NVIDIA · 嵌入式与手机

Nemotron 3 Nano 4B

NVIDIA 首个专门面向端上部署优化的 Nemotron 3 小模型,聚焦本地对话 Agent、角色和 IoT 自动化。

查看官方资料 官方源核验于 2026/08/14
参数规模4B
架构Hybrid Mamba/Attention
模态文本、代码
上下文以官方模型卡为准
Local deployment verdict

部署判断

NVIDIA 将其定位为 Jetson Thor、Jetson Orin Nano、GeForce RTX 与 DGX Spark 的 edge-ready 小模型。

推荐起点
嵌入式与手机
常见运行时
TensorRT-Edge-LLM、vLLM、llama.cpp、NVIDIA NIM
许可
NVIDIA Open Model License

型号与精度版本

BF16
GGUF

同一模型家族中的基础、指令、推理、量化或多模态检查点用途可能完全不同。下载前应核对模型卡、提示模板、分词器、量化方法和运行时版本。

适合放进哪些本地工作流

Jetson 边缘 Agent
本地语音助手后端
游戏 NPC
IoT 自动化

端侧模型更适合边界清楚、输入可控、失败可回退的任务。涉及客户承诺、财务写入、生产控制或复杂多步工具调用时,应保留云端高能力模型与人工审批作为升级路径。

进入数字员工路由前怎么测

  1. 加载测试记录具体设备、精度、运行时、上下文与首 Token 时间,避免只写“能跑”。
  2. 任务测试用脱敏企业样本测任务成功率、结构化输出和工具参数正确率。
  3. 压力测试加入长上下文、并发、热启动、内存峰值、功耗和降频观察。
  4. 治理测试验证模型许可、日志、更新、漏洞响应、人工接管与云端回退。

当前研究限制

  • 主要针对 NVIDIA 硬件栈优化
  • 中文能力需单独评测
  • 自定义许可需要法务核对

本页是官方资料索引与企业选型分析,不构成速度、显存、质量、许可或合规承诺。社区量化与第三方运行时应作为独立供应链组件审计。