モデル別の実測結果

Mac Studio(M5 Max・36GB)で測ったNVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF16

NVIDIA・Ollama 名 hf.co/nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-GGUF:Q4_K_M

Mac Studio(M5 Max・36GB)で、NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF16はかんたんな質問に約2.4秒で答え、日本語の知識問題は63%、算数は75%正解、メモリは3.3GB使いました。

2026年10月2日に測り方を変える前の数値です(違いはどうやって測ったか)。

測った結果

項目結果測ったモデルの中でメモ
返事の速さ約2.4秒30モデル中 17位かんたんな常識問題1問に答え終わるまで(50問の中央値)
知識問題(高校〜大学レベル)63%30モデル中 26位200問・誤差±7・打ち切り21問(不正解に数える)
算数(文章題)75%30モデル中 22位100問・誤差±9・打ち切り1問(不正解に数える)
使うメモリ3.3GB30モデル中 5位
英→日の翻訳28点28モデル中 25位100点満点(chrF)・1文約2.7秒
日→英の翻訳50点28モデル中 26位100点満点(chrF)・1文約2.1秒

「測ったモデルの中で」は、このサイトで測った 30 モデルの中での順位です(速さとメモリは小さいほど上)。

自分の Mac で試すには

  1. ollama.com から Mac 版の Ollama を入れて起動します。
  2. ターミナルで次のように入力します。初回はモデルのダウンロードが始まり、終わると会話できます。ollama run hf.co/nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-GGUF:Q4_K_M

この Mac では 3.3GB 使いました。ほかのアプリと一緒に快適に使う目安は、メモリ 8GB 以上の Mac です(モデルがメモリの半分ほどに収まる)。

モデルの情報

作った会社
NVIDIA
大きさ
パラメータ約40億
量子化
Q4_K_M
考えてから答えるタイプ
はい
一度に扱える最大の長さ
1,048,576 トークン
公開日(Hugging Face)
2026年3月7日
文字を書く速さ
101.1 tok/s
起動(読み込み)
約0.6秒
計測日
2026年9月29日
Ollama
0.34.3
Hugging Face
nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF16
シリーズ
Nemotron

メモリが近いモデル

文章のページで主なモデルを比べられます。シリーズのページには測ったすべてのモデルがあります。