モデル別の実測結果
Mac Studio（M5 Max・36GB）で測ったNVIDIA-Nemotron-3.5-Bolt-E4B-BF16
NVIDIA・Ollama 名 hf.co/nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Bolt-E4B-4GB:Q4_K_M
Mac Studio（M5 Max・36GB）で、NVIDIA-Nemotron-3.5-Bolt-E4B-BF16はかんたんな質問に約2.6秒で答え、日本語の知識問題は76%、算数は93%正解、メモリは6.5GB使いました。
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2.6秒 | 39モデル中 20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） | 76% | 39モデル中 20位 | 200問・誤差±6 |
| 算数（文章題） | 93% | 39モデル中 18位 | 100問・誤差±7 |
| 使うメモリ | 6.5GB | 39モデル中 14位 | |
| 英→日の翻訳 | 34点 | 35モデル中 4位 | 100点満点（chrF）・1文約0.6秒 |
| 日→英の翻訳 | 56点 | 35モデル中 12位 | 100点満点（chrF）・1文約4.8秒 |
「測ったモデルの中で」は、このサイトで測った 39 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
- ollama.com から Mac 版の Ollama を入れて起動します。
- 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-3.5-Bolt-E4B-4GB:Q4_K_M
この Mac では 6.5GB 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 16GB 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75億
- 量子化
- Q4_K_M
- 考えてから答えるタイプ
- いいえ
- 一度に扱える最大の長さ
- 65,536 トークン
- 公開日（Hugging Face）
- 2026年10月5日
- 文字を書く速さ
- 86.9 tok/s
- 起動（読み込み）
- 約1.1秒
- 計測日
- 2026年10月24日
- Ollama
- 0.34.3
- Hugging Face
- nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Bolt-E4B-BF16
- シリーズ
- Nemotron
名前の部品（大きさ・量子化など）の意味はモデル名の読み方で説明しています。
メモリが近いモデル
- Qwen3.5-9B（メモリ 6.5GB・知識問題 84%・返事 約40.3秒）
- DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B（メモリ 6.4GB・知識問題 72%・返事 約9.4秒）
- Ornith-1.5-9B（メモリ 6.4GB・知識問題 77%・返事 約2.5秒）
- GLM-4-9B-0414（メモリ 6.7GB・知識問題 72%・返事 約0.1秒）
- Ornith-1.0-9B（メモリ 6.2GB・知識問題 85%・返事 約3.8秒）