Stand: 30. September 2026 · Source-first Referenz64 dokumentierte Open-Weight-Modelle · Keine bezahlten Rankings
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ModelPassport · Reasoning

Nemotron 3.5 Lightning 30B-A3B

Nemotron 3.5 Lightning ist NVIDIAs effiziente 30B-MoE-Variante mit nur 3B aktiven Parametern. Sie ist auf agentische Workflows, lange Kontexte, Tool-Nutzung und effiziente lokale bzw. Single-GPU-Inferenz ausgelegt.

🇺🇸NVIDIA30B gesamt · 3B aktivTextOpenMDW 1.1
ReasoningSchwerpunkt
🇺🇸 USAAnbieterland
Primärquelle verlinktQuellenstatus
30. September 2026letzte Prüfung
Kurz erklärt

Nemotron 3.5 Lightning ist NVIDIAs effiziente 30B-MoE-Variante mit nur 3B aktiven Parametern. Sie ist auf agentische Workflows, lange Kontexte, Tool-Nutzung und effiziente lokale bzw. Single-GPU-Inferenz ausgelegt. Für die Praxis wird das Modell als High-End lokal / Server eingeordnet; veröffentlicht ist es unter OpenMDW 1.1.

ModelPassport 1.1

Standardisierte Referenzdaten

Modell-IDOWM-0060
Anbieter🇺🇸 NVIDIA
AnbieterlandUSA
FamilieNemotron 3.5
Parameterklasse30B gesamt · 3B aktiv
ArchitekturMamba-2 + MoE + Attention
ModalitätText
LizenzOpenMDW 1.1
Lokale EinordnungHigh-End lokal / Server
Datenschutz-PotenzialEigener Datenpfad möglich*

Was ist Nemotron 3.5 Lightning 30B-A3B?

Nemotron 3.5 Lightning 30B-A3B gehört zur Familie Nemotron 3.5 des Anbieters NVIDIA. Als Anbieterland kennzeichnet OpenWeightModelle 🇺🇸 USA. Die Flagge beschreibt den Anbieter – nicht Trainingsdaten, Rechenzentrum oder Nutzerstandort.

Die Variante wird als 30B gesamt · 3B aktiv eingeordnet und verarbeitet Text. Der redaktionelle Schwerpunkt liegt auf Reasoning.

Typische Einsatzgebiete

  • Agenten
  • RAG
  • Reasoning und Coding

Diese Einordnung ist keine Rangliste. Für reale Projekte sollten Modellqualität, Latenz, Lizenz, Infrastruktur, Datenschutz und Betriebskosten gemeinsam bewertet werden.

Hardware und lokale Nutzung

Praxisorientierung: Offiziell u. a. für DGX Spark oder H100 dokumentiert; NVIDIA nennt auch RTX-5090-Pfade über llama.cpp/GGUF.

Wichtig: Parameterzahl und aktive Parameter sind nicht identisch mit dem Speicherbedarf. Gewichtformat, Quantisierung, KV-Cache, Kontext, Batch-Größe und Offloading beeinflussen die tatsächliche Hardwareanforderung.
Datenschutz / DSGVO

DSGVO-Einordnung

Self-Hosting kann einen datenschutzfreundlichen Betrieb erleichtern, ist aber kein DSGVO-Konformitätsnachweis. Weil die Gewichte verfügbar sind, kann der Inferenzpfad grundsätzlich selbst betrieben und auf EU-Infrastruktur gelegt werden. Ob der konkrete Einsatz DSGVO-konform ist, hängt vom gesamten Datenfluss, der Rechtsgrundlage, Zweckbindung, Datenminimierung, Sicherheit, Löschkonzepten, eingebundenen Dienstleistern und möglichen Drittlandtransfers ab.

DSGVO & Datensouveränität ausführlich erklärt →

Lizenz

Die offizielle Modellquelle nennt OpenMDW 1.1. Open Weight bedeutet nicht automatisch Open Source. Für Weitergabe, kommerzielle Nutzung, gehostete Dienste und Modell-Derivate ist immer der vollständige aktuelle Lizenztext maßgeblich.

Deployment

Die praktische Infrastrukturklasse lautet High-End lokal / Server. Kleine Varianten können sich für lokale Geräte eignen; große Dense- oder MoE-Modelle benötigen häufig dedizierte GPU-Server, Multi-GPU-Systeme oder Cluster.

Offizielle Quelle

Häufige Fragen

Kann Nemotron 3.5 Lightning 30B-A3B lokal laufen?

Die Einordnung lautet „High-End lokal / Server“. Der tatsächliche Bedarf hängt insbesondere von Quantisierung, Kontext und Runtime ab.

Welche Lizenz gilt?

Die verlinkte Primärquelle nennt OpenMDW 1.1. Für produktive Nutzung sollte der vollständige aktuelle Lizenztext geprüft werden.