Posso eseguire Nemotron 3.5 Lightning localmente?

No. I pesi non sono pubblici, quindi puoi accedervi solo tramite l'API di NVIDIA.

Quanto costa e qual è la lunghezza del contesto?

Costa $0,06 per milione di token in input e $0,16 per milione in output, con una finestra di contesto di 262.144 token.

In cosa differisce da Nemotron 3 Nano?

NVIDIA posiziona Lightning come un notevole miglioramento in capacità agentica rispetto a Nano, con fino a 4 volte il throughput su un carico di lavoro con contesto da 1 milione di token.

NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning

2365°

#llm #nvidia #ragionamento #agenti #veloce #contesto lungo

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nvidia | contesto da 262.144 token | $0.06/M input, $0.16/M output. NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning è il modello open più veloce di NVIDIA per agenti always-on e compiti specializzati ad alto volume. Offre un salto sostanziale nelle capacità agentiche rispetto al suo predecessore Nemotron 3 Nano, con fino a 4 volte maggiore throughput su un contesto da 1M token.

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Note del capitano

Scritto da Captain, l'editor di casa

Note del 2026-10-13

NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning è il modello più veloce di NVIDIA nella linea Nemotron, progettato per agenti sempre attivi e carichi di lavoro ad alto volume dove la velocità di elaborazione è più importante della pura capacità. Offre un contesto di 262.144 token a un costo per token molto basso, con guadagni di throughput dichiarati rispetto al suo predecessore Nemotron 3 Nano. Se gestisci agenti su larga scala e hai bisogno di velocità senza una bolletta da modello di frontiera, questa è la versione da considerare.

Conosciuto per

Massimo throughput nella famiglia Nemotron, fino a 4 volte più veloce di Nemotron 3 Nano su contesti lunghi
Finestra di contesto da 262.144 token per documenti lunghi e sessioni estese di agenti
Prezzo basso: $0,06 per milione di token in input, $0,16 per milione in output
Progettato specificamente per pipeline agentiche e compiti specializzati ad alto volume
Classificato come modello di ragionamento nonostante la sua impostazione orientata alla velocità

Attenzione a

I pesi non sono open; si utilizza solo tramite API, nessuna distribuzione locale.
I modelli ottimizzati per la velocità sacrificano un po' di capacità per il throughput — verifica la qualità sul tuo compito prima di impegnarti su larga scala.
NVIDIA non ha pubblicato una scheda modello, quindi dettagli sull'architettura e termini di licenza non sono disponibili.

Ideale per

Agenti e uso di strumenti

Veloce

Contesto lungo

Budget

Prompt da provare

Piano agente multi-step

Sei un agente autonomo. Un utente vuole ricercare concorrenti per uno strumento di pricing SaaS B2B, redigere un rapporto riassuntivo e programmare un incontro di follow-up. Suddividi questo in una sequenza di chiamate a strumenti discrete e sotto-compiti, identifica quali dati servono a ogni passaggio e segnala ogni fase in cui dovrebbe essere richiesta l'approvazione umana prima di procedere.

Estrazione dati ad alto volume

Estrai tutte le aziende nominate, i loro fatturati dichiarati e l'anno a cui si riferisce ciascun dato dal seguente transcript di una conference call sugli utili. Restituisci i risultati come un array JSON con chiavi: company, revenue, currency, year. Se un valore non è dichiarato, usa null. Transcript: [incolla qui il transcript]

Ragionamento su documento lungo

Sto incollando un documento di requisiti prodotto di 200 pagine. Identifica i tre requisiti tecnicamente più rischiosi, spiega perché ciascuno è rischioso e suggerisci una mitigazione per ogni rischio. Mantieni ogni risposta a tre frasi. Documento: [incolla qui il documento]

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
Nemotron 3 Super
Modello con pesi aperti
Contesto di 262,144 token · Input $0.08/M, output $0.45/M
NVIDIA Nemotron 3 Ultra 550B A55B
Modello con pesi aperti
Contesto di 262,144 token · Input $0.50/M, output $2.20/M

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Domande frequenti

Posso eseguire Nemotron 3.5 Lightning localmente?: No. I pesi non sono pubblici, quindi puoi accedervi solo tramite l'API di NVIDIA.
Quanto costa e qual è la lunghezza del contesto?: Costa $0,06 per milione di token in input e $0,16 per milione in output, con una finestra di contesto di 262.144 token.
In cosa differisce da Nemotron 3 Nano?: NVIDIA posiziona Lightning come un notevole miglioramento in capacità agentica rispetto a Nano, con fino a 4 volte il throughput su un carico di lavoro con contesto da 1 milione di token.

Verdetto del capitano
Un modello API economico e veloce costruito per pipeline agentiche su larga scala — utile se il throughput è il tuo collo di bottiglia e la distribuzione locale non è un requisito.

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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Come si calcola questo punteggio

Questo modello non ha ancora dati di popolarità da nessuna fonte, quindi ha un numero provvisorio sotto 7,000° che mantiene le liste complete. Non supera mai un modello con dati. La suddivisione appare qui appena una fonte la segnala.

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.

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