Arc B570 10GB 能跑 Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-BF16 吗？

Intel · 10 GB GDDR6 · 带宽 380 GB/s · NVIDIA · 30.0B（激活 3.0B） · MoE · 模型上下文最长 256K

不能——Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-BF16 在 Q4 下即使 4K 上下文也约需 17.8 GB，超出 Arc B570 10GB 的 10 GB GDDR6。只能靠重度 CPU/磁盘 offload 勉强运行。 Q4/8K 解码：≈ 70.3 tok/s（估算，batch 1）。 FP16 约需 61.6 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	17.8 GB	否	72.7 估算
Q4	8K 默认	18.1 GB	否	70.3 估算
Q4	32K	19.9 GB	否	58.2 估算
FP16	4K	61.3 GB	否	—
FP16	8K 默认	61.6 GB	否	—
FP16	32K	63.4 GB	否	—

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	Arc B570 10GB VRAM
Q4	16.5 GB	0.6 GB	1 GB	18.1 GB	10 GB
FP16	60.0 GB	0.6 GB	1 GB	61.6 GB	10 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 →

Arc B570 10GB 可跑的其他模型

• MiniCPM5-1B — ≈223.9 tok/s Q4 估算
• Qwen3.5-2B — ≈120.9 tok/s Q4 估算
• Llama-3.2-3B-Instruct — ≈75.6 tok/s Q4 估算
• Qwen3-4B-Instruct-2507 — ≈60.5 tok/s Q4 估算
• Qwen3-4B-Thinking-2507 — ≈60.5 tok/s Q4 估算
• NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF16 — ≈60.5 tok/s Q4 估算
• gemma-4-E2B-it — ≈47.4 tok/s Q4 估算
• Mistral-7B-Instruct-v0.3 — ≈33.6 tok/s Q4 估算

Arc B570 10GB 上的全部模型 →