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Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1.5
NVIDIA エージェントコーディング
パラメータ
49.9B
dense
いちばん小さい量子化
26.1GB
MLX 4bit
KV キャッシュ（8K・FP16）
1.53GB
公称コンテキスト 128K
乗るスペック
39/ 64
クラスタ構成を含む・8K
コンテキスト長と必要メモリ
横線は各スペックの利用可能メモリ。線より下なら乗る4bit 前後6bit 前後8bit 前後16bit各ビット帯でいちばん小さい量子化・KV FP16
スペックごとの推定速度
decode tok/s・8K・乗る構成だけ・推奨量子化Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1.5 は、作業ごとにどのくらいか
- AIエージェント数字なし（判定できません）
- コーディング軽量級（Gemini 3.5 Flash-Lite と同じくらい）（1 ベンチ・比べた相手 14 モデル）
- 検索・調べもの数字なし（判定できません）
- 知識・推論中位級未満。勝つ確率: Claude Sonnet 5.5 に 17%・Claude Haiku 5.5 に 22%（1 ベンチ・比べた相手 12 モデル）
- 数学目印なし（1 ベンチ・比べた相手 5 モデル）
- 日本語数字なし（判定できません）
- 画像理解数字なし（判定できません）
同じベンチに数字のある2モデルを「対戦」とみなし、作業ごとにレーティングを付けています（チェスや LLM のアリーナと同じ考え方）。数字は各社の自己申告が中心で条件は揃っていないので、目安として見てください。
作業ごとの位置
Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1.5クラウドモデル（点に乗せると名前）縦線は階層の目印（右ほど強い）
用途で変わる：チャット・コーディング・AIエージェント
チャット
コンテキスト 8K短いやりとり。速く返ってくることが大事。数字は推定 decode tok/s と、その長さで乗る中で最も高精度な量子化
乗るスペック 7 / 9・最小構成で 43.0 GB（うち KV 1.5 GB）
乗らない: RTX 4090 24GB・RTX 5090 32GB
コーディング
コンテキスト 64Kリポジトリのコードを読み込んで直す。数字は推定 decode tok/s と、その長さで乗る中で最も高精度な量子化
乗るスペック 7 / 9・最小構成で 40.7 GB（うち KV 12.3 GB）
乗らない: RTX 4090 24GB・RTX 5090 32GB
AIエージェント
コンテキスト 128Kツール呼び出しを繰り返し、履歴と結果がコンテキストに溜まる。数字は推定 decode tok/s と、その長さで乗る中で最も高精度な量子化
乗るスペック 6 / 9・最小構成で 52.9 GB（うち KV 24.5 GB）
乗らない: M5 Max 64GB・RTX 4090 24GB・RTX 5090 32GB
コンテキスト長と推定 decode 速度
コンテキストが長いほど KV キャッシュを読む分だけ遅くなる。線が切れたところで乗らなくなるM5 Max 64GBM5 Ultra 256GBRTX PRO 6000 Blackwell 96GB
用途ごとに見るベンチ
Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1.5 はどのあたりか
- Terminal-Bench 2.0：Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1.5 の数字なし
- τ²-Bench：Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1.5 の数字なし
- SWE-bench Verified：Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1.5 の数字なし
- Humanity's Last Exam：Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1.5 の数字なし
- Artificial Analysis Intelligence Index：Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1.5 の数字なし同じ条件
数字はベンダー自己申告などの出典の値で、条件（推論モード・ツールの有無など）は揃っていません。目安として見てください。
Terminal-Bench 2.0
6 モデル・各社の自己申告（条件はばらばら）τ²-Bench
5 モデル・各社の自己申告（条件はばらばら）SWE-bench Verified
10 モデル・各社の自己申告（条件はばらばら）Humanity's Last Exam
25 モデル・各社の自己申告（条件はばらばら）ツールありの数字しかない GLM-5.3・GLM-5.3-Flash・Claude Opus 5.5・GLM-5.3 (API)・Muse Spark Open 816B-A42B は除外
Artificial Analysis Intelligence Index
26 モデル・全モデル同じ条件（第三者が測定）スペックごとの判定
| スペック | 判定 | 推奨量子化 | 必要メモリ | 利用可能 | 最大コンテキスト | 推定 tok/s |
|---|---|---|---|---|---|---|
| RTX 5070 12GBllama.cpp | オフロードで動く | Q4_K_M | 32.6 GB | 11.0 GB | — | — |
| RTX 3060 12GBllama.cpp | オフロードで動く | Q4_K_M | 32.6 GB | 11.0 GB | — | — |
| M5 16GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 30.0 GB | 12.0 GB | — | — |
| M4 16GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 30.0 GB | 12.0 GB | — | — |
| RTX 5080 16GBllama.cpp | オフロードで動く | Q4_K_M | 32.6 GB | 15.0 GB | — | — |
| RTX 5070 Ti 16GBllama.cpp | オフロードで動く | Q4_K_M | 32.6 GB | 15.0 GB | — | — |
| RTX 5060 Ti 16GBllama.cpp | オフロードで動く | Q4_K_M | 32.6 GB | 15.0 GB | — | — |
| RTX 4080 SUPER 16GBllama.cpp | オフロードで動く | Q4_K_M | 32.6 GB | 15.0 GB | — | — |
| RTX 4070 Ti SUPER 16GBllama.cpp | オフロードで動く | Q4_K_M | 32.6 GB | 15.0 GB | — | — |
| RTX 4060 Ti 16GBllama.cpp | オフロードで動く | Q4_K_M | 32.6 GB | 15.0 GB | — | — |
| M5 Pro 24GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 30.0 GB | 18.0 GB | — | — |
| M5 24GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 30.0 GB | 18.0 GB | — | — |
| M4 Pro 24GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 30.0 GB | 18.0 GB | — | — |
| M4 24GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 30.0 GB | 18.0 GB | — | — |
| RTX 4090 24GBllama.cpp | オフロードで動く | Q4_K_M | 32.6 GB | 23.0 GB | — | — |
| RTX 3090 24GBllama.cpp | オフロードで動く | Q4_K_M | 32.6 GB | 23.0 GB | — | — |
| Radeon RX 7900 XTX 24GBllama.cpp | オフロードで動く | Q4_K_M | 32.6 GB | 23.0 GB | — | — |
| M5 32GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 30.0 GB | 24.0 GB | — | — |
| M4 32GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 30.0 GB | 24.0 GB | — | — |
| M2 Max 32GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 30.0 GB | 24.0 GB | — | — |
| M1 Max 32GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 30.0 GB | 24.0 GB | — | — |
| RTX 5090 32GBllama.cpp | オフロードで動く | Q4_K_M | 32.6 GB | 31.0 GB | — | — |
| M5 Max 36GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 30.0 GB | 27.0 GB | — | — |
| M4 Max 36GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 30.0 GB | 27.0 GB | — | — |
| M3 Max 36GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 30.0 GB | 27.0 GB | — | — |
| M5 Max 48GBMLX | 乗る | MLX 4bit | 30.0 GB | 36.0 GB | 20K | 11.6 |
| M5 Pro 48GBMLX | 乗る | MLX 4bit | 30.0 GB | 36.0 GB | 20K | 5.8 |
| M4 Max 48GBMLX | 乗る | MLX 4bit | 30.0 GB | 36.0 GB | 20K | 10.3 |
| M4 Pro 48GBMLX | 乗る | MLX 4bit | 30.0 GB | 36.0 GB | 20K | 5.1 |
| M3 Max 48GBMLX | 乗る | MLX 4bit | 30.0 GB | 36.0 GB | 20K | 7.5 |
| RTX 6000 Ada 48GBllama.cpp | 乗る | Q4_K_M | 32.6 GB | 47.0 GB | 58K | 19.7 |
| RTX A6000 48GBllama.cpp | 乗る | Q4_K_M | 32.6 GB | 47.0 GB | 58K | 16.2 |
| M5 Max 64GBMLX | 乗る | MLX 4bit | 30.0 GB | 48.0 GB | 77K | 11.6 |
| M5 Pro 64GBMLX | 乗る | MLX 4bit | 30.0 GB | 48.0 GB | 77K | 5.8 |
| M4 Max 64GBMLX | 乗る | MLX 4bit | 30.0 GB | 48.0 GB | 77K | 10.3 |
| M4 Pro 64GBMLX | 乗る | MLX 4bit | 30.0 GB | 48.0 GB | 77K | 5.1 |
| M3 Max 64GBMLX | 乗る | MLX 4bit | 30.0 GB | 48.0 GB | 77K | 7.5 |
| M2 Ultra 64GBMLX | 乗る | MLX 4bit | 30.0 GB | 48.0 GB | 77K | 15.1 |
| M2 Max 64GBMLX | 乗る | MLX 4bit | 30.0 GB | 48.0 GB | 77K | 7.5 |
| M1 Ultra 64GBMLX | 乗る | MLX 4bit | 30.0 GB | 48.0 GB | 77K | 15.1 |
| M1 Max 64GBMLX | 乗る | MLX 4bit | 30.0 GB | 48.0 GB | 77K | 7.5 |
| Ryzen AI Max+ 395 64GBllama.cpp | 乗る | Q6_K | 43.0 GB | 57.6 GB | 53K | 3.5 |
| M5 Ultra 96GBMLX | 乗る | MLX 4bit | 30.0 GB | 72.0 GB | 128K | 22.6 |
| M3 Ultra 96GBMLX | 乗る | MLX 4bit | 30.0 GB | 72.0 GB | 128K | 15.4 |
| M3 Max 96GBMLX | 乗る | MLX 4bit | 30.0 GB | 72.0 GB | 128K | 5.7 |
| M2 Max 96GBMLX | 乗る | MLX 4bit | 30.0 GB | 72.0 GB | 128K | 7.5 |
| RTX PRO 6000 Blackwell 96GBllama.cpp | 乗る | Q8_0 | 54.9 GB | 95.0 GB | 128K | 21.3 |
| M5 Max 128GBMLX | 乗る | MLX 4bit | 30.0 GB | 96.0 GB | 128K | 11.6 |
| M4 Max 128GBMLX | 乗る | MLX 4bit | 30.0 GB | 96.0 GB | 128K | 10.3 |
| M3 Max 128GBMLX | 乗る | MLX 4bit | 30.0 GB | 96.0 GB | 128K | 7.5 |
| M2 Ultra 128GBMLX | 乗る | MLX 4bit | 30.0 GB | 96.0 GB | 128K | 15.1 |
| M1 Ultra 128GBMLX | 乗る | MLX 4bit | 30.0 GB | 96.0 GB | 128K | 15.1 |
| DGX Spark 128GBllama.cpp | 乗る | Q8_0 | 54.9 GB | 115 GB | 128K | 3.4 |
| Ryzen AI Max+ 395 128GBllama.cpp | 乗る | Q8_0 | 54.9 GB | 115 GB | 128K | 2.8 |
| M2 Ultra 192GBMLX | 乗る | MLX 4bit | 30.0 GB | 144 GB | 128K | 15.1 |
| M5 Ultra 256GBMLX | 乗る | MLX 4bit | 30.0 GB | 192 GB | 128K | 22.6 |
| M3 Ultra 256GBMLX | 乗る | MLX 4bit | 30.0 GB | 192 GB | 128K | 15.4 |
| HPE Private Cloud AI Small（RTX PRO 6000 ×4）llama.cpp | 乗る | Q8_0 | 54.9 GB | 380 GB | 128K | 48.4 |
| M5 Ultra 512GBMLX | 乗る | MLX 4bit | 30.0 GB | 384 GB | 128K | 22.6 |
| M3 Ultra 512GBMLX | 乗る | MLX 4bit | 30.0 GB | 384 GB | 128K | 15.4 |
| M5 Max 128GB ×2Thunderbolt 5（RDMA）・exo / MLX distributed | 乗る | MLX 4bit | 31.0 GB | 192 GB | 128K | 17.6 |
| M5 Ultra 512GB ×2Thunderbolt 5（RDMA）・exo / MLX distributed | 乗る | MLX 4bit | 31.0 GB | 768 GB | 128K | 28.0 |
| M5 Ultra 512GB ×4Thunderbolt 5（RDMA）・exo / MLX distributed | 乗る | MLX 4bit | 33.0 GB | 1536 GB | 128K | 31.8 |
| DGX Spark 128GB ×2ConnectX-7（200GbE 直結）・vLLM（Ray・テンソル並列） | 乗る | BF16 | 105 GB | 230 GB | 128K | 3.6 |
量子化ごとのサイズ
| 形式 | 量子化 | サイズ | 実効 bit | リポジトリ |
|---|---|---|---|---|
| BF16 | BF16 | 92.9 GB | 15.99 | nvidia/Llama-3_3-Nemotron-Super-49B-v1_5 |
| FP8 | FP8 | 48.4 GB | 8.33 | nvidia/Llama-3_3-Nemotron-Super-49B-v1_5-FP8 |
| GGUF | Q4_K_M | 28.1 GB | 4.84 | unsloth/Llama-3_3-Nemotron-Super-49B-v1_5-GGUF |
| GGUF | Q6_K | 38.1 GB | 6.56 | unsloth/Llama-3_3-Nemotron-Super-49B-v1_5-GGUF |
| GGUF | Q8_0 | 49.4 GB | 8.50 | unsloth/Llama-3_3-Nemotron-Super-49B-v1_5-GGUF |
| MLX | MLX 4bit | 26.1 GB | 4.50 | mlx-community/Llama-3_3-Nemotron-Super-49B-v1_5-mlx-4Bit |
Hugging Face のファイルサイズ（本体の重みのみ）。実効 bit はサイズ ÷ 総パラメータ。
基本情報
- パラメータ
- 49.9B（dense）
- 層数
- 80
- KV を持つ層
- 49層×2,048要素
- 入力
- テキスト
- ライセンス
- nvidia-open-model-license
- 公開日
- 2025-07-25
- 配布元
- nvidia/Llama-3_3-Nemotron-Super-49B-v1_5
起動コマンドの例
mlx_lm.server --model mlx-community/Llama-3_3-Nemotron-Super-49B-v1_5-mlx-4Bitllama-server -hf unsloth/Llama-3_3-Nemotron-Super-49B-v1_5-GGUF:Q4_K_M -c 8192ollama run hf.co/unsloth/Llama-3_3-Nemotron-Super-49B-v1_5-GGUF:Q4_K_Mvllm serve nvidia/Llama-3_3-Nemotron-Super-49B-v1_5-FP8 --max-model-len 8192ECN 実測
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