Czy mogę uruchomić Nemotron 3 Super lokalnie?

Tak, wagi są otwarte i dostępne na Hugging Face na licencji NVIDIA Nemotron Open Model License, ale minimalne wymagania to 2× GPU H100-80GB, więc to wdrożenie w centrum danych lub na stacji roboczej wysokiej klasy, a nie na komputerze konsumenckim.

Ile kosztuje Nemotron 3 Super przez API i jak duże jest okno kontekstu?

Cena to 0,08 USD za milion tokenów wejściowych i 0,45 USD za milion tokenów wyjściowych; okno kontekstu sięga 1 miliona tokenów.

Czym Nemotron 3 Super różni się od Nemotron Nano?

Model Super dodaje warstwy Multi-Token Prediction dla szybszego generowania i lepszej jakości oraz jest trenowany z kwantyzacją NVFP4; model Nano nie zawiera MTP i jest przeznaczony do mniejszych wdrożeń.

▲

70.4%

ten tydzień

Nemotron 3 Super

8885°

#llm #nvidia #rozumowanie #agenci #kodowanie #długi kontekst

Ten miesiąc

Uruchom model

Oferty / Reklamy

OpenRouter Terminal / API

Płać za token

Rozmawiaj z tym modelem w przeglądarce lub wywołuj go z kodu za pomocą jednego klucza API.

NVIDIA | kontekst 262 144 tokenów | 0,08 USD/M wejście, 0,45 USD/M wyjście. NVIDIA Nemotron 3 Super to otwarty hybrydowy model MoE o 120 miliardach parametrów, aktywujący tylko 12 miliardów parametrów dla maksymalnej efektywności obliczeniowej i dokładności w złożonych zastosowaniach wieloagentowych. Zbudowany na hybrydowej architekturze Mamba-Transformer Mixture-of-Experts z wielotokenową predykcją (MTP), oferuje ponad 50% wyższą generację tokenów w porównaniu do czołowych otwartych modeli. Model posiada okno kontekstowe 1M tokenów dla długoterminowej spójności agenta, rozumowania między…NVIDIA | kontekst 262 144 tokenów | 0,08 USD/M wejście, 0,45 USD/M wyjście. NVIDIA Nemotron 3 Super to otwarty hybrydowy model MoE o 120 miliardach parametrów, aktywujący tylko 12 miliardów parametrów dla maksymalnej efektywności obliczeniowej i dokładności w złożonych zastosowaniach wieloagentowych. Zbudowany na hybrydowej architekturze Mamba-Transformer Mixture-of-Experts z wielotokenową predykcją (MTP), oferuje ponad 50% wyższą generację tokenów w porównaniu do czołowych otwartych modeli. Model posiada okno kontekstowe 1M tokenów dla długoterminowej spójności agenta, rozumowania między dokumentami i planowania wieloetapowego. Ukryty MoE umożliwia wywoływanie 4 ekspertów przy koszcie inferencji jednego, poprawiając inteligencję i generalizację. Trening RL w wielu środowiskach (ponad 10) zapewnia wiodącą dokładność w benchmarkach takich jak AIME 2025, TerminalBench i SWE-Bench Verified. W pełni otwarty z wagami, zestawami danych i przepisami na licencji NVIDIA Open License, Nemotron 3 Super umożliwia łatwą personalizację i bezpieczne wdrożenie wszędzie — od stacji roboczej po chmurę.

Poradniki do tego modelu

Ollama vs LM Studio (2026): którą lokalną aplikację AI wybrać i które topowe modele obsługuje każda z nich

Najlepsze lokalne LLM według zastosowania (październik 2026): odpowiedni otwarty model do każdego zadania

Otwarte wagi vs otwarte źródła vs tylko API: co naprawdę możesz robić

Ile VRAM naprawdę potrzebuję do lokalnej AI?

Jak zainstalować Ollama i uruchomić lokalną AI (Windows, Mac, Linux)

Co to jest plik GGUF? Wyjaśnienie modeli kwantyzowanych (Q4, Q8, fp8, NF4)

Wszystkie poradniki

Notatki kapitana

Napisane przez Captain, redaktora domu

Notatki z 2026-10-13

Nemotron 3 Super to hybrydowy model MoE NVIDIA o 120 miliardach parametrów, który podczas inferencji aktywuje tylko 12 miliardów parametrów, co czyni jego działanie znacznie tańszym niż sugerowałby całkowity rozmiar. Jego architektura Mamba-Transformer z predykcją wielotokenową znacznie przyspiesza generowanie w porównaniu do typowych otwartych modeli o podobnych możliwościach. Nadaje się dla zespołów budujących wieloagentowe pipeline’y, długodokumentowe workflowy lub automatyzację o dużej skali, które chcą mieć otwarte wagi, które faktycznie mogą wdrożyć na własnym sprzęcie.

Znany z

Okno kontekstu na 1 milion tokenów, stworzone do rozumowania międzydokumentowego i zadań wieloetapowych agentów
Tylko 12 miliardów aktywnych parametrów podczas inferencji mimo 120 miliardów łącznie — poważna oszczędność efektywności
Warstwy predykcji wielotokenowej zapewniają ponad 50% szybsze generowanie niż porównywalne otwarte modele
Tryb rozumowania można włączać lub wyłączać za pomocą pojedynczej flagi w szablonie czatu
Wagi, zestawy danych i przepisy treningowe opublikowane na licencji NVIDIA Nemotron Open Model License

Uważaj na

Minimalne wymagania sprzętowe to 2× GPU H100-80GB — to nie jest model do użytku lokalnego dla konsumentów.
Licencja NVIDIA Nemotron Open Model License nie jest standardową licencją open-source; przed wdrożeniem komercyjnym sprawdź jej warunki.
Dane treningowe kończą się na czerwcu 2025; post-trening do lutego 2026 — brak najnowszych wydarzeń.

Najlepszy do

Agenci i użycie narzędzi

Podpowiedzi do wypróbowania

Plan wieloetapowego agenta

Jesteś agentem automatyzacji IT. Użytkownik zgłasza: klient VPN łączy się, ale wszystkie zapytania DNS kończą się przekroczeniem czasu, tylko w sieci korporacyjnej, tylko od wczoraj po aktualizacji firmware routera. Zdiagnozuj prawdopodobne przyczyny w kolejności prawdopodobieństwa, a następnie napisz krok po kroku plan naprawczy, który technik L1 może wykonać bez eskalacji.

Rozumowanie międzydokumentowe

Oto trzy transkrypcje kwartalnych konferencji wynikowych tej samej firmy obejmujące 18 miesięcy. Zidentyfikuj wszelkie prognozy podane w pierwszych dwóch rozmowach, a następnie oceń, czy wyniki trzeciej rozmowy potwierdziły, nie spełniły lub przekroczyły każde zobowiązanie. Zaznacz wszelkie prognozy, które zostały cicho porzucone bez wyjaśnienia.

Trudne zadanie programistyczne

Napisz funkcję w Pythonie, która przyjmuje dowolny schemat JSON i listę słowników Pythona, waliduje każdy słownik względem schematu i zwraca dwie listy: poprawne rekordy oraz błędne rekordy z komunikatem o błędzie dla każdego pola. Nie używaj żadnych bibliotek zewnętrznych. Uwzględnij przypadki brzegowe dla zagnieżdżonych obiektów i tablic w testach.

Porównaj z

Nemotron 3 Ultra
Model z otwartymi wagami
Kontekst 262,144 tokenów · $0.60/M wejście, $2.40/M wyjście
Nemotron 3.5 Lightning
Model z otwartymi wagami
Kontekst 262,144 tokenów · $0.07/M wejście, $0.20/M wyjście
NVIDIA Nemotron 3 Ultra 550B A55B
Model z otwartymi wagami
Kontekst 262,144 tokenów · $0.50/M wejście, $2.20/M wyjście
NVIDIA Nemotron 3 Super 120B A12B
Model z otwartymi wagami
Kontekst 262,144 tokenów · $0.09/M wejście, $0.40/M wyjście

Więcej modeli tekstowych od nvidia

Pytania, które ludzie zadają

Czy mogę uruchomić Nemotron 3 Super lokalnie?: Tak, wagi są otwarte i dostępne na Hugging Face na licencji NVIDIA Nemotron Open Model License, ale minimalne wymagania to 2× GPU H100-80GB, więc to wdrożenie w centrum danych lub na stacji roboczej wysokiej klasy, a nie na komputerze konsumenckim.
Ile kosztuje Nemotron 3 Super przez API i jak duże jest okno kontekstu?: Cena to 0,08 USD za milion tokenów wejściowych i 0,45 USD za milion tokenów wyjściowych; okno kontekstu sięga 1 miliona tokenów.
Czym Nemotron 3 Super różni się od Nemotron Nano?: Model Super dodaje warstwy Multi-Token Prediction dla szybszego generowania i lepszej jakości oraz jest trenowany z kwantyzacją NVFP4; model Nano nie zawiera MTP i jest przeznaczony do mniejszych wdrożeń.

Wyrok kapitana
Poważny, otwarty model agentowy — efektywność aktywnych parametrów jest realna, ale potrzebujesz sprzętu centrum danych, by ją wykorzystać.

Karta modelu na Hugging Face

Kapitan pisze te notatki na podstawie opisu modelu i karty modelu. Ceny i rozmiary kontekstu pochodzą od dostawcy w momencie pisania i mogą się zmieniać.

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

Trend popularności: Nemotron 3 Super

Wynik heat od 11 Mar 2026

Wskaźnik popularności

8,885°

Ten tydzień

▲

70.4%

8,815° wtedy, 8,885° teraz

Ten miesiąc

▲

1,018%

8,567° wtedy, 8,885° teraz

Ostatni rok

n/a

Jeszcze nie wydano/śledzono

7,000°

Podstawa

Skala idzie od 0° do 9 999°. Wszystko poniżej 7,000° jest zarezerwowane dla modeli, o których żadne źródło jeszcze nie raportuje, które mają tam zastępczą wartość, by listy były kompletne. 7,000° to punkt startowy dla danych pomiarowych: model z prawdziwymi danymi, ale prawie bez pobrań, stoi na tej podstawie, a pomiary wypełniają stopnie powyżej niej. Podstawa nic nie mówi o modelu; to stopnie powyżej niej robią różnicę i to one rozróżniają modele.

+1,575°

Tokeny OpenRouter

1,780,603,688,222 tokenów przetworzonych przez ten model przez OpenRouter w ciągu ostatnich 30 dni, razem zapytania i odpowiedzi. Każde 10,000,000 tokenów liczy się jako jedno pobranie w terminie pobrań, łącznie 178,060; tokeny z ostatniego dnia wchodzą do wskaźnika adopcji. Źródło: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+310°

Tempo adopcji

Około 13,493 pobrań dziennie, mierzone między dwoma odczytami źródeł, nigdy nie szacowane na podstawie średniej z całego czasu. Prędkość waży ćwierć składnika pobrań, więc świeży wzrost jest widoczny, ale jednodniowy skok nie przebije lat użycia.

Pokaż szczegóły

Każdą liczbę na tej stronie można sprawdzić. Wynik popularności tego modelu to 8,885°, a tutaj jest zbudowany krok po kroku, z bieżącym sumowaniem po każdym składniku: podstawa, stopnie dodawane przez każde źródło, bonus za rodzaj modelu oraz odejmowanie za wiek wag. Kolory odpowiadają zakresom na wykresie powyżej. Na końcu znajduje się słownik, który wyjaśnia każde pojęcie.

1
Zacznij od podstawy.
Dlaczego 7,000°, a nie zero: skala idzie od 0° do 9 999°, a część poniżej 7,000° jest zarezerwowana dla modeli, o których żadne źródło jeszcze nie raportuje, które mają tam zastępczą wartość, by listy były kompletne i nigdy nie wyprzedzały modeli z danymi. 7,000° to punkt startowy dla danych pomiarowych. Model z prawdziwymi danymi, ale prawie bez pobrań, stoi tutaj; wszystko co dalej to pomiary, a przestrzeń powyżej podstawy mieści dziesięć dziesięciokrotnych kroków w pobraniach po 300° każdy. Podstawa jest taka sama dla każdego modelu, więc nic nie decyduje; decydują stopnie powyżej niej.
7,000°
bieżąca suma
2
Dodaj pobrania.
178,060 równoważników pobrań łącznie, z Tokeny OpenRouter. Dziesięć razy więcej pobrań dodaje ten sam 300°, więc rozmiar ma znaczenie, ale nigdy nie dominuje wyniku.
+1,575°
8,575°
bieżąca suma
3
Dodaj tempo adopcji.
Około 13,493 pobrań dziennie teraz, mierzone między dwoma odczytami, z wagą ćwierć pobrania.
+310°
8,885°
bieżąca suma
=
Wynik heat.
Pozycja tego modelu na każdej liście na tej stronie. Nic innego tego nie zmienia.
8,885°

Słowniczek: używane tu terminy

Wynik heat: Jedna liczba pokazująca, jak bardzo model jest używany i pożądany teraz, od 0° do 9,999°. Każda lista na tej stronie z napisem hottest jest sortowana według tego i niczego innego.
Podstawa: 7,000° to punkt startowy dla każdego modelu z prawdziwymi danymi. Skala idzie od 0° do 9,999°; część poniżej podstawy jest zarezerwowana dla zastępczych modeli (bez danych), żeby model z danymi zawsze był wyżej. Podstawa jest taka sama dla wszystkich i nic nie decyduje; stopnie powyżej niej to właściwy pomiar.
Równoważniki pobrań: Wszystko, co wynik traktuje jak pobranie, zsumowane: same pobrania, każdy seeder torrenta jako 1,000, każde AI Horde zdjęcie i każde uruchomienie na stronie generującej jako jedno.
Skala logarytmiczna: Liczenie co dziesięć, nie co jeden: przejście z 1,000 do 10,000 pobrań dodaje tyle samo stopni, co z 10,000 do 100,000. Zapobiega to dominacji gigantów nad resztą.
Polubienia: Kciuki w górę i polubienia ze wszystkich źródeł, warte połowę pobrania na skali logarytmicznej.
Tempo adopcji: Ile pobrań dziennie model ma teraz, na podstawie różnicy między dwoma odczytami źródła. Ćwierć wagi terminu pobrania.
Zmierzony i szacowany: Zmierzony oznacza, że istnieją dwa odczyty źródła i różnica jest rzeczywista. Szacowany oznacza, że znana jest tylko dzisiejsza suma, a przeszłość jest rozłożona na czas życia modelu; strona mówi, który z nich pokazuje.
Seeder: Ktoś, kto trzyma kopię wag online, aby inni mogli je pobrać przez torrent, albo hostowany mirror robiący to samo. Każdy taki liczy się jako 1 000 pobrań.
AI Horde: Sieć wolontariuszy, która generuje obrazy za darmo na komputerach darczyńców. Liczba obrazów wygenerowanych z modelem jest publiczna i każde liczy się jako jedno pobranie.
Strony generujące: Strony, które mają własne kopie modelu i pozwalają ludziom generować z nim obrazy, takie jak PixAI, SeaArt i Yodayo. Ich pobrania liczą się jak na Civitai, a każde uruchomienie generowania to jedno pobranie.
Tokeny OpenRouter: Model tekstowy obsługiwany przez API, taki jak Claude czy GPT, nie ma wag do pobrania, więc jego użycie mierzy się tokenami: fragmentami tekstu, które przeczytał i napisał przez OpenRouter, bramkę używaną przez wiele aplikacji, w ciągu ostatnich 30 dni. Każde 10,000,000 tokenów liczy się jako jedno pobranie. Źródło: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Pełny model (checkpoint): Same wagi, plik, który generuje samodzielnie. Dostaje bonus, bo dodatki od niego zależą.
LoRA i embedding: Małe pliki dodatków, które kierują czyjeś wagi w stronę stylu, postaci lub koncepcji. Nie mogą działać samodzielnie.
Rodzina i wagi: Podstawa, na której zbudowano model, np. SD 1.5, SDXL, Flux lub Wan. Każdy model dziedziczy datę wydania wag swojej rodziny.
Wiek: Stopnie odejmowane za to, jak dawno wyszły wagi rodziny: 150° za rok, do 750°. Zachowuje stare pobrania, które miały lata na narastanie, zamrażając szczyt listy.
Wzmocnienie rodziny: Małe, ograniczone wsparcie dla LoRA z rodziny, którą ta strona teraz promuje, zawsze podane w rozbiciu.
Wynik zastępczy: Stabilna liczba poniżej minimum, przyznawana modelowi, o którym jeszcze nie ma danych źródłowych, żeby listy były kompletne. Nigdy nie jest wyżej niż model z danymi.
Nowy! (okres karencji): Model młodszy niż 7 dni pokazuje Nowy! zamiast wyniku i nie zajmuje miejsca w rankingu. Jego wynik jest liczony od pierwszego dnia, ale model jednodniowy rośnie najszybciej, więc bez oczekiwania #1 tygodnia byłby zawsze tym, który pojawił się wczoraj, a nie tym, który utrzymał się przez tydzień.
Trend: Jak wzrost modelu w danym okresie wypada na tle typowego wzrostu modelu w tym samym czasie. Szybszy niż zwykle to wzrost, wolniejszy to spadek.
Typowy model: Środek katalogu: połowa modeli z danymi rosła szybciej w tym okresie, połowa wolniej.

Jak popularność tego modelu zmieniała się w porównaniu do reszty katalogu: jego wzrost w pobraniach, polubieniach i użyciu w każdym okresie, mierzony względem typowego wzrostu modelu w tym samym czasie, wraz z jego wynikiem heat score. Powyżej typowego wzrostu oznacza wzrost, poniżej spadek. Przeszłość jest odtwarzana na podstawie dzisiejszych sum, pierwszego dnia modelu i zmierzonej prędkości pobrań, jeśli są dwa odczyty; model, który nie istniał na początku okresu, pokazuje n/d.

Podobne modele

Qwen3 235B A22B Instruct 2507

TEXT / LLM

Kimi K2 0711

TEXT / LLM

Modele AI do generowania obrazów, wideo i tekstu

Nemotron 3 Super to model tekstowy z rodziny Text / LLM wymieniony na ModelTrends.ai, katalogu tylko do odczytu otwartych modeli AI do obrazów, wideo i tekstu. Porównaj go z innymi modelami Text / LLM i sprawdź wynik popularności, aby zobaczyć trend.

Więcej modeli Text / LLM Więcej Text / LLM Tekst / LLM llm nvidia rozumowanie agenci kodowanie długi kontekst lokalny

Przeglądaj według rodziny modeli