Ryzen AI Max 390 64GB 能跑 Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-BF16 吗？

AMD · 48 GB LPDDR5X · 带宽 215 GB/s · NVIDIA · 30.0B（激活 3.0B） · MoE · 模型上下文最长 256K

ROCM

能——Ryzen AI Max 390 64GB（48 GB LPDDR5X）可以运行 Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-BF16。Q4、默认 8K 上下文下约需 17.53 GB VRAM（权重 16.5 GB + KV cache 0.03 GB + 运行时开销 1 GB），在 48 GB 之内。 Q4/8K 解码：≈ 45.6 tok/s（估算，batch 1）。 FP16 约需 61.03 GB——此卡装不下。 估算来自显存带宽公式；标注「实测」的行覆盖估算。相对排名比绝对 tok/s 更可靠。 方法论.

各量化与上下文下的装机与速度

量化	上下文	所需 VRAM	装得下？	tok/s（解码）
Q4	4K	17.52 GB	是	45.6 估算
Q4	8K 默认	17.53 GB	是	45.6 估算
Q4	32K	17.62 GB	是	45.6 估算
FP16	4K	61.02 GB	否	22.1 估算
FP16	8K 默认	61.03 GB	否	22.1 估算
FP16	32K	61.12 GB	否	22.1 估算

装得下 = 权重 + KV(上下文) + 1 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

量化	权重	KV cache	开销	合计所需	Ryzen AI Max 390 64GB VRAM
Q4	16.5 GB	0.03 GB	1 GB	17.53 GB	48 GB
FP16	60.0 GB	0.03 GB	1 GB	61.03 GB	48 GB

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

• B200 192GB SXM — ≈1697.0 tok/s Q4 估算
• MI300X 192GB — ≈1124.2 tok/s Q4 估算
• H200 141GB SXM5 — ≈1018.2 tok/s Q4 估算
• H100 80GB SXM5 — ≈710.6 tok/s Q4 估算
• Gaudi 3 128GB — ≈694.9 tok/s Q4 估算
• A100 80GB SXM4 — ≈432.5 tok/s Q4 估算
• RTX 5090 32GB — ≈380.1 tok/s Q4 估算
• RTX 4090 24GB — ≈213.8 tok/s Q4 估算

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

Ryzen AI Max 390 64GB 可跑的其他模型

• MiniCPM5-1B — ≈126.7 tok/s Q4 估算
• Qwen3.5-2B — ≈68.4 tok/s Q4 估算
• DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-layer-mix-bpw-3.8-mlx — ≈59.5 tok/s Q4 估算
• Qwen3.6-35B-A3B — ≈45.6 tok/s Q4 估算
• Qwen3.5-35B-A3B — ≈45.6 tok/s Q4 估算
• GLM-4.7-Flash — ≈45.6 tok/s Q4 估算
• Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 — ≈45.6 tok/s Q4 估算
• Qwen3-Coder-Next — ≈45.6 tok/s Q4 估算

Ryzen AI Max 390 64GB 上的全部模型 →