NVIDIA 2-bit 模型实测：Nemotron 3.5 Bolt 74B 仅占 24GB 表现超预期
Sam Witteveen · youtube · 2026-11-09
YouTube 博主 Sam Witteveen 深入解析 NVIDIA 的 Nemotron-3.5-Bolt-74B-A9B-24GB，一个通过激进 2-bit 量化塞进 24GB 显存的 74B MoE 模型，实测表现远超预期。
视频拆解了其完整训练配方：
- 剪枝（Pruning）阶段先裁剪模型；
- 后训练（Post-training）恢复能力；
- 量化感知训练（QAT）适配低比特；
- NVIDIA 的关键改动 QAD（量化感知蒸馏），解释了为何常规量化低于 4-bit 就崩溃而这套流程可行，参考其 ParetoQ 研究。
作者在 ZGX Fury 上跑了对普通量化、SVG 生成、agentic 工具调用和并发测试，并讨论该模型适合哪类硬件部署。研究报告与 Hugging Face 权重均已公开。
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