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MODELOS ABIERTOS / Modelos de lenguaje (LLM)

Ejecuta NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-GGUF en una GPU en la nube

NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-GGUF es un modelo de Modelos de lenguaje (LLM) de nvidia. Mira cuánta memoria de GPU necesita, en qué GPU cabe hoy y cuánto cuesta ejecutarlo tú mismo, con facturación por segundo.

Parámetros
4B
Memoria de GPU necesaria
≈ 4 GB
Licencia
—
Descargas
23.635
Actualizado el 16 mar 2026

GPU en las que cabe hoy

Nuestra estimación es de unos 4 GB para inferencia con pesos GGUF, memoria de trabajo incluida. El uso real depende de la resolución, el tamaño de lote y la longitud de contexto.

GPUMemoriaPor hora10 horas
GTX 1660 S6 GB$0.13$1.30Alquilar
GTX 10708 GB$0.16$1.60Alquilar
RTX A20006 GB$0.16$1.60Alquilar
GTX 1070 Ti8 GB$0.18$1.80Alquilar
GTX 10808 GB$0.18$1.80Alquilar

Precios iniciales en vivo de nuestro catálogo. Pagas por segundo mientras la máquina funciona.

Cómo ejecutar NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-GGUF

  1. 01

    Alquila una GPU

    Elige una de las GPU de arriba. La facturación es por segundo; detén la máquina y dejas de pagar.

  2. 02

    Abre una terminal o Jupyter

    Conéctate por SSH o abre Jupyter en tu navegador. PyTorch y CUDA están listos.

  3. 03

    Descarga y ejecuta el modelo

    Ejecuta los comandos de abajo. Los pesos se descargan directamente de Hugging Face a tu máquina.

pip install -U "huggingface_hub[cli]"
huggingface-cli download nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-GGUF --local-dir ./model --include "*Q4_K_M*"
# llama.cpp: ./llama-server -m ./model/*.gguf --host 0.0.0.0 --port 8000

¿Por qué ejecutarlo tú mismo?

Tu propio servidor de LLM no tiene factura por token ni límite de peticiones, y tus datos siguen siendo privados. Elige la GPU por memoria y sirve el modelo con vLLM.

Preguntas

¿Cuánta memoria de GPU necesita NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-GGUF?
Según nuestra estimación, unos 4 GB para inferencia (4B parámetros). Más resolución, contexto más largo o lotes mayores necesitan más.
¿Cuánto cuesta ejecutar NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-GGUF?
Desde $0.13 por hora en GTX 1660 S, con facturación por segundo. Diez horas cuestan unos $1.30.
¿Necesito una suscripción?
No. Solo pagas el tiempo que funciona tu máquina, desde tu saldo en USD. Detenla cuando termines.

Pruébalo en tu propia GPU en minutos

Elige una GPU, abre Jupyter o SSH y ejecuta cualquier modelo abierto. Pagas por segundo y puedes detenerla cuando quieras; sin suscripción ni cuota de alta.

  • Facturación por segundo en USD
  • PyTorch y CUDA listos en minutos
  • Alquila también desde ChatGPT o Claude

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