MacBook Neo A18 Pro 8GB 能跑 Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-BF16 吗？

Apple · 8 GB LPDDR5X · 带宽 60 GB/s · NVIDIA · 30.0B（激活 3.0B） · MoE · 模型上下文最长 256K

各量化与上下文下的装机与速度

装得下 = 权重 + KV(上下文) + 0.5 GB 开销 ≤ 95% VRAM。实测锚点与上下文无关；装机结论按上下文分别计算。tok/s 缺失表示模型远超此卡能力（只能纯 offload）。

8K 上下文 VRAM 明细

其他能跑 Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-BF16 的 GPU

• B200 192GB SXM — ≈2505.7 tok/s Q4 估算
• MI300X 192GB — ≈1638.3 tok/s Q4 估算
• H200 141GB SXM5 — ≈1503.4 tok/s Q4 估算
• H100 80GB SXM5 — ≈1049.3 tok/s Q4 估算
• Gaudi 3 128GB — ≈1012.6 tok/s Q4 估算
• A100 80GB SXM4 — ≈638.6 tok/s Q4 估算
• RTX 5090 32GB — ≈561.3 tok/s Q4 估算
• RTX 4090 24GB — ≈287.0 tok/s Q4 估算

Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-BF16 的全部 GPU →

MacBook Neo A18 Pro 8GB 可跑的其他模型

• MiniCPM5-1B — ≈70.0 tok/s Q4 估算
• Qwen3.5-2B — ≈37.8 tok/s Q4 估算
• Llama-3.2-3B-Instruct — ≈23.6 tok/s Q4 估算
• Nanbeige4.2-3B — ≈19.2 tok/s Q4 估算
• Qwen3-4B-Instruct-2507 — ≈18.9 tok/s Q4 估算
• NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF16 — ≈18.9 tok/s Q4 估算
• Qwen3-4B-Thinking-2507 — ≈18.9 tok/s Q4 估算
• gemma-4-E2B-it — ≈14.8 tok/s Q4 估算

MacBook Neo A18 Pro 8GB 上的全部模型 →