczanymi za token [7]. Takie zestawienia mieszają różne kryteria: koszt, indeks jakości i dostępność wag.

Nemotron 3 Nano 4B a wariant 30B-A3B — co je różni?

Tabela pokazuje, gdzie kończy się zakres modelu 4B. Wariant 30B-A3B adresuje scenariusze z bardzo długim kontekstem, a model 4B pozostaje wyborem dla urządzeń o ograniczonej pamięci [1][3].

Kiedy model 4B ma sens w firmie?

Model tej klasy ma sens wszędzie tam, gdzie dane nie powinny opuszczać urządzenia. Praca lokalna oznacza brak wysyłania promptów do zewnętrznego API, co upraszcza rozmowę o danych osobowych i tajemnicy handlowej.

Drugi przypadek to praca bez stabilnego łącza: modele lokalne działają w oddziale, w terenie i na urządzeniu brzegowym, gdzie zewnętrzne API jest niedostępne lub zbyt wolne.

Trzeci przypadek to zadania o przewidywalnym profilu. Skoro model osiąga 95,4% w MATH500, a 51,8 w LiveCodeBench [1], łatwiej ocenić, czy nadaje się do obliczeń, czy raczej do prostych zadań tekstowych. Wybór modelu powinien wynikać z testu na własnych danych, nie z pozycji w rankingu.

Jaka licencja obowiązuje?

Model udostępniono na NVIDIA Nemotron Open Model License, a „open weights” nie oznacza automatycznie licencji OSI open source [1][8]. Przed wdrożeniem trzeba sprawdzić warunki użycia komercyjnego, redystrybucji i modyfikacji, a nie tylko nagłówek o otwartych wagach.

Dotyczy to zwłaszcza sytuacji, w której model staje się częścią produktu lub usługi. Wtedy licencja wag jest dokumentem biznesowym, a nie techniczną ciekawostką.

Najczęstsze pytania

Ile parametrów ma Nemotron 3 Nano 4B?

Model ma około 3,97 mld parametrów, co zwyczajowo zaokrągla się do 4B. Został wydany 16 marca 2026 roku przez NVIDIA [1].

Jaki kontekst ma Nemotron 3 Nano 4B?

Kontekst wynosi 262 tys. tokenów. Wartość 1 mln tokenów dotyczy większego wariantu 30B-A3B z tej samej rodziny, nie modelu 4B [1][3][4].

Na jakim sprzęcie uruchomię Nemotron 3 Nano 4B?

Producent wymienia Jetson, karty GeForce RTX i DGX Spark, a wśród środowisk Transformers, vLLM, TensorRT-LLM i llama.cpp [1][2]. Niezależny pomiar na MacBooku Pro M1 Pro 16 GB wykazał 31,7 tokena na sekundę [5].

Czy Nemotron 3 Nano 4B jest open source?

Model jest udostępniany na licencji NVIDIA Nemotron Open Model License. Otwarte wagi nie są tym samym co licencja OSI open source, więc warunki komercyjne trzeba sprawdzić w dokumencie licencji [1][8].

Czy Nemotron 3 Nano 4B wygrał benchmark 39 zadań?

Nie ma publicznego źródła potwierdzającego taki test. Oficjalne materiały podają inne zestawy, między innymi AIME25, MATH500, GPQA i LiveCodeBench [1]. Niezależny test społecznościowy wskazał słabszy wynik od Qwen 3.5 4B w niestandardowych zadaniach [6].

Źródła

1. nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF16 (Hugging Face, 2026)
2. Nemotron 3 Nano 4B: A Compact Hybrid Model for Efficient Local AI (Hugging Face Blog, 2026)
3. Nemotron 3 Nano 4B — Intelligence, Performance & Price Analysis (Artificial Analysis, 2026)
4. Nemotron 3 Nano: Complete Guide to Pricing, Context Window, Benchmarks & API (LLM-Stats, 2026)
5. nemotron-3-nano:4b Benchmark on Apple M1 Pro (MetriLLM, 2026)
6. I was hyped for Nemotron 3 4B and it completely disappointed me compared to Qwen 3.5 4B (r/LocalLLaMA, 2026)
7. Nemotron 3.5 Super vs Claude Opus 5.5: otwarty vs miernik (OrcaRouter, 2026)
8. What's New in Deep Learning & Artificial Intelligence from NVIDIA — Nemotron (NVIDIA, 2026)