Pot rula Nemotron 3 Nano 30B A3B local?

Da — greutățile sunt complet deschise și disponibile pe Hugging Face sub NVIDIA Nemotron Open Model License. La 30B parametri total vei avea nevoie de VRAM substanțial pentru inferență la precizie completă, deși designul MoE înseamnă că doar 3,5B parametri sunt activi per token.

Cât costă utilizarea prin API și care este limita contextului?

NVIDIA listează 0,06 USD per milion de tokeni de intrare și 0,24 USD per milion de tokeni de ieșire, cu o fereastră de context de 262.144 tokeni.

Cum se compară cu Qwen3-30B-A3B?

Ambele au același număr de parametri activi și scală MoE. Nemotron conduce la sarcini agentice (SWE-Bench, BFCL, media Arena-Hard) și matematică formală (MiniF2F); Qwen3-30B-A3B conduce la recuperare pe context lung (AA-LCR) și cunoștințe generale (MMLU-Pro). Nemotron vine și cu date de antrenament și rețete deschise, pe când Qwen3 nu.

Nemotron 3 Nano 30B A3B

3117°

#llm #nvidia #raționament #agenți #programare #local

Rulează modelul

Oferte / Reclame

OpenRouter Terminal / API

Plătește pe token

Conversează cu acest model în browser sau apelează-l din codul tău cu o singură cheie API.

NVIDIA | context de 262.144 tokeni | 0,06$/M input, 0,24$/M output. NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B A3B este un model mic de limbaj MoE cu cea mai mare eficiență de calcul și acuratețe pentru dezvoltatori pentru a construi sisteme AI agentice specializate. Modelul este complet deschis cu greutăți, seturi de date și rețete deschise, astfel încât dezvoltatorii pot personaliza, optimiza și implementa modelul pe infrastructura lor pentru maximă confidențialitate și securitate.

Ghiduri pentru acest model

Cel mai bun LLM local după caz de utilizare (octombrie 2026): modelul open potrivit pentru fiecare job

De câțiva GB de VRAM am nevoie cu adevărat pentru AI local?

Greutăți deschise vs open source vs doar API: ce ai voie să faci cu adevărat

Ce este un fișier GGUF? Modele cuantificate explicate (Q4, Q8, fp8, NF4)

Toate ghidurile

Notele căpitanului

Scris de Captain, editorul casei

Note din 2026-10-13

Nemotron 3 Nano 30B A3B este un model Mixture-of-Experts de la NVIDIA care activează doar 3,5 miliarde de parametri per token din totalul de 30 miliarde, făcându-l neobișnuit de eficient pentru clasa sa de capacitate. Este construit special pentru fluxuri agentice și suportă trasarea raționamentului comutabilă. Greutățile, seturile de date și rețetele de antrenament sunt toate deschise, deci poți face fine-tuning și găzduire locală fără permisiune.

Cunoscut pentru

Trasare comutabilă a lanțului de gândire: urmele raționamentului pot fi activate sau dezactivate per cerere.
Benchmark-uri agentice puternice, inclusiv scoruri SWE-Bench și BFCL pentru apelarea funcțiilor.
Arhitectură MoE care activează doar 3,5B din 30B parametri per token pentru cost redus de calcul.
Fereastră de context de 262k tokeni cu scoruri solide RULER pentru recuperare.
Complet deschis: greutăți, seturi de date și rețete de antrenament publicate.

Atenție la

Guvernat de NVIDIA Nemotron Open Model License, nu o licență permisivă Apache sau MIT — citește-o înainte de implementare.
Recuperarea pe context lung (AA-LCR) este vizibil mai slabă decât Qwen3-30B-A3B; nu te baza pe ea pentru sarcini de căutare în profunzime.
30B parametri total înseamnă că ai nevoie de VRAM semnificativ pentru rulare locală la precizie completă.

Cel mai bun pentru

Agenți și utilizare unelte

Sugestii de încercat

Depanează un agent care eșuează

Am un agent Python care apelează o API meteo și apoi scrie un rezumat într-un fișier. Eșuează silențios când API-ul returnează 429. Explică-mi cum să adaug logică de retry cu backoff exponențial, să gestionez elegant eroarea de limitare a ratei și să înregistrez eșecurile fără să se prăbușească bucla agentului. Arată codul revizuit.

Verificare demonstrație matematică dificilă

Demonstrează că pentru orice întreg n mai mare decât 1, n^5 - n este divizibil cu 30. Arată fiecare pas al raționamentului, identifică factorii primi tratați separat și confirmă că rezultatul este valabil pentru n = 2, 3 și 6 ca verificare de bun simț.

Planifică o sarcină de cercetare multi-pas

Ești un agent cu acces la un instrument de căutare web și la un instrument de execuție cod. Conturează un plan pas cu pas pentru a determina care dintre cele cinci cele mai mari modele lingvistice cu greutăți deschise lansate în 2025 are cel mai mic cost per token util de ieșire pe sarcini de codare. Specifică ce face fiecare apel de instrument și ce porți decizionale există între pași.

Compară cu

Nemotron 3 Ultra
Model cu greutăți deschise
context de 262,144 tokeni · $0.60/M intrare, $2.40/M ieșire
Nemotron 3.5 Lightning
Model cu greutăți deschise
context de 262,144 tokeni · $0.07/M intrare, $0.20/M ieșire
Nemotron 3 Super
Model cu greutăți deschise
context de 262,144 tokeni · $0.08/M intrare, $0.45/M ieșire
NVIDIA Nemotron 3 Ultra 550B A55B
Model cu greutăți deschise
context de 262,144 tokeni · $0.50/M intrare, $2.20/M ieșire

Mai multe modele text de la nvidia

Întrebări frecvente

Pot rula Nemotron 3 Nano 30B A3B local?: Da — greutățile sunt complet deschise și disponibile pe Hugging Face sub NVIDIA Nemotron Open Model License. La 30B parametri total vei avea nevoie de VRAM substanțial pentru inferență la precizie completă, deși designul MoE înseamnă că doar 3,5B parametri sunt activi per token.
Cât costă utilizarea prin API și care este limita contextului?: NVIDIA listează 0,06 USD per milion de tokeni de intrare și 0,24 USD per milion de tokeni de ieșire, cu o fereastră de context de 262.144 tokeni.
Cum se compară cu Qwen3-30B-A3B?: Ambele au același număr de parametri activi și scală MoE. Nemotron conduce la sarcini agentice (SWE-Bench, BFCL, media Arena-Hard) și matematică formală (MiniF2F); Qwen3-30B-A3B conduce la recuperare pe context lung (AA-LCR) și cunoștințe generale (MMLU-Pro). Nemotron vine și cu date de antrenament și rețete deschise, pe când Qwen3 nu.

Verdictul căpitanului
Un MoE cu adevărat deschis, orientat agentic, care performează peste așteptări față de numărul de parametri activi — merită încercat dacă găzduiești local pipeline-uri de raționament.

Fișa modelului pe Hugging Face

Căpitanul scrie aceste note pe baza descrierii modelului și a fișei modelului. Prețurile și dimensiunile contextului sunt cele ale furnizorului la momentul scrierii și pot varia.

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

Not this creator?

Get your own badge

Cum se adună acest scor

Acest model nu are încă date de popularitate de la nicio sursă, așa că are un număr provizoriu sub 7,000° care menține listele complete. Nu va fi niciodată clasat mai sus decât un model cu date. Descompunerea apare aici imediat ce o sursă o raportează.

Glosar: termenii folosiți aici

Scor de căldură: Un număr care arată cât de mult este folosit și dorit un model acum, de la 0° la 9.999°. Fiecare listă de pe site care spune „cele mai călduroase” este sortată după acest scor și nimic altceva.
Prag: 7.000° este punctul de start pentru orice model cu date reale. Scara merge de la 0° la 9.999°; partea de sub prag este rezervată pentru înlocuitori (modele fără date), ca să fie sigur că un model cu date e mereu mai sus decât unul fără. Pragul e același pentru toți și nu decide nimic; gradele de deasupra lui sunt măsurătoarea.
Echivalente descărcări: Tot ce scorul tratează ca o descărcare, adunat: descărcările în sine, fiecare seeder de torrent ca 1.000, fiecare imagine AI Horde și fiecare rulare pe un site de generare ca una.
Scară logaritmică: Se numără la zeci, nu la unități: trecerea de la 1.000 la 10.000 descărcări adaugă aceleași grade ca trecerea de la 10.000 la 100.000. Astfel, modelele mari nu acoperă tot ce e mic.
Aprecieri: Like-uri și aprecieri de oriunde, fiecare valorează jumătate dintr-o descărcare pe scara logaritmică.
Rata de adoptare: Câte descărcări pe zi primește un model acum, calculat din diferența dintre două citiri ale unei surse. Are un sfert din greutatea termenului de descărcare.
Măsurat și estimat: Măsurat înseamnă că există două citiri ale unei surse și diferența este reală. Estimat înseamnă că se știe doar totalul de azi, iar trecutul este împărțit pe durata vieții modelului; site-ul spune care dintre ele este afișat.
Seeder: Cineva care păstrează o copie a greutăților online pentru ca alții să le descarce prin torrent, sau o oglindă găzduită care face același lucru. Fiecare contează ca 1.000 de descărcări.
AI Horde: O rețea de voluntari care generează imagini gratuit pe calculatoare donate. Numărul de imagini create cu un model este public și fiecare contează ca o descărcare.
Site-uri de generare: Site-uri care găzduiesc propriile copii ale unui model și permit oamenilor să genereze cu el, cum ar fi PixAI, SeaArt și Yodayo. Descărcările lor contează ca cele de pe Civitai, iar fiecare rulare de generare ca o descărcare.
Tokeni OpenRouter: Un model de text servit printr-un API, cum ar fi Claude sau GPT, nu are greutăți de descărcat, deci utilizarea sa se măsoară în tokeni: bucățile de text citite și scrise prin OpenRouter, un gateway folosit de multe aplicații, în ultimele 30 de zile. Fiecare 10,000,000 tokeni contează ca un download. Sursa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model complet (checkpoint): Greutățile în sine, fișierul care generează singur. Primește un bonus pentru că depind de el add-on-urile.
LoRA și embedding: Fișiere mici add-on care direcționează greutățile altcuiva spre un stil, un personaj sau un concept. Nu pot rula singure.
Familie și greutăți: Baza pe care este construit un model, cum ar fi SD 1.5, SDXL, Flux sau Wan. Fiecare model moștenește data lansării greutăților familiei sale.
Vârstă: Grade scăzute în funcție de cât timp a trecut de când au apărut greutățile familiei: 150° pe an, până la 750°. Păstrează descărcările vechi care au avut ani să se acumuleze, blocând topul listei.
Boost de familie: Un mic impuls limitat pentru LoRA-urile unei familii pe care site-ul o promovează acum, întotdeauna listat în detaliu.
Scor de rezervă: Un număr stabil sub prag, dat unui model despre care nicio sursă nu raportează încă, ca listele să rămână complete. Nu se clasează niciodată peste un model cu date.
Nou! (perioadă de grație): Un model mai nou de 7 zile afișează Nou! în loc de scor și nu ocupă loc în clasamente. Scorul său este calculat de la prima zi, dar un model de o zi crește mai rapid decât orice altceva, deci fără această așteptare, modelul #1 al săptămânii ar fi întotdeauna cel apărut ieri, nu cel care a rezistat o săptămână.
Tendință: Cum se compară creșterea unui model într-o perioadă cu creșterea tipică a unui model în aceeași perioadă. Mai rapid decât tipicul înseamnă creștere, mai lent scădere.
Model tipic: Mijlocul catalogului: jumătate dintre modele cu o cifră au crescut mai repede în perioada respectivă, jumătate mai încet.

Modele similare

Modele AI pentru generare de imagini, video și text

Nemotron 3 Nano 30B A3B este un model de text pentru familia Text / LLM, listat pe ModelTrends.ai, un catalog doar pentru citire al modelelor AI open source pentru imagini, video și text. Compară-l cu alte modele Text / LLM și verifică-i scorul de căldură pentru a vedea cât este de popular.

Mai multe modele Text / LLM llm nvidia raționament agenți programare local context lung

Răsfoiește după familia de modele