Pot rula Nemotron 3 Super local?

Da, greutățile sunt deschise și disponibile pe Hugging Face sub NVIDIA Nemotron Open Model License, dar cerința minimă este 2× GPU-uri H100-80GB, deci este o implementare pentru centru de date sau stație de lucru performantă, nu o mașină de consum.

Cât costă Nemotron 3 Super prin API și cât este fereastra de context?

Prețul este de 0,08 USD per milion de tokeni de intrare și 0,45 USD per milion de tokeni de ieșire; fereastra de context se extinde până la 1 milion de tokeni.

Cum diferă Nemotron 3 Super de Nemotron Nano?

Modelul Super adaugă straturi de predicție multi-token pentru generare mai rapidă și calitate mai bună și este antrenat cu cuantizare NVFP4; modelul Nano nu include MTP și vizează amprente de implementare mai mici.

▲

70.4%

săptămâna aceasta

Nemotron 3 Super

8885°

#llm #nvidia #raționament #agenți #programare #context lung

Luna aceasta

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 | 0,08$/M input, 0,45$/M output. NVIDIA Nemotron 3 Super este un model hibrid MoE open de 120B parametri, activând doar 12B parametri pentru eficiență maximă de calcul și acuratețe în aplicații multi-agent complexe. Construit pe o arhitectură hibridă Mamba-Transformer Mixture-of-Experts cu predicție multi-token (MTP), oferă peste 50% generare de tokeni mai mare comparativ cu modelele open de top. Modelul dispune de o fereastră de context de 1M tokeni pentru coerență agentică pe termen lung, raționament cross-document și planificare multi-pas a sarcinilor.…NVIDIA | context de 262.144 tokeni | 0,08$/M input, 0,45$/M output. NVIDIA Nemotron 3 Super este un model hibrid MoE open de 120B parametri, activând doar 12B parametri pentru eficiență maximă de calcul și acuratețe în aplicații multi-agent complexe. Construit pe o arhitectură hibridă Mamba-Transformer Mixture-of-Experts cu predicție multi-token (MTP), oferă peste 50% generare de tokeni mai mare comparativ cu modelele open de top. Modelul dispune de o fereastră de context de 1M tokeni pentru coerență agentică pe termen lung, raționament cross-document și planificare multi-pas a sarcinilor. MoE latent permite apelarea a 4 experți la costul inferenței unui singur expert, îmbunătățind inteligența și generalizarea. Antrenamentul RL multi-mediu pe peste 10 medii oferă acuratețe de top pe benchmark-uri precum AIME 2025, TerminalBench și SWE-Bench Verified. Complet open cu greutăți, seturi de date și rețete sub NVIDIA Open License, Nemotron 3 Super permite personalizare ușoară și implementare securizată oriunde — de la stație de lucru la cloud.

Ghiduri pentru acest model

Ollama vs LM Studio (2026): ce aplicație AI locală să folosești și ce modele de top rulează fiecare

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

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

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

Cum să instalezi Ollama și să rulezi un AI local (Windows, Mac, Linux)

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 Super este modelul hibrid MoE de 120 miliarde de parametri al NVIDIA, care activează doar 12 miliarde de parametri la inferență, făcându-l mult mai ieftin de rulat decât sugerează dimensiunea totală. Arhitectura sa Mamba-Transformer cu predicție multi-token împinge viteza de generare mult peste modelele open tipice cu capacitate comparabilă. Este potrivit pentru echipele care construiesc fluxuri multi-agent, fluxuri de lucru cu documente lungi sau automatizări de volum mare care doresc greutăți deschise pe care să le poată implementa pe propriul hardware.

Cunoscut pentru

Fereastră de context de 1 milion de tokeni construită pentru raționament cross-document și sarcini multi-step pentru agenți
Doar 12 miliarde de parametri activi la inferență în ciuda celor 120 miliarde total — câștig serios de eficiență
Straturi de predicție multi-token oferă o generare cu peste 50% mai rapidă decât modelele open comparabile
Modul de raționament poate fi activat sau dezactivat printr-un singur flag în template-ul de chat
Greutăți, seturi de date și rețete de antrenament toate publicate sub NVIDIA Nemotron Open Model License

Atenție la

Cererea minimă de hardware este 2× GPU-uri H100-80GB — acesta nu este un model local pentru consumatori.
Licența NVIDIA Nemotron Open Model License nu este o licență open-source standard; verificați termenii înainte de implementarea comercială.
Datele de pre-antrenament se opresc în iunie 2025; post-antrenamentul în februarie 2026 — evenimente recente vor lipsi.

Cel mai bun pentru

Agenți și utilizare unelte

Sugestii de încercat

Plan multi-step pentru agent

Ești un agent de automatizare IT. Un utilizator raportează: clientul VPN se conectează, dar toate interogările DNS expiră, doar în rețeaua corporativă, doar de la o actualizare de firmware a routerului de ieri. Diagnostică cauzele probabile în ordinea probabilității, apoi scrie un plan de remediere pas cu pas pe care un tehnician L1 îl poate urma fără escaladare.

Raționament cross-document

Iată trei transcrieri ale apelurilor trimestriale de câștiguri de la aceeași companie pe o perioadă de 18 luni. Identifică orice prognoză dată în primele două apeluri, apoi evaluează dacă rezultatele celui de-al treilea apel au confirmat, ratat sau depășit fiecare angajament. Marchează orice prognoză care a fost abandonată discret fără explicație.

Sarcină de codare dificilă

Scrie o funcție Python care primește un schelet JSON arbitrar și o listă de dicționare Python, validează fiecare dicționar conform scheletului și returnează două liste: înregistrări valide și înregistrări invalide cu un mesaj de eroare pe câmp. Nu folosi biblioteci terțe. Include cazuri limită pentru obiecte și array-uri imbricate în testele tale.

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
NVIDIA Nemotron 3 Ultra 550B A55B
Model cu greutăți deschise
context de 262,144 tokeni · $0.50/M intrare, $2.20/M ieșire
NVIDIA Nemotron 3 Super 120B A12B
Model cu greutăți deschise
context de 262,144 tokeni · $0.09/M intrare, $0.40/M ieșire

Mai multe modele text de la nvidia

Întrebări frecvente

Pot rula Nemotron 3 Super local?: Da, greutățile sunt deschise și disponibile pe Hugging Face sub NVIDIA Nemotron Open Model License, dar cerința minimă este 2× GPU-uri H100-80GB, deci este o implementare pentru centru de date sau stație de lucru performantă, nu o mașină de consum.
Cât costă Nemotron 3 Super prin API și cât este fereastra de context?: Prețul este de 0,08 USD per milion de tokeni de intrare și 0,45 USD per milion de tokeni de ieșire; fereastra de context se extinde până la 1 milion de tokeni.
Cum diferă Nemotron 3 Super de Nemotron Nano?: Modelul Super adaugă straturi de predicție multi-token pentru generare mai rapidă și calitate mai bună și este antrenat cu cuantizare NVFP4; modelul Nano nu include MTP și vizează amprente de implementare mai mici.

Verdictul căpitanului
Un model agentic serios open — eficiența parametrilor activi este reală, dar ai nevoie de hardware de centru de date pentru a o vedea.

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

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

Tendința de popularitate a Nemotron 3 Super

Scor de căldură din 11 Mar 2026

Scor de popularitate

8,885°

Săptămâna aceasta

▲

70.4%

8,815° atunci, 8,885° acum

Luna aceasta

▲

1,018%

8,567° atunci, 8,885° acum

Ultimul an

n/a

Nu a fost lansat/urmărit

7,000°

Prag minim

Scara merge de la 0° la 9.999°. Tot ce este sub 7,000° este rezervat pentru modelele despre care nicio sursă nu raportează încă, care au un număr provizoriu acolo ca să rămână listele complete. 7,000° este punctul de start pentru datele măsurate: un model cu date reale, dar aproape fără descărcări, stă la prag, iar măsurătorile umplu gradele de deasupra. Pragul nu spune nimic despre model; doar gradele de deasupra îl diferențiază de alte modele.

+1,575°

Tokeni OpenRouter

1,780,603,688,222 tokeni procesați de acest model prin OpenRouter în ultimele 30 de zile, împreună cu prompturile și răspunsurile. Fiecare 10,000,000 tokeni contează ca un download în termenul de descărcări, 178,060 în total; tokenii ultimei zile se adaugă la rata de adoptare. Sursa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+310°

Rata de adoptare

Aproximativ 13,493 descărcări pe zi, măsurate între două citiri ale surselor, niciodată estimate dintr-o medie pe viață. Viteza cântărește un sfert din termenul descărcărilor, așa că o creștere recentă se vede fără să lase un vârf de o zi să depășească ani de utilizare.

Arată detalii

Fiecare număr de pe acest site poate fi verificat. Scorul de popularitate al acestui model este 8,885°, iar aici este construit pas cu pas, cu totalul acumulat după fiecare ingredient: pragul minim, gradele adăugate de fiecare sursă, bonusul pentru tipul modelului și ce scade vârsta greutăților. Culorile sunt benzile din graficul de mai sus. Glosarul de la final definește fiecare termen.

1
Începe de la prag.
De ce 7,000° și nu zero: scara merge de la 0° la 9.999°, iar partea de sub 7,000° este rezervată modelelor despre care nicio sursă nu raportează încă, care au un număr provizoriu acolo ca să rămână listele complete și să nu depășească niciodată un model cu date. 7,000° este punctul de start pentru datele măsurate. Un model cu date reale, dar aproape fără descărcări, stă aici; tot ce urmează este măsurare, iar spațiul de deasupra pragului conține zece pași de zece ori mai multe descărcări, fiecare la 300°. Pragul este același pentru toate modelele, deci nu decide nimic; gradele de deasupra fac diferența.
7,000°
total curent
2
Adaugă descărcările.
178,060 echivalente de descărcări în total, de la Tokeni OpenRouter. De zece ori descărcările adaugă același 300°, deci mărimea contează, dar nu domină scorul.
+1,575°
8,575°
total curent
3
Adaugă rata de adoptare.
Aproximativ 13,493 descărcări pe zi acum, măsurate între două citiri, cu un sfert din greutate.
+310°
8,885°
total curent
=
Scorul de căldură.
Unde se situează acest model pe fiecare listă de pe site. Nimic altceva nu îl ajustează.
8,885°

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.

Cum s-a schimbat popularitatea acestui model față de restul catalogului: creșterea lui în descărcări, aprecieri și utilizare în fiecare perioadă, comparată cu creșterea tipică a unui model în aceeași perioadă, plus scorul său de căldură la momentul respectiv. Dacă e peste creșterea tipică, înseamnă că a crescut, dacă e sub, a scăzut. Istoricul se reconstruiește din totalurile de azi, prima zi a modelului și viteza lui de descărcare măsurată când sunt două citiri; un model care nu exista la începutul perioadei arată n/a.

Modele similare

L3.3 70B Euryale v2.3

Modele AI pentru generare de imagini, video și text

Nemotron 3 Super 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 context lung local

Răsfoiește după familia de modele