Открыты ли веса и могу ли я запускать это локально?

Да, веса BF16 доступны на Hugging Face под лицензией OpenMDW v1.1 и разрешены для коммерческого использования. Для запуска достаточно одного H100 80GB или A100 80GB, хотя для потребительского оборудования лучше использовать варианты NVFP4 или GGUF, рекомендованные NVIDIA.

Сколько стоит и какой размер контекста?

Через API стоимость составляет 0,07 доллара за миллион входных токенов и 0,20 доллара за миллион выходных токенов. Контекст — 256K токенов на одном H100; архитектура поддерживает до 1M токенов на мульти-GPU Blackwell.

Чем этот выпуск BF16 отличается от NVFP4?

BF16 — это эталонная контрольная точка с полной точностью, предназначенная для посттренировочных работ, таких как SFT, RL, дистилляция и создание собственных квантизированных вариантов. NVFP4 — рекомендованный NVIDIA вариант для оптимизированного инференса и низкой задержки.

▲

59.6%

эта неделя

Nemotron 3.5 Lightning

8980°

#llm #nvidia #логика #агенты #локально #длинный контекст

Этот месяц

Запустить модель

Предложения / Реклама

OpenRouter Терминал / API

Плата за токен

Общайся с этой моделью в браузере или вызывай её из кода с одним API-ключом.

NVIDIA | контекст 262 144 токена | $0.07/М вход, $0.20/М выход. NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning — открытая модель mixture-of-experts от NVIDIA с 3 миллиардами активных параметров из 30 миллиардов всего. Подходит для высокопроизводительных агентных рабочих нагрузок и специализированных задач, требующих доменной настройки.

Руководства по этой модели

Ollama против LM Studio (2026): какое локальное AI-приложение выбрать и какие топ-модели они поддерживают

Лучшие локальные LLM по задачам (октябрь 2026): подходящая открытая модель для каждой работы

Открытые веса, открытый исходный код и только API: что тебе действительно разрешено делать

Что такое файл GGUF? Объяснение квантизированных моделей (Q4, Q8, fp8, NF4)

Сколько VRAM мне действительно нужно для локального ИИ?

Как установить Ollama и запустить локальный ИИ (Windows, Mac, Linux)

Все руководства

Заметки капитана

Написано Captain, главным редактором

Заметки от 2026-10-13

Nemotron 3.5 Lightning — это модель Mixture-of-Experts с 30 миллиардами параметров от NVIDIA, с активными только 3 миллиардами параметров при инференсе, построенная на гибридной архитектуре Mamba-2, MoE и Attention. Выпуск в формате BF16 — эталонная контрольная точка, правильная отправная точка для дообучения, дистилляции или создания собственных квантизированных вариантов, а не самый быстрый путь в продакшен. Веса открыты, коммерческое использование разрешено, контекст 256K на одном H100.

Известен

Эффективность MoE: всего 30 млрд параметров, активны только 3 млрд за проход
Гибридная архитектура, сочетающая Mamba-2, слои MoE и Attention
Настраиваемый режим рассуждений — можно включать или выключать мышление при инференсе
Предназначена как база для дообучения и дистилляции, а не просто чат-эндпоинт
Поддерживает шесть языков, включая английский, испанский, французский, немецкий, итальянский и японский

Остерегайтесь

Этот выпуск BF16 предназначен для кастомизации; для низкой задержки NVIDIA рекомендует вариант NVFP4.
Развёртывание на одном H100 проверено до 256K токенов; для достижения 1M требуется мульти-GPU или оборудование Blackwell.
Веса открыты, но под лицензией OpenMDW v1.1 — это не стандартная лицензия Apache или MIT; ознакомьтесь с условиями.

Лучше всего подходит для

Агенты и использование инструментов

Подсказки для проб

Включение рассуждений для задачи

Вы решаете логистическую задачу. Склад отправляет заказы партиями по 12. В наличии 500 единиц продукта A, и ежедневно поступает 75 новых заказов. Каждый заказ запрашивает 3 единицы. Сколько полных дней продержится запас и в какой день отправится последняя полная партия? Покажите рассуждения по шагам.

Подготовка для дообучения в доменной области

Я готовлю датасет для контролируемого дообучения помощника по обзору юридических документов. Напишите 5 качественных пар инструкция-ответ, где инструкция просит модель определить конкретный тип пункта в выдержке из контракта, а ответ идентифицирует пункт, цитирует соответствующий текст и объясняет его значение простым языком.

Декомпозиция агентной задачи

Вы агент с доступом к инструменту веб-поиска, исполнению кода и записи файлов. Пользователь хочет еженедельный отчёт о ценах конкурентов для трёх SaaS-продуктов. Разбейте задачу на последовательность вызовов инструментов и подзадач, укажите, что каждый вызов получает или вычисляет и как результаты используются в итоговом отчёте.

Сравнить с

Nemotron 3 Ultra
Модель с открытыми весами
контекст из 262,144 токенов · $0.60/M вход, $2.40/M выход
Nemotron 3 Super
Модель с открытыми весами
контекст из 262,144 токенов · $0.08/M вход, $0.45/M выход
NVIDIA Nemotron 3 Ultra 550B A55B
Модель с открытыми весами
контекст из 262,144 токенов · $0.50/M вход, $2.20/M выход
Nemotron 3.5 Content Safety
Модель с открытыми весами
контекст из 131,072 токенов · $0.20/M вход, $0.20/M выход

Больше текстовых моделей от nvidia

Часто задаваемые вопросы

Открыты ли веса и могу ли я запускать это локально?: Да, веса BF16 доступны на Hugging Face под лицензией OpenMDW v1.1 и разрешены для коммерческого использования. Для запуска достаточно одного H100 80GB или A100 80GB, хотя для потребительского оборудования лучше использовать варианты NVFP4 или GGUF, рекомендованные NVIDIA.
Сколько стоит и какой размер контекста?: Через API стоимость составляет 0,07 доллара за миллион входных токенов и 0,20 доллара за миллион выходных токенов. Контекст — 256K токенов на одном H100; архитектура поддерживает до 1M токенов на мульти-GPU Blackwell.
Чем этот выпуск BF16 отличается от NVFP4?: BF16 — это эталонная контрольная точка с полной точностью, предназначенная для посттренировочных работ, таких как SFT, RL, дистилляция и создание собственных квантизированных вариантов. NVFP4 — рекомендованный NVIDIA вариант для оптимизированного инференса и низкой задержки.

Вердикт капитана
Серьёзная база для дообучения с продуманной архитектурой MoE — выбирайте её, когда нужно кастомизировать, а не просто чатить.

Карточка модели на Hugging Face

Капитан пишет эти заметки на основе описания модели и карточки модели. Цены и размеры контекста указаны на момент написания и могут измениться.

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: #54 Hottest AI model · #29 Hottest Text / LLM model · #29 Hottest Text / LLM text model

Not this creator?

Get your own badge

Тренд популярности Nemotron 3.5 Lightning

Показатель популярности с 11 Aug 2026

Индекс популярности

8,980°

Эта неделя

▲

59.6%

8,919° тогда, 8,980° сейчас

Этот месяц

▲

1,084%

8,655° тогда, 8,980° сейчас

Прошлый год

n/a

Еще не выпущено/не отслеживается

7,000°

Базовый уровень

Шкала от 0° до 9 999°. Всё ниже 7,000° отведено моделям, по которым ещё нет данных от источников — им дают временное число, чтобы списки были полными. 7,000° — это начало измеренных данных: модель с реальными данными, но почти без скачиваний, стоит на этом уровне, а измерения добавляют градусы сверху. Базовый уровень ничего не говорит о модели; только градусы сверху её отличают.

+1,656°

Токены OpenRouter

3,296,276,417,858 токенов обработано этой моделью через OpenRouter за последние 30 дней, вместе с подсказками и ответами. Каждые 10,000,000 токенов считаются за одно скачивание в термине скачиваний, всего 329,627; токены последнего дня учитываются в коэффициенте роста. Источник: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+324°

Темп внедрения

Около 21,182 скачиваний в день, измеряется между двумя замерами источников, не считается по среднему за всё время. Скорость считается как четверть от общего показателя скачиваний, чтобы свежий всплеск был виден, но однодневный пик не перебивал годы использования.

Показать подробности

Каждое число на этом сайте можно проверить. Рейтинг популярности этой модели — 8,980°, и здесь он построен по частям, с итогом после каждого шага: базовый уровень, градусы, добавляемые каждым источником, бонус за тип модели и вычет за возраст весов. Цвета соответствуют диапазонам на графике выше. В конце есть словарь, где объяснены все термины.

1
Начинаем с базового уровня.
Почему 7,000°, а не ноль: шкала от 0° до 9 999°, и часть ниже 7,000° отведена моделям без данных от источников — им дают временное число, чтобы списки были полными и они не обгоняли модели с данными. 7,000° — начало измеренных данных. Модель с реальными данными, но почти без скачиваний, стоит здесь; всё, что дальше, — измерения, а пространство выше базового уровня содержит десять десятикратных шагов скачиваний по 300° каждый. Базовый уровень одинаков для всех моделей, он ничего не решает; решают градусы сверху.
7,000°
текущий итог
2
Добавь загрузки.
329,627 эквивалентов загрузок всего, с Токены OpenRouter. Десятикратное увеличение загрузок добавляет те же 300°, так что размер важен, но не доминирует в оценке.
+1,656°
8,656°
текущий итог
3
Добавь темп внедрения.
Примерно 21,182 загрузок в день сейчас, измерено между двумя замерами, с четвертью веса.
+324°
8,980°
текущий итог
=
Итоговый показатель heat.
Где эта модель находится в каждом списке на этом сайте. Ничто другое на него не влияет.
8,980°

Глоссарий: используемые здесь термины

Показатель heat: Одно число, показывающее, насколько модель сейчас используется и востребована, от 0° до 9,999°. Все списки на сайте с пометкой hottest сортируются именно по нему.
Минимум: 7,000° — стартовая точка для каждой модели с реальными данными. Шкала от 0° до 9,999°; часть ниже минимума отведена для моделей без данных, чтобы модели с данными всегда были выше. Минимум одинаков для всех и ничего не решает; градусы выше него — это измерение.
Эквиваленты загрузок: Всё, что считается как загрузка в оценке, сложенное вместе: сами загрузки, каждый сид торрента считается за 1,000, каждое изображение AI Horde и каждый запуск на сайте генерации считаются за один.
Логарифмическая шкала: Счёт по десяткам, а не по единицам: переход от 1,000 к 10,000 загрузок добавляет столько же градусов, сколько от 10,000 к 100,000. Это не даёт гигантам заглушать всё остальное.
Лайки: Одобрения и лайки со всех источников, каждый стоит половину загрузки на логарифмической шкале.
Темп внедрения: Сколько загрузок в день получает модель сейчас, по разнице между двумя замерами источника. Четверть веса от термина загрузки.
Измерено и оценено: Измерено значит, что есть два показания источника, и разница реальна. Оценено значит, что известна только сегодняшняя сумма, а прошлое распределено по жизни модели; сайт показывает, что именно отображается.
Сидер: Кто-то, кто хранит копию весов онлайн, чтобы другие могли скачать через торрент, или размещённое зеркало, делающие то же самое. Каждый такой считается за 1000 загрузок.
AI Horde: Волонтёрская сеть, которая бесплатно генерирует изображения на пожертвованных компьютерах. Количество изображений, созданных с моделью, публично, и каждое считается за одну загрузку.
Сайты генерации: Сайты, которые хранят свои копии модели и позволяют людям генерировать с ней, например PixAI, SeaArt и Yodayo. Их загрузки считаются как у Civitai, и каждый запуск генерации — за одну загрузку.
Токены OpenRouter: Текстовая модель, обслуживаемая через API, такая как Claude или GPT, не имеет весов для скачивания, поэтому её использование измеряется токенами: кусочками текста, которые она прочитала и написала через OpenRouter, шлюз, который используют многие приложения, за последние 30 дней. Каждые 10,000,000 токенов считаются за одно скачивание. Источник: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Полная модель (чекпоинт): Сами веса, файл, который генерирует самостоятельно. Получает бонус, потому что от него зависят дополнения.
LoRA и эмбеддинг: Небольшие файлы-дополнения, которые направляют чужие веса в сторону стиля, персонажа или концепции. Они не могут работать сами по себе.
Семейство и веса: База, на которой построена модель, например SD 1.5, SDXL, Flux или Wan. Каждая модель наследует дату выпуска весов своего семейства.
Возраст: Градусы снимаются за то, как давно вышли веса семейства: 150° в год, максимум 750°. Старые загрузки, которые успели накопиться за годы, остаются вверху списка.
Буст семейства: Небольшой ограниченный толчок для LoRA из семейства, которое этот сайт сейчас продвигает, всегда указан в разбивке.
Оценка-замена: Стабильное число ниже минимального, даваемое модели, о которой ещё нет данных, чтобы списки были полными. Никогда не выше модели с данными.
Новинка! (период ожидания): Модель младше 7 дней показывает Новинка! вместо оценки и не занимает место в рейтинге. Её оценка вычисляется с первого дня, но модель в один день растёт быстрее всего, поэтому без ожидания #1 недели всегда была бы модель, вышедшая вчера, а не та, что держалась неделю.
Тренд: Как рост модели за период сравнивается с типичным ростом модели за тот же период. Быстрее типичного — рост, медленнее — падение.
Типичная модель: Средина каталога: половина моделей с цифрой росли быстрее за период, половина медленнее.

Как менялась популярность этой модели по сравнению с остальным каталогом: её рост по загрузкам, лайкам и использованию за каждый период, измеренный относительно типичного роста моделей за тот же период, с учётом её текущего показателя heat score. Если выше типичного роста — значит рост, если ниже — спад. Прошлое восстанавливается по сегодняшним итогам, первому дню модели и скорости загрузок, если есть два замера; если модель не существовала в начале периода, показывается n/a.

ИИ-модели для генерации изображений, видео и текста

Nemotron 3.5 Lightning — это текстовая модель для семейства Text / LLM, представленная на ModelTrends.ai, каталоге открытых ИИ-моделей для изображений, видео и текста, доступном только для чтения. Сравните её с другими моделями Text / LLM и посмотрите индекс популярности, чтобы оценить тренд.

Другие модели Text / LLM Другие Текст / LLM Text / LLM llm nvidia логика агенты локально длинный контекст многоязычность

Обзор по семействам моделей