Nemotron Nano 3 30B-A3BvsQwen 3 30B-A3B
完整对比： Nemotron Nano 3 30B-A3B (30B参数，NVIDIA) 和 Qwen 3 30B-A3B （30B，阿里巴巴）。各量化方案所需的显存、在 4 款参考 GPU 上测得的每秒 token 数、各使用场景下的评估结论、许可证及安装命令。所有数值均根据目录数据计算得出——页面之间没有复制粘贴。
简而言之
| 特性 | Nemotron Nano 3 30B-A3B | Qwen 3 30B-A3B |
|---|---|---|
| 参数 | 30B | 30B |
| 系列 | Nemotron | Qwen |
| 作者 | NVIDIA | Alibaba |
| 来源国 | US | CN |
| 许可证 | NVIDIA 开放模型许可证 | Apache 2.0 |
| 上下文 | 1 000 000个token | 131 072 个 token |
| 发布日期 | 2025年5月 | 2025年4月 |
内存占用
使用中等上下文窗口进行推理所需的大致 VRAM。获胜者（绿色）是消耗 更少 —— 小模型占优。
| 量化 | Nemotron Nano 3 30B-A3B | Qwen 3 30B-A3B |
|---|---|---|
| Q4_K_M（轻量） | 19 GB | 19 GB |
| Q5_K_M（平衡） | 23 GB | 23 GB |
| Q8（近乎无损） | 35 GB | 35 GB |
| FP16（最高质量） | 62 GB | 62 GB |
| 仅使用 CPU 时所需的 RAM | 32 GB | 32 GB |
预估速度（tokens/秒）
估算基于每个 GPU 上可运行的最佳量化。实际数字取决于提示词、上下文和引擎（llama.cpp、vLLM、MLX）。 方法说明.
| 参考 GPU | Nemotron Nano 3 30B-A3B | Qwen 3 30B-A3B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 100 tok/s · Q5_K_M | 100 tok/s · Q5_K_M |
| RTX 4080 (16 GB) | ✗ 过于庞大 | ✗ 过于庞大 |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ 过于庞大 | ✗ 过于庞大 |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 40 tok/s · Q8 | 40 tok/s · Q8 |
各使用场景的结论
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优势与劣势
Nemotron Nano 3 30B-A3B
Mamba-2 + Transformer MoE 混合架构，总参数量 30B，激活参数量 3B。1M 上下文。吞吐量为 Nemotron 2 的 4 倍。
- 原生支持 100 万 token 上下文
- 超高效 MoE（30 亿个活跃参数）
- NVIDIA开放模型许可
- 充分利用 1M 上下文时，会消耗大量显存
安装
Qwen 3 30B-A3B
MoE，总参数量 30B，激活参数量 3B，采用混合思考模式。MMLU 81.4，AIME24 80.4。支持 100+ 种语言。
- 得益于 3B 激活参数，运行速度快
- MMLU 81.4
- AIME24 80.4
- Apache 2.0
- Q4 量化下为 19 GB
安装
常见问题
在RTX 4090（24 GB）上表现更佳的模型是 Nemotron Nano 3 30B-A3B 还是 Qwen 3 30B-A3B？
在 RTX 4090 上，Nemotron Nano 3 30B-A3B 运行时采用 Q5_K_M （约 100 tok/s），Qwen 3 30B-A3B 则采用 Q5_K_M （约 100 tok/s）。单看吞吐量， Qwen 3 30B-A3B 胜出。请参阅 配置工具 以测试您的具体 GPU。
哪个模型 VRAM 占用最少？
两者在 Q4 量化下需要相同的 VRAM（19 GB）。因此，选择取决于许可证或对模型质量的主观评价。
这些模型可用于商业生产环境吗？
Nemotron Nano 3 30B-A3B 采用 NVIDIA Open Model License——请核查相关限制（尤其是每月用户数量的阈值）。 Qwen 3 30B-A3B 采用 Apache 2.0 许可证，同样可自由使用。对于 SaaS，请优先选择 Apache 2.0 或 MIT。
2026 年选哪个？
这取决于您最主要的限制条件。 更小 / 更快 : Nemotron Nano 3 30B-A3B (30B). 能力更强 ：Nemotron Nano 3 30B-A3B（30B）。如果您拿不准，请启动 配置工具 结合您的 GPU 和使用场景——它将基于这两者做出判断。
值得考虑的替代方案
如果两者都不适合您，以下是您可以探索的相近模型。