NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning
2365°
nvidia | 262.144 Token Kontext | $0.06/M Eingabe, $0.16/M Ausgabe. NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning ist NVIDIAs schnellstes offenes Modell für Always-on-Agenten und volumenstarke spezialisierte Aufgaben. Es bietet einen erheblichen Sprung in der agentischen Leistungsfähigkeit gegenüber seinem Vorgänger Nemotron 3 Nano, mit bis zu 4x höherem Durchsatz bei einem 1M-Token-Kontext.
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Captain's Notizen
Notizen vom 2026-10-13
NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning ist das schnellste Modell von NVIDIA in der Nemotron-Reihe, entwickelt für Always-on-Agenten und hochvolumige Workloads, bei denen Durchsatz wichtiger ist als reine Leistungsfähigkeit. Es bietet ein Kontextfenster von 262.144 Tokens zu einem niedrigen Preis pro Token und behauptete Durchsatzsteigerungen gegenüber seinem Vorgänger Nemotron 3 Nano. Wenn Sie Agenten im großen Maßstab betreiben und Geschwindigkeit ohne Frontier-Modell-Kosten benötigen, ist dies die Version, die Sie sich ansehen sollten.
Bekannt für
- Höchster Durchsatz in der Nemotron-Familie, bis zu 4x schneller als Nemotron 3 Nano bei langen Kontexten
- 262.144-Tokens-Kontextfenster für lange Dokumente und erweiterte Agentensitzungen
- Niedriger Preis: 0,06 $ pro Million Eingabe-Tokens, 0,16 $ pro Million Ausgabe
- Speziell für agentische Pipelines und hochvolumige Spezialaufgaben entwickelt
- Trotz Fokus auf Geschwindigkeit als Reasoning-Modell gekennzeichnet
Achte auf
- Gewichte sind nicht offen; Nutzung nur über API, keine lokale Bereitstellung.
- Geschwindigkeitsoptimierte Modelle tauschen etwas Leistungsfähigkeit gegen Durchsatz ein – prüfen Sie die Qualität für Ihre Aufgabe, bevor Sie in großem Umfang einsetzen.
- NVIDIA hat keine Modellkarte veröffentlicht, daher sind Architekturdetails und Lizenzbedingungen nicht verfügbar.
Prompts zum Ausprobieren
Mehrstufiger Agentenplan
You are an autonomous agent. A user wants to research competitors for a B2B SaaS pricing tool, draft a summary report, and schedule a follow-up meeting. Break this into a sequence of discrete tool calls and sub-tasks, identify what data each step needs, and flag any step where human approval should be required before proceeding.
Datenextraktion in großem Umfang
Extract all named companies, their stated revenue figures, and the year each figure refers to from the following earnings call transcript. Return the results as a JSON array with keys: company, revenue, currency, year. If a value is not stated, use null. Transcript: [paste transcript here]
Reasoning bei langen Dokumenten
I am pasting a 200-page product requirements document below. Identify the three most technically risky requirements, explain why each is risky, and suggest one mitigation per risk. Keep each answer to three sentences. Document: [paste document here]
Vergleichen mit
- Nemotron 3 UltraModell mit offenen Gewichten262,144 Token Kontext · $0.60/M Eingabe, $2.40/M Ausgabe
- Nemotron 3.5 LightningModell mit offenen Gewichten262,144 Token Kontext · $0.07/M Eingabe, $0.20/M Ausgabe
- Nemotron 3 SuperModell mit offenen Gewichten262,144 Token Kontext · $0.08/M Eingabe, $0.45/M Ausgabe
- NVIDIA Nemotron 3 Ultra 550B A55BModell mit offenen Gewichten262,144 Token Kontext · $0.50/M Eingabe, $2.20/M Ausgabe
Mehr Textmodelle von nvidia
Häufig gestellte Fragen
- Can I run Nemotron 3.5 Lightning locally?
- Nein. Die Gewichte sind nicht öffentlich verfügbar, daher ist der Zugriff nur über die API von NVIDIA möglich.
- What does it cost and how long is the context?
- Die Kosten betragen 0,06 $ pro Million Eingabe-Tokens und 0,16 $ pro Million Ausgabe-Tokens, mit einem Kontextfenster von 262.144 Tokens.
- How does it differ from Nemotron 3 Nano?
- NVIDIA positioniert Lightning als einen erheblichen Fortschritt in der agentischen Leistungsfähigkeit gegenüber Nano, mit bis zu 4x höherem Durchsatz bei einer 1-Million-Tokens-Kontext-Workload.
Captain's UrteilEin günstiges, schnelles API-Modell, das für Agenten-Pipelines im großen Maßstab gebaut wurde – nützlich, wenn Durchsatz Ihr Engpass ist und lokale Bereitstellung keine Voraussetzung ist.
Der Captain schreibt diese Notizen basierend auf der Beschreibung und Model Card des Modells. Preise und Kontextgrößen sind vom Anbieter zum Zeitpunkt der Erstellung und können sich ändern.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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Wie sich dieser Wert zusammensetzt
Dieses Modell hat noch keine Popularitätsdaten von irgendeiner Quelle, daher trägt es eine Platzhalterzahl unterhalb von 7,000°, damit die Listen vollständig bleiben. Es rangiert niemals über einem Modell mit Daten. Die Aufschlüsselung erscheint hier, sobald eine Quelle sie meldet.
Glossar: die hier verwendeten Begriffe
- Heat-Score
- Eine Zahl dafür, wie viel ein Modell gerade genutzt und gewollt wird, von 0° bis 9.999°. Jede Liste auf dieser Seite, die „heißeste“ sagt, ist danach sortiert und nach nichts anderem.
- Grundwert
- Die 7.000°, mit denen jedes Modell mit echten Daten startet. Die Skala reicht von 0° bis 9.999°; der Bereich unter dem Grundwert ist für Platzhalter reserviert (Modelle ohne Daten), damit ein Modell mit Daten immer über einem ohne steht. Der Grundwert ist für alle gleich und entscheidet nichts; die Grade darüber sind die Messung.
- Download-Äquivalente
- Alles, was der Score als Download zählt, zusammengefasst: Downloads selbst, jeder Torrent-Seeder als 1.000, jedes AI Horde-Bild und jeder Lauf auf einer Generierungsseite als eins.
- Logarithmische Skala
- Gezählt in Zehnerschritten, nicht einzeln: Der Sprung von 1.000 auf 10.000 Downloads bringt genauso viele Grade wie von 10.000 auf 100.000. So verdrängen Riesen nicht alles andere.
- Likes
- Daumen hoch und Likes von allen Quellen, jeweils halb so viel wert wie ein Download auf der Log-Skala.
- Verbreitungsrate
- Wie viele Downloads ein Modell gerade pro Tag bekommt, aus dem Unterschied zwischen zwei Messungen einer Quelle. Ein Viertel der Gewichtung des Download-Begriffs.
- Gemessen und geschätzt
- Gemessen bedeutet, dass es zwei Messwerte einer Quelle gibt und der Unterschied echt ist. Geschätzt heißt, es ist nur die heutige Gesamtsumme bekannt und die Vergangenheit wird über die Lebensdauer des Modells verteilt; die Seite sagt, welche Variante angezeigt wird.
- Seeder
- Jemand, der eine Kopie der Gewichte online hält, damit andere sie über einen Torrent herunterladen können, oder ein gehosteter Spiegel, der dasselbe macht. Jeder davon zählt als 1.000 Downloads.
- AI Horde
- Ein Freiwilligennetzwerk, das kostenlos Bilder auf gespendeten Computern generiert. Die Anzahl der Bilder, die es mit einem Modell erstellt hat, ist öffentlich und jedes zählt als ein Download.
- Generierungsseiten
- Seiten, die eigene Kopien eines Modells hosten und Leute damit generieren lassen, wie PixAI, SeaArt und Yodayo. Ihre Downloads zählen wie bei Civitai und jeder Generierungslauf als ein Download.
- OpenRouter Tokens
- Ein Textmodell, das über eine API bereitgestellt wird, wie Claude oder GPT, hat keine Gewichte zum Herunterladen, daher wird seine Nutzung in Tokens gemessen: die Textstücke, die es über OpenRouter gelesen und geschrieben hat, einem Gateway, das viele Apps nutzen, in den letzten 30 Tagen. Je 10,000,000 Tokens zählen als ein Download. Quelle: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Vollständiges Modell (Checkpoint)
- Die Gewichte selbst, die Datei, die eigenständig generiert. Sie bekommt einen Bonus, weil Add-ons davon abhängen.
- LoRA und Embedding
- Kleine Zusatzdateien, die die Gewichte von jemand anderem in Richtung eines Stils, Charakters oder Konzepts lenken. Sie können nicht alleine laufen.
- Familie und Gewichte
- Die Basis, auf der ein Modell aufgebaut ist, wie SD 1.5, SDXL, Flux oder Wan. Jedes Modell erbt das Veröffentlichungsdatum der Gewichte seiner Familie.
- Alter
- Abzüge je nachdem, wie lange die Gewichte der Familie schon draußen sind: 150° pro Jahr, bis zu 750°. Alte Downloads, die Jahre zum Ansammeln hatten, bleiben oben in der Liste eingefroren.
- Familien-Boost
- Ein kleiner, begrenzter Schub für LoRAs einer Familie, die diese Seite gerade vorantreibt, immer in der Aufschlüsselung aufgeführt.
- Stand-in-Wert
- Eine stabile Zahl unter der Mindestgrenze, die einem Modell gegeben wird, über das noch keine Quelle berichtet hat, damit die Listen vollständig bleiben. Sie rangiert nie über einem Modell mit Daten.
- Neu! (Schonfrist)
- Ein Modell, das weniger als 7 Tage alt ist, zeigt Neu! statt einer Punktzahl und nimmt keinen Platz in den Rankings ein. Seine Punktzahl wird ab dem ersten Tag berechnet, aber ein Modell, das einen Tag alt ist, wächst schneller als alles andere, daher wäre ohne die Wartezeit das #1 Modell der Woche immer das, das gestern herauskam, statt das, das sich eine Woche gehalten hat.
- Trend
- Wie das Wachstum eines Modells über einen Zeitraum im Vergleich zum typischen Wachstum eines Modells im gleichen Zeitraum ist. Schneller als üblich bedeutet Anstieg, langsamer bedeutet Rückgang.
- Typisches Modell
- Die Mitte des Katalogs: Die Hälfte der Modelle mit einer Zahl wuchs schneller im Zeitraum, die andere Hälfte langsamer.
NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning ist ein Textmodell für die Familie Text / LLM und wird auf ModelTrends.ai gelistet, einem reinen Lesekatalog für Open-Source-KI-Modelle für Bild, Video und Text. Vergleiche es mit anderen Text / LLM-Modellen und prüfe den Hitzewert, um den Trend zu sehen.
Nach Modellfamilie stöbern
Text / LLM-Modelle
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