Posso eseguire Nemotron 3 Super localmente?

Sì, i pesi sono aperti e disponibili su Hugging Face sotto la NVIDIA Nemotron Open Model License, ma il requisito minimo è 2× GPU H100-80GB, quindi è un deployment da data center o workstation di fascia alta, non una macchina consumer.

Quanto costa Nemotron 3 Super via API e qual è la finestra di contesto?

Il prezzo è di $0,08 per milione di token in input e $0,45 per milione di token in output; la finestra di contesto arriva a 1 milione di token.

In cosa differisce Nemotron 3 Super dal Nemotron Nano?

Il modello Super aggiunge strati di predizione multi-token per una generazione più veloce e di qualità superiore, ed è addestrato con quantizzazione NVFP4; il modello Nano non include MTP e mira a footprint di deployment più piccoli.

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Nemotron 3 Super

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NVIDIA | contesto da 262.144 token | $0.08/M input, $0.45/M output. NVIDIA Nemotron 3 Super è un modello ibrido MoE open da 120B parametri, che attiva solo 12B parametri per la massima efficienza computazionale e accuratezza in applicazioni multi-agente complesse. Basato su un’architettura ibrida Mamba-Transformer Mixture-of-Experts con predizione multi-token (MTP), offre oltre il 50% in più di generazione token rispetto ai principali modelli open. Il modello presenta una finestra di contesto da 1M token per coerenza agentica a lungo termine, ragionamento cross-documento e pianificazione di…NVIDIA | contesto da 262.144 token | $0.08/M input, $0.45/M output. NVIDIA Nemotron 3 Super è un modello ibrido MoE open da 120B parametri, che attiva solo 12B parametri per la massima efficienza computazionale e accuratezza in applicazioni multi-agente complesse. Basato su un’architettura ibrida Mamba-Transformer Mixture-of-Experts con predizione multi-token (MTP), offre oltre il 50% in più di generazione token rispetto ai principali modelli open. Il modello presenta una finestra di contesto da 1M token per coerenza agentica a lungo termine, ragionamento cross-documento e pianificazione di compiti multi-step. Il MoE latente permette di chiamare 4 esperti al costo inferenziale di uno solo, migliorando intelligenza e generalizzazione. L’addestramento RL multi-ambiente su oltre 10 ambienti garantisce accuratezza leader su benchmark come AIME 2025, TerminalBench e SWE-Bench Verified. Completamente open con pesi, dataset e ricette sotto NVIDIA Open License, Nemotron 3 Super consente facile personalizzazione e deployment sicuro ovunque — dalla workstation al cloud.

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Note del capitano

Scritto da Captain, l'editor di casa

Note del 2026-10-13

Nemotron 3 Super è il modello ibrido MoE da 120 miliardi di parametri di NVIDIA che mantiene attivi solo 12 miliardi di parametri durante l'inferenza, rendendolo molto più economico da eseguire rispetto a quanto suggerisce la sua dimensione totale. La sua architettura Mamba-Transformer con predizione multi-token spinge la velocità di generazione ben oltre i modelli open tipici con capacità comparabile. È adatto a team che costruiscono pipeline multi-agente, flussi di lavoro su documenti lunghi o automazioni ad alto volume che vogliono pesi aperti da poter effettivamente distribuire sul proprio hardware.

Conosciuto per

Finestra di contesto da 1 milione di token progettata per ragionamenti cross-documento e compiti multi-step per agenti
Solo 12 miliardi di parametri attivi in inferenza nonostante 120 miliardi totali — guadagno di efficienza significativo
Strati di predizione multi-token che offrono una generazione oltre il 50% più veloce rispetto a modelli open comparabili
Modalità ragionamento attivabile o disattivabile tramite un singolo flag nel template di chat
Pesi, dataset e ricette di addestramento tutti pubblicati sotto la NVIDIA Nemotron Open Model License

Attenzione a

Requisito hardware minimo: 2× GPU H100-80GB — non è un modello locale per consumatori.
La NVIDIA Nemotron Open Model License non è una licenza open-source standard; controlla i termini prima di un uso commerciale.
I dati di pre-addestramento si fermano a giugno 2025; post-addestramento a febbraio 2026 — eventi recenti potrebbero mancare.

Ideale per

Agenti e uso di strumenti

Prompt da provare

Piano multi-step per agente

Sei un agente di automazione IT. Un utente segnala: il suo client VPN si connette ma tutte le query DNS scadono, solo sulla rete aziendale, solo da quando ieri è stato aggiornato il firmware del router. Diagnostica le cause probabili in ordine di probabilità, poi scrivi un piano di rimedio passo-passo che un tecnico L1 possa seguire senza escalation.

Ragionamento cross-documento

Ecco tre trascrizioni di call trimestrali sugli utili della stessa azienda in un arco di 18 mesi. Identifica ogni guidance futura data nelle prime due call, poi valuta se i risultati della terza call hanno confermato, mancato o superato ogni impegno. Segnala qualsiasi guidance silenziosamente abbandonata senza spiegazioni.

Compito di programmazione complesso

Scrivi una funzione Python che prenda uno schema JSON arbitrario e una lista di dizionari Python, convalidi ogni dizionario rispetto allo schema e restituisca due liste: record validi e record invalidi con messaggi di errore per campo. Non usare librerie di terze parti. Includi casi limite per oggetti annidati e array nei test.

Confronta con

Nemotron 3 Ultra
Modello con pesi aperti
Contesto di 262,144 token · Input $0.60/M, output $2.40/M
Nemotron 3.5 Lightning
Modello con pesi aperti
Contesto di 262,144 token · Input $0.07/M, output $0.20/M
NVIDIA Nemotron 3 Ultra 550B A55B
Modello con pesi aperti
Contesto di 262,144 token · Input $0.50/M, output $2.20/M
NVIDIA Nemotron 3 Super 120B A12B
Modello con pesi aperti
Contesto di 262,144 token · Input $0.09/M, output $0.40/M

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Domande frequenti

Posso eseguire Nemotron 3 Super localmente?: Sì, i pesi sono aperti e disponibili su Hugging Face sotto la NVIDIA Nemotron Open Model License, ma il requisito minimo è 2× GPU H100-80GB, quindi è un deployment da data center o workstation di fascia alta, non una macchina consumer.
Quanto costa Nemotron 3 Super via API e qual è la finestra di contesto?: Il prezzo è di $0,08 per milione di token in input e $0,45 per milione di token in output; la finestra di contesto arriva a 1 milione di token.
In cosa differisce Nemotron 3 Super dal Nemotron Nano?: Il modello Super aggiunge strati di predizione multi-token per una generazione più veloce e di qualità superiore, ed è addestrato con quantizzazione NVFP4; il modello Nano non include MTP e mira a footprint di deployment più piccoli.

Verdetto del capitano
Un modello agentico open serio — l’efficienza dei parametri attivi è reale, ma serve hardware da data center per sfruttarla.

Scheda modello su Hugging Face

Il capitano scrive queste note dalla descrizione e dalla scheda modello. Prezzi e dimensioni del contesto sono quelli del provider al momento della scrittura e possono cambiare.

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Updated Oct 22, 2026

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Tendenza di popolarità di Nemotron 3 Super

Punteggio di calore da 11 Mar 2026

Punteggio di popolarità

8,885°

Questa settimana

▲

70.4%

8,815° allora, 8,885° ora

Questo mese

▲

1,018%

8,567° allora, 8,885° ora

Ultimo anno

n/a

Non ancora rilasciato/tracciato

7,000°

Floor

La scala va da 0° a 9.999°. Tutto ciò che sta sotto 7,000° è riservato ai modelli su cui nessuna fonte ha ancora dati, che hanno un numero provvisorio lì per mantenere le liste complete. 7,000° è dove iniziano i dati misurati: un modello con dati reali ma quasi nessun download sta al floor, e le misurazioni riempiono i gradi sopra di esso. Il floor non dice nulla sul modello; solo i gradi sopra lo fanno, e sono quelli che distinguono un modello dall'altro.

+1,575°

Token OpenRouter

1,780,603,688,222 token processati da questo modello tramite OpenRouter negli ultimi 30 giorni, prompt e risposte insieme. Ogni 10,000,000 token conta come un download nel termine di download, 178,060 in totale; i token dell'ultimo giorno contribuiscono al tasso di adozione. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+310°

Tasso di adozione

Circa 13,493 download al giorno, misurati tra due rilevazioni delle fonti, mai stimati da una media a vita. La velocità pesa un quarto del termine download, così una nuova impennata si vede senza che un picco di un giorno superi anni di uso.

Mostra dettagli

Ogni numero su questo sito può essere verificato. Il punteggio heat di questo modello è 8,885°, ed è costruito un ingrediente alla volta, con il totale progressivo dopo ogni passaggio: il floor, i gradi che ogni fonte aggiunge, il bonus per il tipo di modello e cosa toglie l'età dei suoi pesi. I colori corrispondono alle bande del grafico sopra. Il glossario alla fine definisce ogni termine.

1
Inizia dal floor.
Perché 7,000° e non zero: la scala va da 0° a 9.999°, e la parte sotto 7,000° è riservata ai modelli su cui nessuna fonte ha ancora dati, che hanno un numero provvisorio lì per mantenere le liste complete e non superare mai un modello con dati. 7,000° è dove iniziano i dati misurati. Un modello con dati reali ma quasi nessun download sta qui; tutto ciò che segue è misurazione, e lo spazio sopra il floor contiene dieci passi decuplici nei download a 300° ciascuno. Il floor è uguale per ogni modello, quindi non decide nulla; lo fanno i gradi sopra di esso.
7,000°
totale in corso
2
Aggiungi i download.
178,060 equivalenti di download in totale, da Token OpenRouter. Dieci volte i download aggiungono lo stesso 300°, quindi la dimensione conta ma non domina mai il punteggio.
+1,575°
8,575°
totale in corso
3
Aggiungi il tasso di adozione.
Circa 13,493 download al giorno in questo momento, misurati tra due rilevazioni, con un peso di un quarto.
+310°
8,885°
totale in corso
=
Il punteggio heat.
Dove si posiziona questo modello in ogni lista di questo sito. Niente altro lo modifica.
8,885°

Glossario: i termini usati qui

Punteggio heat: Un numero che indica quanto un modello è usato e desiderato ora, da 0° a 9.999°. Ogni lista su questo sito che dice più caldo è ordinata per questo e nient’altro.
Soglia minima: I 7.000° da cui parte ogni modello con dati reali. La scala va da 0° a 9.999°; la parte sotto la soglia è riservata ai sostituti (modelli senza dati), così un modello con dati è sempre sopra uno senza. La soglia è uguale per tutti e non decide nulla; i gradi sopra sono la misura.
Equivalenti di download: Tutto ciò che il punteggio considera come un download, sommato: i download stessi, ogni seeder torrent come 1.000, ogni immagine AI Horde e ogni esecuzione su un sito di generazione come uno.
Scala logaritmica: Conta a decine, non a unità: passare da 1.000 a 10.000 download aggiunge gli stessi gradi che passare da 10.000 a 100.000. Evita che i giganti schiaccino tutto il resto.
Like: Pollici in su e like da ogni fonte, valgono metà di un download sulla scala logaritmica.
Tasso di adozione: Quanti download al giorno riceve un modello ora, dalla differenza tra due rilevazioni di una fonte. Un quarto del peso del termine download.
Misurato e stimato: Misurato significa che ci sono due letture di una fonte e la differenza è reale. Stimato significa che si conosce solo il totale di oggi e il passato è distribuito sulla vita del modello; il sito indica quale viene mostrato.
Seeder: Qualcuno che mantiene una copia dei pesi online per farli scaricare agli altri tramite torrent, o uno specchio ospitato che fa lo stesso. Ognuno conta come 1.000 download.
AI Horde: Una rete di volontari che genera immagini gratis su computer donati. Il numero di immagini create con un modello è pubblico, e ognuna conta come un download.
Siti di generazione: Siti che ospitano copie di un modello e permettono di generare con esso, come PixAI, SeaArt e Yodayo. I loro download contano come quelli di Civitai e ogni generazione come un download.
Token OpenRouter: Un modello di testo servito tramite API, come Claude o GPT, non ha pesi da scaricare, quindi il suo utilizzo si misura in token: i pezzi di testo letti e scritti tramite OpenRouter, un gateway usato da molte app, negli ultimi 30 giorni. Ogni 10,000,000 token conta come un download. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modello completo (checkpoint): I pesi stessi, il file che genera da solo. Riceve un bonus perché da esso dipendono gli add-on.
LoRA e embedding: Piccoli file add-on che indirizzano i pesi di qualcun altro verso uno stile, un personaggio o un concetto. Non possono funzionare da soli.
Famiglia e pesi: La base su cui è costruito un modello, come SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Ogni modello eredita la data di rilascio dei pesi della sua famiglia.
Età: Gradi tolti in base a quanto tempo fa sono usciti i pesi della famiglia: 150° all'anno, fino a 750°. Mantiene i vecchi download che hanno avuto anni per accumularsi congelando la cima della lista.
Boost famiglia: Una piccola spinta limitata per le LoRA di una famiglia che questo sito sta promuovendo ora, sempre elencata nel dettaglio.
Punteggio stand-in: Un numero stabile sotto il minimo dato a un modello su cui nessuna fonte ha ancora dati, così le liste restano complete. Non supera mai un modello con dati.
Novità! (periodo di grazia): Un modello più giovane di 7 giorni mostra Novità! invece di un punteggio e non ha posizione nelle classifiche. Il suo punteggio è calcolato dal primo giorno, ma un modello di un giorno cresce più velocemente di qualsiasi altro, quindi senza l'attesa il #1 della settimana sarebbe sempre quello uscito ieri invece di quello che ha resistito per una settimana.
Tendenza: Come la crescita di un modello in un periodo si confronta con la crescita tipica di un modello nello stesso periodo. Più veloce del tipico si legge come aumento, più lento come calo.
Modello tipico: Il centro del catalogo: metà dei modelli con un valore è cresciuta più velocemente nel periodo, metà più lentamente.

Come si è mosso questo modello rispetto al resto del catalogo: la sua crescita in download, like e utilizzo in ogni periodo, misurata rispetto alla crescita tipica dei modelli nello stesso periodo, con il suo punteggio di popolarità al momento. Sopra la crescita tipica indica un aumento, sotto una diminuzione. Il passato è ricostruito dai totali di oggi, dal primo giorno del modello e dalla sua velocità di download misurata quando ci sono due letture; un modello che non esisteva all'inizio del periodo mostra n/a.

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