Model
.ai
urmărim modelele AI deschise
nvidia | context de 262.144 tokeni | 0,06$/M input, 0,16$/M output. NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning este cel mai rapid model deschis NVIDIA pentru agenți mereu activi și sarcini specializate cu volum mare. Oferă un salt substanțial în capacitatea agentică față de predecesorul său Nemotron 3 Nano, cu un throughput de până la 4x mai mare pe un context de 1M tokeni.
Ghiduri pentru acest model
Toate ghidurile
NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning este cel mai rapid model din linia Nemotron de la NVIDIA, construit pentru agenți mereu activi și sarcini cu volum mare unde debitul contează mai mult decât capacitatea brută. Oferă o fereastră de context de 262.144 tokeni la un preț scăzut per token, cu câștiguri de debit revendicate față de predecesorul său Nemotron 3 Nano. Dacă rulezi agenți la scară largă și ai nevoie de viteză fără o factură de model frontieră, aceasta este versiunea pe care trebuie să o iei în considerare.

Cunoscut pentru

  • Cel mai mare debit din familia Nemotron, de până la 4x mai rapid decât Nemotron 3 Nano pe contexte lungi
  • Fereastră de context de 262.144 tokeni pentru documente lungi și sesiuni extinse ale agenților
  • Preț scăzut: 0,06 USD per milion tokeni de intrare, 0,16 USD per milion tokeni de ieșire
  • Conceput special pentru pipeline-uri agentice și sarcini specializate cu volum mare
  • Etichetat ca model de raționament în ciuda poziționării sale axate pe viteză

Atenție la

  • Greutățile nu sunt deschise; îl rulezi doar prin API, fără implementare locală.
  • Modelele optimizate pentru viteză sacrifică unele capacități pentru debit — verifică calitatea pe sarcina ta înainte de a te angaja la volum mare.
  • NVIDIA nu a publicat o fișă tehnică a modelului, deci detaliile arhitecturii și termenii licenței nu sunt disponibili.

Sugestii de încercat

Plan agent în mai mulți pași
Ești un agent autonom. Un utilizator dorește să cerceteze concurenții pentru un instrument de stabilire a prețurilor B2B SaaS, să redacteze un raport sumar și să programeze o întâlnire de follow-up. Împarte aceasta într-o secvență de apeluri discrete de unelte și sub-sarcini, identifică ce date sunt necesare pentru fiecare pas și marchează orice pas unde ar trebui să fie necesară aprobarea umană înainte de a continua.
Extracție de date la volum mare
Extrage toate companiile numite, cifrele lor de venit declarate și anul la care se referă fiecare cifră din următorul transcript al apelului de câștiguri. Returnează rezultatele ca un array JSON cu cheile: company, revenue, currency, year. Dacă o valoare nu este declarată, folosește null. Transcript: [inserează transcriptul aici]
Raționament pe document lung
Inserez mai jos un document de cerințe de produs de 200 de pagini. Identifică cele trei cerințe tehnic cele mai riscante, explică de ce fiecare este riscantă și sugerează o măsură de atenuare pentru fiecare risc. Păstrează fiecare răspuns la trei propoziții. Document: [inserează documentul aici]

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 3.5 Lightning local?
Nu. Greutățile nu sunt publice, deci poți accesa modelul doar prin API-ul NVIDIA.
Cât costă și cât de lungă este fereastra de context?
Costă 0,06 USD per milion tokeni de intrare și 0,16 USD per milion tokeni de ieșire, cu o fereastră de context de 262.144 tokeni.
Cum diferă de Nemotron 3 Nano?
NVIDIA poziționează Lightning ca un salt substanțial în capacitatea agentică față de Nano, cu un debit de până la 4x mai mare pe o sarcină cu context de 1 milion de tokeni.
Verdictul căpitanului
Un model API ieftin și rapid, construit pentru pipeline-uri agentice la scară — util dacă debitul este blocajul tău și implementarea locală nu este o cerință.
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
NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning pe ModelTrends.ai: Heat 2,365°
Made this model? Show this badge on your page.
Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
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.