huggingface.co·2026/10/12·nvidia
为什么重要 给出 NVFP4 量化部署、vLLM 启动参数与 BF16 基准对照,对评估量化损失和硬件选型有直接参考价值。适合 关注视觉语言代理部署与量化推理的 AI 工程/基础设施工程师
$ export MODEL=nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B-NVFP4export DRAFT_MODEL=nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B-NVFP4-LiLiCorr
$ vllm serve $MODEL \--served-model-name nemotron-3.5-super-vl \--max-num-seqs 1 \--trust-remote-code \--gpu-memory-utilization 0.75 \--max-num-batched-tokens 8192 \--speculative_config.model $DRAFT_MODEL\--speculative_config.num_speculative_tokens 7 \--speculative_config.method dflash \--mamba-backend flashinfer \--mamba-ssm-cache-dtype float16 \--enable-mamba-cache
$ curl --fail http://localhost:8000/v1/models

EVIDENCE / METHODS
要点
120B 总参数、12B 激活参数的视觉语言模型,术语解释NVIDIA 的 4 位浮点量化精度,减少推理内存占用 量化版