האם אפשר להריץ את Nemotron 3 Super מקומית?

כן, המשקלים פתוחים וזמינים ב-Hugging Face תחת רישיון NVIDIA Nemotron Open Model, אך דרישת המינימום היא 2× GPUs מדגם H100-80GB, כך שמדובר בפריסה במרכז נתונים או תחנת עבודה מתקדמת, לא במכונה לצרכן.

כמה עולה Nemotron 3 Super דרך API ומה גודל חלון ההקשר?

התמחור הוא $0.08 לכל מיליון טוקנים קלט ו-$0.45 לכל מיליון טוקנים פלט; חלון ההקשר מגיע למיליון טוקנים.

מה ההבדל בין Nemotron 3 Super ל-Nemotron Nano?

המודל Super מוסיף שכבות חיזוי מרובות-טוקנים להפקה מהירה ואיכות טובה יותר, ומאומן עם כימות NVFP4; מודל ה-Nano אינו כולל MTP ומיועד לפריסה בקנה מידה קטן יותר.

▲

70.4%

השבוע הזה

Nemotron 3 Super

8885°

#llm #nvidia #הסקת מסקנות #סוכנים #תכנות #הקשר ארוך

החודש

הפעל את המודל הזה

הצעות / פרסומות

OpenRouter טרמינל / API

תשלום לפי טוקן

שוחח עם המודל הזה בדפדפן או קרא לו מהקוד שלך עם מפתח API אחד.

NVIDIA | הקשר של 262,144 טוקנים | $0.08/M קלט, $0.45/M פלט. NVIDIA Nemotron 3 Super הוא מודל MoE היברידי פתוח עם 120 מיליארד פרמטרים, המפעיל רק 12 מיליארד פרמטרים ליעילות חישובית מקסימלית ודיוק ביישומי סוכנים מורכבים מרובי-סוכנים. מבוסס על ארכיטקטורת Mamba-Transformer היברידית עם חיזוי מרובה טוקנים (MTP), הוא מספק יצירת טוקנים גבוהה ב-50% לעומת המודלים הפתוחים המובילים. המודל כולל חלון הקשר של 1M טוקנים לקוהרנטיות סוכנית לטווח ארוך, הסקה בין מסמכים, ותכנון משימות מרובות שלבים. MoE סמוי מאפשר קריאה ל-4 מומחים בעלות חישוב של אחד בלבד, משפר אינטליגנציה והכללה. אימון RL בסביבות מרובות (10+) מספק דיוק מוביל במדדים כולל AIME 2025, TerminalBench ו-SWE-Bench Verified. פתוח לחלוטין עם משקלים, מערכי נתונים ומתכונים תחת רישיון NVIDIA Open, Nemotron 3 Super מאפשר התאמה אישית קלה ופריסה מאובטחת בכל מקום — מעמד עבודה ועד ענן.

מדריכים לדגם זה

Ollama מול LM Studio (2026): איזו אפליקציית AI מקומית כדאי להשתמש ואילו דגמים מובילים כל אחת מפעילה

ה-LLM המקומי הטוב ביותר לפי מקרה שימוש (אוקטובר 2026): הדגם הפתוח המתאים לכל עבודה

משקלים פתוחים מול קוד פתוח מול API בלבד: מה באמת מותר לך לעשות

כמה VRAM אני באמת צריך ל-AI מקומי?

איך להתקין את Ollama ולהפעיל AI מקומי (Windows, Mac, Linux)

מה זה קובץ GGUF? הסבר על מודלים מכווצים (Q4, Q8, fp8, NF4)

כל המדריכים

הערות הקפטן

נכתב על ידי Captain, העורך הבית

הערות מ-2026-10-13

Nemotron 3 Super הוא מודל היברידי MoE של NVIDIA עם 120 מיליארד פרמטרים, שמפעיל רק 12 מיליארד פרמטרים בזמן ההסקה, מה שהופך אותו לזול בהרבה להפעלה ביחס לגודלו הכולל. ארכיטקטורת Mamba-Transformer שלו עם חיזוי מרובה-טוקנים דוחפת את מהירות ההפקה הרבה מעבר למודלים פתוחים טיפוסיים עם יכולת דומה. הוא מתאים לצוותים הבונים צינורות עבודה מרובי-סוכנים, זרימות עבודה עם מסמכים ארוכים או אוטומציה בהיקף גבוה שרוצים משקלים פתוחים שניתן לפרוס באמת על החומרה שלהם.

ידוע ב

חלון הקשר של מיליון טוקנים שנבנה להסקת מסמכים חוצי-מסמכים ומשימות סוכנים מרובות שלבים
רק 12 מיליארד פרמטרים פעילים בזמן ההסקה למרות 120 מיליארד בסך הכל — שיפור יעילות משמעותי
שכבות חיזוי מרובות-טוקנים מספקות הפקה מהירה ביותר ב-50% לעומת מודלים פתוחים דומים
מצב ההסקה ניתן להחלפה באמצעות דגל תבנית שיחה יחיד
משקלים, מערכי נתונים ומתכוני אימון פורסמו כולם תחת רישיון NVIDIA Nemotron Open Model

שימו לב ל

דרישת חומרה מינימלית היא 2× GPUs מדגם H100-80GB — זה לא מודל מקומי לצרכן.
רישיון NVIDIA Nemotron Open Model אינו רישיון קוד פתוח סטנדרטי; יש לבדוק את התנאים לפני פריסה מסחרית.
נתוני האימון הראשוני מסתיימים ביוני 2025; האימון המשני בפברואר 2026 — אירועים עדכניים יחסרו.

הכי טוב ל

הנחיות לנסות

תוכנית סוכן מרובת שלבים

אתה סוכן אוטומציה IT. משתמש מדווח: לקוח ה-VPN שלו מתחבר אך כל בקשות ה-DNS נכשלים בזמן, רק ברשת הארגונית, ורק מאז עדכון הקושחה לנתב שלו אתמול. אבחן את הסיבות הסבירות לפי סדר ההסתברות, ואז כתוב תוכנית תיקון שלב-אחר-שלב שטכנאי L1 יכול לבצע ללא הסלמה.

הסקת מסקנות חוצת מסמכים

הנה שלושה תמלולי שיחות רבעוניות מאותה חברה לאורך 18 חודשים. זיהה כל תחזית קדימה שניתנה בשתי השיחות הראשונות, ואז הערך האם תוצאות השיחה השלישית אישרו, פספסו או עברו כל התחייבות. סמן כל תחזית שנפלה בשקט ללא הסבר.

משימת קידוד קשה

כתוב פונקציית Python שמקבלת סכמת JSON כלשהי ורשימת dicts בפייתון, מאמתת כל dict מול הסכמה ומחזירה שתי רשימות: רשומות תקינות ורשומות לא תקינות עם הודעות שגיאה לכל שדה. אל תשתמש בספריות צד שלישי. כלול מקרים קיצוניים לאובייקטים ומערכים מקוננים במבחנים שלך.

השווה עם

Nemotron 3 Ultra
מודל עם משקלים פתוחים
הקשר של 262,144 טוקנים · קלט $0.60/M, פלט $2.40/M
Nemotron 3.5 Lightning
מודל עם משקלים פתוחים
הקשר של 262,144 טוקנים · קלט $0.07/M, פלט $0.20/M
NVIDIA Nemotron 3 Ultra 550B A55B
מודל עם משקלים פתוחים
הקשר של 262,144 טוקנים · קלט $0.50/M, פלט $2.20/M
NVIDIA Nemotron 3 Super 120B A12B
מודל עם משקלים פתוחים
הקשר של 262,144 טוקנים · קלט $0.09/M, פלט $0.40/M

עוד דגמי טקסט מ-nvidia

שאלות שאנשים שואלים

האם אפשר להריץ את Nemotron 3 Super מקומית?: כן, המשקלים פתוחים וזמינים ב-Hugging Face תחת רישיון NVIDIA Nemotron Open Model, אך דרישת המינימום היא 2× GPUs מדגם H100-80GB, כך שמדובר בפריסה במרכז נתונים או תחנת עבודה מתקדמת, לא במכונה לצרכן.
כמה עולה Nemotron 3 Super דרך API ומה גודל חלון ההקשר?: התמחור הוא $0.08 לכל מיליון טוקנים קלט ו-$0.45 לכל מיליון טוקנים פלט; חלון ההקשר מגיע למיליון טוקנים.
מה ההבדל בין Nemotron 3 Super ל-Nemotron Nano?: המודל Super מוסיף שכבות חיזוי מרובות-טוקנים להפקה מהירה ואיכות טובה יותר, ומאומן עם כימות NVFP4; מודל ה-Nano אינו כולל MTP ומיועד לפריסה בקנה מידה קטן יותר.

פסק הדין של הקפטן
מודל סוכן פתוח רציני — יעילות הפרמטרים הפעילים אמיתית, אבל צריך חומרת מרכז נתונים כדי להנות ממנה.

כרטיס דגם ב-Hugging Face

הקפטן כותב את ההערות האלו מתוך התיאור וכרטיס הדגם של המודל. מחירים וגודל ההקשר הם של הספק בזמן הכתיבה ויכולים להשתנות.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Also ranked: Bronze · Hottest this month · #72 Hottest AI model · #40 Hottest Text / LLM model · #40 Hottest Text / LLM text model

Not this creator?

Get your own badge

מגמת הפופולריות של Nemotron 3 Super

ציון חום מאז 11 Mar 2026

ציון חום

8,885°

השבוע הזה

▲

70.4%

8,815° אז, 8,885° עכשיו

החודש הזה

▲

1,018%

8,567° אז, 8,885° עכשיו

השנה האחרונה

לא זמין

טרם שוחרר/נמדד

7,000°

רצפה

הסולם נע מ-0° עד 9,999°. כל מה שמתחת ל-7,000° נשמר לדגמים שאין עליהם דיווח ממקור כלשהו, שנושאים מספר תחליפי שם כדי לשמור על שלמות הרשימות. 7,000° הוא המקום שבו מתחילים הנתונים הנמדדים: דגם עם נתונים אמיתיים אך כמעט ללא הורדות יושב על הרצפה, והמדידות ממלאות את המעלות מעליה. הרצפה לא אומרת דבר על הדגם; רק המעלות מעליה אומרות, והן מה שמבדיל דגם מדגם.

+1,575°

אסימוני OpenRouter

1,780,603,688,222 אסימונים שעיבד המודל דרך OpenRouter ב-30 הימים האחרונים, כולל בקשות ותשובות. כל 10,000,000 אסימונים שווים הורדה אחת במונח ההורדה, 178,060 בסך הכל; אסימוני היום האחרון נכללים בקצב האימוץ. מקור: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+310°

קצב אימוץ

כ-13,493 הורדות ביום, נמדד בין שתי קריאות של המקורות, לא משוערך מממוצע חיים. הקצב שווה רבע ממונח ההורדה, כך שפרץ טרי מופיע בלי שזינוק של יום אחד יעקוף שנים של שימוש.

הצג פירוט מפורט

כל מספר באתר הזה ניתן לבדיקה. ציון החום של דגם זה הוא 8,885°, וכאן הוא בנוי מרכיב אחד בכל פעם, עם הסכום המצטבר אחרי כל אחד: הרצפה, המעלות שכל מקור מוסיף, הבונוס לסוג הדגם ומה שהגיל של המשקלים שלו מוריד. הצבעים הם רצועות הגרף למעלה. המילון בסוף מגדיר כל מונח.

1
התחל מהרצפה.
למה 7,000° ולא אפס: הסולם נע מ-0° עד 9,999°, והחלק מתחת ל-7,000° שמור למודלים שאין עליהם דיווח ממקור כלשהו, שנושאים שם מספר זמני כדי שהרשימות יישארו שלמות ולעולם לא יעקפו מודל עם נתונים. 7,000° הוא המקום שבו מתחילים הנתונים המדודים. מודל עם נתונים אמיתיים אך כמעט ללא הורדות יושב כאן; כל מה שמעל הוא מדידה, והחלל מעל הרצפה מחזיק עשר מדרגות של פי עשר בהורדות ב-300° כל אחת. הרצפה זהה לכל מודל, ולכן אינה קובעת דבר; המעלות שמעליה הן שקובעות.
7,000°
סכום מצטבר
2
הוסף את ההורדות.
178,060 שקולים להורדה בסך הכל, מ-אסימוני OpenRouter. עשר פעמים יותר הורדות מוסיפות את אותו 300°, כך שהגודל חשוב אך לא משתלט על הציון.
+1,575°
8,575°
סכום מצטבר
3
הוסף את קצב האימוץ.
כ-13,493 הורדות ביום כרגע, נמדד בין שתי קריאות, במשקל רבע.
+310°
8,885°
סכום מצטבר
=
ציון החום.
מיקום המודל בכל רשימה באתר זה. שום דבר אחר לא משנה את זה.
8,885°

מילון: המונחים כאן

ציון חום: מספר אחד שמייצג כמה מודל בשימוש ומבוקש כרגע, מ-0° עד 9,999°. כל רשימה באתר שאומרת "הכי חם" ממוינת לפי ציון זה בלבד.
רצפה: 7,000° שממנו מתחיל כל מודל עם נתונים אמיתיים. הסולם נע מ-0° עד 9,999°; החלק מתחת לרצפה שמור למודלים ללא נתונים, כך שמודל עם נתונים תמיד מדורג מעל מודל ללא. הרצפה זהה לכולם ואינה קובעת דבר; המעלות שמעליה הן המדידה.
שקולים להורדה: כל מה שהציון מתייחס אליו כהורדה, מצטבר: הורדות עצמן, כל משתף טורנט כשווה ל-1,000, כל תמונת AI Horde וכל הרצת יצירה באתר כשווה להורדה אחת.
סולם לוגריתמי: ספירה בעשרות, לא ביחידות: מעבר מ-1,000 ל-10,000 הורדות מוסיף את אותן מעלות כמו מעבר מ-10,000 ל-100,000. זה מונע מגיבורים להדחיק את כל השאר.
לייקים: אצבעות למעלה ולייקים מכל מקור, שווים חצי הורדה כל אחד בסולם הלוגריתמי.
קצב אימוץ: כמה הורדות ביום מקבל מודל כרגע, מההפרש בין שתי קריאות מקור. רבע ממשקל מונח ההורדה.
מדוד ומוערך: מדוד אומר שיש שתי קריאות מקור וההפרש אמיתי. מוערך אומר שרק סך היום ידוע והעבר מפוזר על חיי המודל; האתר מציין מה מוצג.
משתף: מישהו ששומר עותק של המשקלים באינטרנט להורדה דרך טורנט, או מראה מאוחסנת שעושה זאת. כל אחד שווה 1,000 הורדות.
AI Horde: רשת מתנדבים שיוצרת תמונות בחינם במחשבים שנתרמו. מספר התמונות שיצרה עם מודל הוא ציבורי, וכל אחת שווה הורדה אחת.
אתרי יצירה: אתרים שמארחים עותקים של מודל ומאפשרים יצירה איתו, כמו PixAI, SeaArt ו-Yodayo. ההורדות שלהם נספרות כמו ב-Civitai וכל הרצת יצירה שווה הורדה אחת.
אסימוני OpenRouter: מודל טקסט שמוגש דרך API, כמו Claude או GPT, אין לו משקלים להורדה, לכן השימוש נמדד באסימונים: חתיכות הטקסט שקרא וכתב דרך OpenRouter, שער שמשמש אפליקציות רבות, ב-30 הימים האחרונים. כל 10,000,000 אסימונים שווים הורדה אחת. מקור: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
מודל מלא (נקודת שמירה): המשקלים עצמם, הקובץ שנוצר בעצמו. מקבל בונוס כי התוספים תלויים בו.
LoRA והטמעה: קבצי תוסף קטנים שמכוונים משקלים של מישהו אחר לסגנון, דמות או מושג. הם לא יכולים לפעול לבד.
משפחה ומשקלים: הבסיס שעליו בנוי המודל, כמו SD 1.5, SDXL, Flux או Wan. כל מודל יורש את תאריך השחרור של משקלי המשפחה שלו.
גיל: מנוכים מעלות לפי כמה זמן עבר מאז יציאת משקלי המשפחה: 150° בשנה, עד 750°. זה שומר הורדות ישנות שהצטברו במשך שנים כדי להקפיא את הפסגה של הרשימה.
דחיפה משפחתית: דחיפה קטנה ומוגבלת לתוספי LoRA ממשפחה שהאתר מקדם כרגע, תמיד מופיעה בפירוט.
ציון מייצג: מספר יציב מתחת לתקרה שניתן למודל שאין עליו דיווח מקור עדיין, כדי שהרשימות יישארו שלמות. הוא אף פעם לא מדורג מעל מודל עם נתונים.
חדש! (תקופת חסד): מודל שגילו פחות מ-7 ימים מציג 'חדש!' במקום ציון ואינו תופס מקום בדירוג. הציון שלו מחושב מהיום הראשון, אבל מודל בן יום צומח מהר יותר מכולם, ולכן בלי ההמתנה המוביל השבועי היה תמיד מה שיצא אתמול במקום מה שהחזיק מעמד שבוע.
מגמה: איך הצמיחה של מודל בתקופה מסוימת משתווה לצמיחה הטיפוסית של מודל באותה תקופה. מהיר מהטיפוסי נקרא עלייה, איטי יותר ירידה.
מודל טיפוסי: האמצע של הקטלוג: חצי מהמודלים עם ציון צמחו מהר יותר בתקופה, וחצי לאט יותר.

איך הפופולריות של דגם זה השתנתה לעומת שאר הקטלוג: הצמיחה בהורדות, לייקים ושימוש בכל תקופה, נמדדת מול הצמיחה הטיפוסית של דגם באותה תקופה, עם ציון החום שלו באותו זמן. מעל הצמיחה הטיפוסית נקרא עלייה, מתחת לה ירידה. העבר משוחזר מסכומים של היום, היום הראשון של הדגם ומהירות ההורדה שנמדדה כשיש שתי קריאות; דגם שלא היה קיים בתחילת התקופה מציג n/a.

דגמים דומים

מודלי AI ליצירת תמונות, וידאו וטקסט

Nemotron 3 Super הוא מודל טקסט ממשפחת Text / LLM הרשומה ב-ModelTrends.ai, קטלוג לקריאה בלבד של מודלי AI פתוחים לתמונה, וידאו וטקסט. השווה אותו למודלים אחרים ממשפחת Text / LLM ובדוק את ציון החום שלו כדי לראות איך הוא במגמה.

עוד דגמים ממשפחת Text / LLM עוד טקסט / LLM ממשפחת Text / LLM llm nvidia הסקת מסקנות סוכנים תכנות הקשר ארוך מקומי

דפדף לפי משפחת מודלים