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NVIDIA-Nemotron-3.5-Transcribe-30B-A4B

音声

パラメータ数
32.9B
最大コンテキスト長
1,048,576
アーキテクチャ
nemotron_h_moe
ライセンス
商用可
元モデル
nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Transcribe-30B-A4B
ライセンス
openmdw-1.1
llama.cpp
b7418+

NVIDIA-Nemotron-3.5-Transcribe-30B-A4B の概要

NVIDIA-Nemotron-3.5-Transcribe-30B-A4B は、Hugging Face の nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Transcribe-30B-A4B をもとにした GGUF 形式のモデルです。GGUF は 2 つの配布元（AtomicChat/NVIDIA-Nemotron-3.5-Transcribe-30B-A4B-GGUF・Jmica/NVIDIA-Nemotron-3.5-Transcribe-30B-A4B-GGUF）が公開しています。パラメータ数は約 32.9B（329億）、アーキテクチャは nemotron_h_moe、最大コンテキスト長は 1,048,576 トークンです（GGUF に書かれた値）。

量子化は 9 種類あり、ファイルサイズは F16 の 1.67 GB から Q8_0 の 35.0 GB まであります（Hugging Face 上の実際のサイズ）。

F16（1.67 GB）を 8,192 トークンのコンテキストで動かすときの必要メモリは推定 2.58 GB、32,768 トークンでは推定 2.73 GBです。8,192 トークンなら、VRAM 4 GB 以上の GPU（Arc A310・Arc A370M など）か、統合メモリ 4 GB 以上の Mac が目安です（macOS は GPU が使えるメモリに上限があるため、実際には余裕が要ります）。

元のモデルのライセンスは OpenMDW License 1.1 で、商用利用できます（再配布するときはライセンス文と著作権表示を残します）。利用条件は原文で確認してください。画像入力用の mmproj ファイルも公開されています。

量子化ごとのファイルサイズと必要メモリの目安

  • 8 GB まで
  • 16 GB まで
  • 24 GB まで
  • 48 GB まで
  • 128 GB まで
  • それ以上

ファイルサイズは Hugging Face 上の実際の値です。必要メモリはコンテキスト長ごとの推定値（KVキャッシュ f16）。計算式は 必要メモリの計算方法で公開しています。

必要メモリはすべて 推定 （KVキャッシュ f16）。このページの「必要メモリ」以上の VRAM（または Mac の統合メモリ）を持つ環境で動作する見込みです。数値をクリックすると、その容量で動く機種・モデルの一覧（GPU・Macで探す）に移動します。

同じモデルの GGUF を 2 つの配布元が公開しています。量子化の種類とファイルサイズは配布元ごとに少しずつ違うので、下に配布元ごとの表を載せています。

画像入力を使う場合：このモデルは画像入力に対応しています。画像を使うときは、追加で mmproj ファイルも読み込みます。

「品質の目安」について（量子化でどれだけ元のモデルからずれるか）

量子化の型ごとに、元のモデルの出力からどれだけずれるかを、llama.cpp が Llama-3-8B で測った値から6段階に分けたものです。

使っている値は平均 KLD（元のモデルと量子化したモデルの、次の単語の確率の分布の差）で、小さいほど元のモデルに近い出力になります。imatrix（重要度の情報）を使って量子化したものは少し小さくなります。段階は、imatrix を使わない値（無い型は使った値）で分けています。

★このモデルで測った値ではありません。モデルが大きいほど、また MoE のモデルほど、同じ型でもずれは小さくなりやすいです。配布元独自の混合型（UD-Q4_K_XL など）は型の名前だけでは当てはめられないので「-」にしています。

量子化 品質の目安 KLD（imatrix なし） KLD（imatrix あり） サイズ（Llama-3-8B）
Q8_0 ほぼ同じ 0.0014 - 7.96 GiB
Q6_K ごく小さい 0.0055 - 6.14 GiB
Q5_K_M ごく小さい 0.0108 - 5.33 GiB
Q5_K_S 小さい 0.0166 - 5.21 GiB
Q5_1 小さい 0.0180 - 5.65 GiB
Q5_0 小さい 0.0222 - 5.21 GiB
Q4_K_M 小さい 0.0313 0.0282 4.58 GiB
Q4_K_S 中くらい 0.0431 0.0320 4.37 GiB
IQ4_NL 小さい - 0.0357 4.35 GiB
IQ4_XS 小さい - 0.0363 4.14 GiB
Q4_1 中くらい 0.0717 - 4.78 GiB
Q4_0 中くらい 0.0719 - 4.34 GiB
Q3_K_L 中くらい 0.0872 0.0731 4.03 GiB
Q3_K_M 中くらい 0.1019 0.0844 3.74 GiB
IQ3_M 中くらい - 0.1025 3.53 GiB
IQ3_S 中くらい - 0.1113 3.42 GiB
IQ3_XS 大きい - 0.1387 3.28 GiB
IQ3_XXS 大きい - 0.1836 3.05 GiB
Q3_K_S 大きい 0.2282 0.1998 3.41 GiB
IQ2_M 大きい - 0.3260 2.74 GiB
Q2_K とても大きい 0.4451 0.3322 2.96 GiB
Q2_K_S とても大きい - 0.4034 2.96 GiB
IQ2_S とても大きい - 0.4392 2.56 GiB
IQ2_XS とても大きい - 0.5463 2.43 GiB
IQ2_XXS とても大きい - 0.8120 2.24 GiB
IQ1_M とても大きい - 1.3931 2.01 GiB
IQ1_S とても大きい - 2.2546 1.88 GiB

出典：llama.cpp（MIT）、Llama-3-8B・FP16 を基準・Wikitext-2・revision f364eb6f の測定。 元の表 · 量子化の読み方と選び方

GGUF配布元

AtomicChat/NVIDIA-Nemotron-3.5-Transcribe-30B-A4B-GGUF

第三者が変換して配布 この表示について

最終確認：2026年11月11日

アーキテクチャ
nemotron_h_moe
llama.cpp b7418 以降
パラメータ数
32.9B
最大コンテキスト長
1,048,576
ライセンス
openmdw-1.1 商用可
NVIDIA-Nemotron-3.5-Transcribe-30B-A4B（AtomicChat/NVIDIA-Nemotron-3.5-Transcribe-30B-A4B-GGUF）の量子化ごとのファイルサイズと必要メモリ
量子化 ファイルサイズ 実測 品質の目安 4,096 8,192 16,384 32,768 65,536 131,072 262,144 1,048,576 最大
F16 1.67 GB 元の精度 2.55 GB 2.58 GB 2.63 GB 2.73 GB 2.93 GB 3.33 GB 4.14 GB 8.97 GB
Q2_0 NVIDIA-Nemotron-3.5-Transcribe-30B-A4B-AD-Q2_0_M 13.6 GB - 14.5 GB 14.5 GB 14.5 GB 14.6 GB 14.8 GB 15.2 GB 16.0 GB 20.9 GB
Q2_0 NVIDIA-Nemotron-3.5-Transcribe-30B-A4B-AD-Q2_0_L 15.5 GB - 16.4 GB 16.5 GB 16.5 GB 16.6 GB 16.8 GB 17.2 GB 18.0 GB 22.8 GB
NVFP4 19.7 GB - 20.6 GB 20.6 GB 20.6 GB 20.7 GB 20.9 GB 21.3 GB 22.1 GB 27.0 GB
IQ4_NL NVIDIA-Nemotron-3.5-Transcribe-30B-A4B-AD-IQ4_NL 19.7 GB 小さい 20.6 GB 20.6 GB 20.6 GB 20.7 GB 20.9 GB 21.3 GB 22.1 GB 27.0 GB
IQ4_NL NVIDIA-Nemotron-3.5-Transcribe-30B-A4B-AD-IQ4_NL_L 22.6 GB 小さい 23.4 GB 23.5 GB 23.5 GB 23.6 GB 23.8 GB 24.2 GB 25.0 GB 29.8 GB
Q5_0 29.3 GB 小さい 30.1 GB 30.2 GB 30.2 GB 30.3 GB 30.5 GB 30.9 GB 31.7 GB 36.6 GB
Q8_0 35.0 GB ほぼ同じ 35.9 GB 35.9 GB 36.0 GB 36.1 GB 36.3 GB 36.7 GB 37.5 GB 42.3 GB 
Ollama  ollama run hf.co/AtomicChat/NVIDIA-Nemotron-3.5-Transcribe-30B-A4B-GGUF:F16
llama.cpp  llama-server -hf AtomicChat/NVIDIA-Nemotron-3.5-Transcribe-30B-A4B-GGUF:F16

GGUF配布元

Jmica/NVIDIA-Nemotron-3.5-Transcribe-30B-A4B-GGUF

第三者が変換して配布 この表示について

最終確認：2026年11月11日

アーキテクチャ
nemotron_h_moe
llama.cpp b7418 以降
ライセンス
openmdw-1.1 商用可
NVIDIA-Nemotron-3.5-Transcribe-30B-A4B（Jmica/NVIDIA-Nemotron-3.5-Transcribe-30B-A4B-GGUF）の量子化ごとのファイルサイズと必要メモリ
量子化 ファイルサイズ 実測 品質の目安 4,096 8,192 16,384 32,768 65,536 131,072 262,144 1,048,576
Q2_K 13.9 GB とても大きい 14.8 GB 14.9 GB 14.9 GB 15.0 GB 15.2 GB 15.6 GB 16.4 GB 21.2 GB
Q3_K_S 17.3 GB 大きい 18.2 GB 18.2 GB 18.3 GB 18.4 GB 18.6 GB 19.0 GB 19.8 GB 24.6 GB
IQ4_NL 20.4 GB 小さい 21.3 GB 21.3 GB 21.3 GB 21.4 GB 21.6 GB 22.0 GB 22.8 GB 27.7 GB
Q4_K_S 21.7 GB 中くらい 22.6 GB 22.6 GB 22.6 GB 22.7 GB 22.9 GB 23.3 GB 24.1 GB 29.0 GB

画像入力用の mmproj（F16）は 1.67 GB 実測 。上の必要メモリには含まれていないため、画像を使う場合は別途加算してください。 

Ollama  ollama run hf.co/Jmica/NVIDIA-Nemotron-3.5-Transcribe-30B-A4B-GGUF:Q2_K
llama.cpp  llama-server -hf Jmica/NVIDIA-Nemotron-3.5-Transcribe-30B-A4B-GGUF:Q2_K

ライセンスと商用利用

OpenMDW License 1.1 商用可

商用を含めて制限なく利用できます。再配布するときはライセンス文と著作権表示を残します。出力の利用には制限がありません。

元のモデルの Hugging Face のページにあるライセンスで判定しています。 ライセンスの原文（2026年10月18日 に確認）

要約は当サイトが原文から読み取った事実で、法的な助言ではありません。実際に使う前に、必ずライセンスの原文と最新の条件を確認してください。 ライセンスごとの一覧

動かし方

このモデルの形式（nemotron_h_moe）を llama.cpp の本家が読み込めるのは b7418（2025年12月16日）以降です。Ollama・LM Studio は内部に llama.cpp を取り込んで動くため、アプリが古いと「unknown model architecture」などのエラーで読み込めません。その場合はアプリを最新にしてください。

例として F16 を使う場合のコマンドです。他の量子化を使う場合は、上の表から量子化名を選んで置き換えてください。 他の配布元のファイルを使う場合のコマンドは、配布元ごとの欄に載せています。 ローカルLLMの動かし方

Ollama

Hugging Face 上の GGUF を直接指定して動かせます。

ollama run hf.co/AtomicChat/NVIDIA-Nemotron-3.5-Transcribe-30B-A4B-GGUF:F16

llama.cpp

llama-server（または llama-cli）に -hf でリポジトリと量子化名を指定します。

llama-server -hf AtomicChat/NVIDIA-Nemotron-3.5-Transcribe-30B-A4B-GGUF:F16

LM Studio

検索欄に AtomicChat/NVIDIA-Nemotron-3.5-Transcribe-30B-A4B-GGUF を貼り付けてダウンロードし、量子化ファイルの一覧から量子化名を選びます。

よくある質問

NVIDIA-Nemotron-3.5-Transcribe-30B-A4B（F16）を動かすのに必要なメモリはどれくらいですか？
ファイルサイズは1.67 GB（実測）。8,192トークンのコンテキストで動かす場合、KVキャッシュ等を含めた推定必要メモリは2.58 GBです。計算式はhttps://localllm.az-arte.com/ja/guide/memory-calculationで公開しています。
NVIDIA-Nemotron-3.5-Transcribe-30B-A4Bは商用利用できますか？
元のモデルのライセンスはOpenMDW License 1.1（商用利用できる）。商用を含めて制限なく利用できます。再配布するときはライセンス文と著作権表示を残します。出力の利用には制限がありません。最終的な判断はライセンスの原文で確認してください。
NVIDIA-Nemotron-3.5-Transcribe-30B-A4B は VRAM 8GB・12GB・16GB・24GB で動きますか？
8GB なら F16（推定 2.58 GB）まで、12GB なら F16（推定 2.58 GB）まで、16GB なら Q2_0（推定 16.5 GB）まで、24GB なら IQ4_NL（推定 23.5 GB）まで（8,192 トークン・KV キャッシュ f16 の推定。いちばん多くダウンロードされている配布元のファイル）。
NVIDIA-Nemotron-3.5-Transcribe-30B-A4B を Ollama で動かすコマンドは？
「ollama run hf.co/AtomicChat/NVIDIA-Nemotron-3.5-Transcribe-30B-A4B-GGUF:F16」で、Hugging Face の GGUF をそのまま動かせます。ほかの量子化を使うときは、最後の量子化名を置き換えます。