Nemotron 3 Super
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NVIDIA | contexto de 262,144 tokens | $0.08/M entrada, $0.45/M salida. NVIDIA Nemotron 3 Super es un modelo híbrido abierto MoE de 120B parámetros, activando solo 12B parámetros para máxima eficiencia computacional y precisión en aplicaciones complejas multiagente. Construido sobre una arquitectura híbrida Mamba-Transformer Mixture-of-Experts con predicción multi-token (MTP), ofrece más del 50% de generación de tokens superior en comparación con los principales modelos abiertos. El modelo cuenta con una ventana de contexto de 1M tokens para coherencia agentica a largo plazo, razonamiento…NVIDIA | contexto de 262,144 tokens | $0.08/M entrada, $0.45/M salida. NVIDIA Nemotron 3 Super es un modelo híbrido abierto MoE de 120B parámetros, activando solo 12B parámetros para máxima eficiencia computacional y precisión en aplicaciones complejas multiagente. Construido sobre una arquitectura híbrida Mamba-Transformer Mixture-of-Experts con predicción multi-token (MTP), ofrece más del 50% de generación de tokens superior en comparación con los principales modelos abiertos. El modelo cuenta con una ventana de contexto de 1M tokens para coherencia agentica a largo plazo, razonamiento entre documentos y planificación de tareas de múltiples pasos. MoE latente permite llamar a 4 expertos por el costo de inferencia de uno solo, mejorando inteligencia y generalización. El entrenamiento RL multiambiente en más de 10 entornos ofrece precisión líder en benchmarks como AIME 2025, TerminalBench y SWE-Bench Verified. Totalmente abierto con pesos, datasets y recetas bajo la Licencia Abierta NVIDIA, Nemotron 3 Super permite fácil personalización y despliegue seguro en cualquier lugar — desde estaciones de trabajo hasta la nube.
Guías para este modelo
Ollama vs LM Studio (2026): qué app local de IA usar y qué modelos principales corre cada una
Mejor LLM local según el uso (octubre 2026): el modelo abierto adecuado para cada tarea
Pesos abiertos vs código abierto vs solo API: lo que realmente puedes hacer
¿Cuánta VRAM necesito realmente para IA local?
Cómo instalar Ollama y ejecutar una IA local (Windows, Mac, Linux)
¿Qué es un archivo GGUF? Modelos cuantizados explicados (Q4, Q8, fp8, NF4)
Notas del capitán
Notas del 2026-10-13
Nemotron 3 Super es el modelo híbrido MoE de 120 mil millones de parámetros de NVIDIA que mantiene activos solo 12 mil millones de parámetros durante la inferencia, lo que lo hace mucho más económico de ejecutar que su tamaño total sugiere. Su arquitectura Mamba-Transformer con predicción multi-token impulsa la velocidad de generación muy por encima de los modelos abiertos típicos de capacidad comparable. Es ideal para equipos que construyen pipelines multi-agente, flujos de trabajo con documentos largos o automatización de alto volumen que desean pesos abiertos que realmente puedan desplegar en su propio hardware.
Conocido por
- Ventana de contexto de 1 millón de tokens diseñada para razonamiento entre documentos y tareas multi-paso de agentes
- Solo 12 mil millones de parámetros activos en inferencia a pesar de tener 120 mil millones en total — ganancia de eficiencia significativa
- Capas de predicción multi-token que entregan más del 50% de generación más rápida que modelos abiertos comparables
- Modo de razonamiento activable o desactivable mediante una sola bandera en la plantilla de chat
- Pesos, conjuntos de datos y recetas de entrenamiento publicados bajo la Licencia de Modelo Abierto NVIDIA Nemotron
Cuidado con
- El requisito mínimo de hardware es 2× GPUs H100-80GB — no es un modelo local para consumidores.
- La Licencia de Modelo Abierto NVIDIA Nemotron no es una licencia de código abierto estándar; revise sus términos antes de un despliegue comercial.
- Los datos de preentrenamiento llegan hasta junio de 2025; el post-entrenamiento hasta febrero de 2026 — eventos recientes no estarán incluidos.
Prompts para probar
Plan de agente multi-paso
Eres un agente de automatización de TI. Un usuario reporta: su cliente VPN se conecta pero todas las consultas DNS agotan el tiempo, solo en la red corporativa, solo desde una actualización de firmware en su router ayer. Diagnostica las causas probables en orden de probabilidad, luego escribe un plan de remediación paso a paso que un técnico L1 pueda seguir sin escalación.
Razonamiento entre documentos
Aquí hay tres transcripciones de llamadas trimestrales de ganancias de la misma empresa que abarcan 18 meses. Identifica cualquier guía futura dada en las dos primeras llamadas, luego evalúa si los resultados de la tercera llamada confirmaron, no cumplieron o superaron cada compromiso. Señala cualquier guía que haya sido retirada silenciosamente sin explicación.
Tarea de codificación compleja
Escribe una función en Python que tome un esquema JSON arbitrario y una lista de diccionarios Python, valide cada diccionario contra el esquema y devuelva dos listas: registros válidos y registros inválidos con un mensaje de error por campo. No uses bibliotecas de terceros. Incluye casos límite para objetos anidados y arreglos en tus pruebas.
Comparar con
- Nemotron 3 UltraModelo con pesos abiertosContexto de 262,144 tokens · $0.60/M entrada, $2.40/M salida
- Nemotron 3.5 LightningModelo con pesos abiertosContexto de 262,144 tokens · $0.07/M entrada, $0.20/M salida
- NVIDIA Nemotron 3 Ultra 550B A55BModelo con pesos abiertosContexto de 262,144 tokens · $0.50/M entrada, $2.20/M salida
- NVIDIA Nemotron 3 Super 120B A12BModelo con pesos abiertosContexto de 262,144 tokens · $0.09/M entrada, $0.40/M salida
Más modelos de texto de nvidia
Preguntas frecuentes
- ¿Puedo ejecutar Nemotron 3 Super localmente?
- Sí, los pesos son abiertos y están disponibles en Hugging Face bajo la Licencia de Modelo Abierto NVIDIA Nemotron, pero el requisito mínimo es 2× GPUs H100-80GB, por lo que es un despliegue para centro de datos o estación de trabajo de alta gama, no una máquina de consumo.
- ¿Cuánto cuesta Nemotron 3 Super vía API y cuál es la ventana de contexto?
- El precio es $0.08 por millón de tokens de entrada y $0.45 por millón de tokens de salida; la ventana de contexto se extiende hasta 1 millón de tokens.
- ¿En qué se diferencia Nemotron 3 Super del Nemotron Nano?
- El modelo Super añade capas de Predicción Multi-Token para generación más rápida y mejor calidad, y está entrenado con cuantización NVFP4; el modelo Nano no incluye MTP y está orientado a despliegues con menor huella.
Veredicto del capitánUn modelo agente abierto serio — la eficiencia de parámetros activos es real, pero necesitas hardware de centro de datos para aprovecharla.
Ficha del modelo en Hugging Face
El capitán escribe estas notas a partir de la descripción y ficha del modelo. Los precios y tamaños de contexto son los del proveedor al momento de escribir y pueden cambiar.
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Updated Oct 22, 2026
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Also ranked: Bronze · Hottest this month · #72 Hottest AI model · #40 Hottest Text / LLM model · #40 Hottest Text / LLM text model
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Tendencia de popularidad de Nemotron 3 Super
Puntuación de calor desde 11 Mar 2026
Puntuación de popularidad
8,885°
Esta semana
▲
70.4%
8,815° entonces, 8,885° ahora
Este mes
▲
1,018%
8,567° entonces, 8,885° ahora
Último año
n/a
No fue lanzado/seguido
7,000°
Piso
La escala va de 0° a 9,999°. Todo lo que está por debajo de 7,000° se reserva para modelos que ninguna fuente reporta aún, que llevan un número provisional ahí para que las listas se mantengan completas. 7,000° es donde empiezan los datos medidos: un modelo con datos reales pero casi sin descargas se sitúa en el piso, y las mediciones llenan los grados por encima. El piso no dice nada sobre el modelo; solo los grados por encima lo hacen, y son los que separan un modelo de otro.
+1,575°
Tokens de OpenRouter
1,780,603,688,222 tokens procesados por este modelo a través de OpenRouter en los últimos 30 días, sumando prompts y respuestas. Cada 10,000,000 tokens cuentan como una descarga en el periodo de descargas, 178,060 en total; los tokens del último día se suman a la tasa de adopción. Fuente: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).
+310°
Tasa de adopción
Unos 13,493 descargas al día, medidos entre dos lecturas de las fuentes, nunca estimados a partir de un promedio de toda la vida. La velocidad pesa un cuarto del término de descargas, así que un aumento reciente se nota sin que un pico de un día supere años de uso.
Mostrar desglose detallado
Cada número en este sitio se puede verificar. La puntuación de popularidad de este modelo es 8,885°, y aquí se construye un ingrediente a la vez, con el total acumulado después de cada uno: el piso, los grados que añade cada fuente, el bono por el tipo de modelo y lo que la antigüedad de sus pesos resta. Los colores son las bandas del gráfico de arriba. El glosario al final define cada término.
- 1Empieza en el piso.Por qué 7,000° y no cero: la escala va de 0° a 9,999°, y la parte por debajo de 7,000° está reservada para modelos que ninguna fuente reporta aún, que llevan un número provisional ahí para que las listas se mantengan completas y nunca superen a un modelo con datos. 7,000° es donde empiezan los datos medidos. Un modelo con datos reales pero casi sin descargas está aquí; todo lo que sigue es medición, y el espacio sobre el piso tiene diez pasos de diez veces más descargas a 300° cada uno. El piso es igual para todos los modelos, así que no decide nada; los grados por encima sí.7,000°total acumulado
- 2Suma las descargas.178,060 equivalentes a descargas en total, de Tokens de OpenRouter. Diez veces las descargas suman el mismo 300°, así que el tamaño importa pero nunca domina la puntuación.+1,575°8,575°total acumulado
- 3Añade la tasa de adopción.Unos 13,493 descargas al día ahora mismo, medido entre dos lecturas, con un cuarto del peso.+310°8,885°total acumulado
- =La puntuación heat.Dónde está este modelo en cada lista de este sitio. Nada más la ajusta.8,885°
Glosario: los términos usados aquí
- Puntuación heat
- Un número que muestra cuánto se usa y quiere un modelo ahora mismo, de 0° a 9,999°. Cada lista en este sitio que dice más popular está ordenada por esto y nada más.
- Piso
- Los 7,000° con los que empieza todo modelo con datos reales. La escala va de 0° a 9,999°; la parte bajo el piso está reservada para sustitutos (modelos sin datos), para que un modelo con datos siempre esté por encima de uno sin. El piso es igual para todos y no decide nada; los grados sobre él son la medida.
- Equivalentes a descargas
- Todo lo que la puntuación trata como una descarga, sumado: las descargas mismas, cada seeder de torrent como 1,000, cada imagen de AI Horde y cada ejecución en un sitio de generación como uno.
- Escala logarítmica
- Cuenta de a decenas, no de a uno: pasar de 1,000 a 10,000 descargas suma los mismos grados que pasar de 10,000 a 100,000. Evita que los gigantes opaquen todo lo demás.
- Likes
- Pulgares arriba y likes de todas las fuentes, valen la mitad de una descarga cada uno en la escala logarítmica.
- Tasa de adopción
- Cuántas descargas al día recibe un modelo ahora mismo, según la diferencia entre dos lecturas de una fuente. Un cuarto del peso del término de descarga.
- Medido y estimado
- Medido significa que hay dos lecturas de una fuente y la diferencia es real. Estimado significa que solo se conoce el total de hoy y el pasado se distribuye a lo largo de la vida del modelo; el sitio indica cuál está mostrando.
- Seeder
- Alguien que mantiene una copia de los pesos en línea para que otros la descarguen por torrent, o un espejo alojado que hace lo mismo. Cada uno cuenta como 1,000 descargas.
- AI Horde
- Una red de voluntarios que genera imágenes gratis en computadoras donadas. El número de imágenes que ha hecho con un modelo es público, y cada una cuenta como una descarga.
- Sitios de generación
- Sitios que alojan sus propias copias de un modelo y permiten que la gente genere con él, como PixAI, SeaArt y Yodayo. Sus descargas cuentan igual que las de Civitai y cada generación cuenta como una descarga.
- Tokens de OpenRouter
- Un modelo de texto servido mediante una API, como Claude o GPT, no tiene pesos para descargar, por lo que su uso se mide en tokens: fragmentos de texto que leyó y escribió a través de OpenRouter, una puerta de acceso que usan muchas apps, durante los últimos 30 días. Cada 10,000,000 tokens cuentan como una descarga. Fuente: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Modelo completo (checkpoint)
- Los pesos en sí, el archivo que genera por sí solo. Tiene un bono porque los complementos dependen de él.
- LoRA y embedding
- Archivos pequeños que dirigen los pesos de otro hacia un estilo, personaje o concepto. No pueden funcionar solos.
- Familia y pesos
- La base sobre la que se construye un modelo, como SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Cada modelo hereda la fecha de lanzamiento de los pesos de su familia.
- Antigüedad
- Grados descontados según hace cuánto salieron los pesos de la familia: 150° por año, hasta 750°. Mantiene las descargas antiguas que tuvieron años para acumularse congelando la cima de la lista.
- Impulso de familia
- Un pequeño empujón limitado para LoRAs de una familia que este sitio está promoviendo ahora, siempre listado en el desglose.
- Puntaje provisional
- Un número estable por debajo del mínimo dado a un modelo que aún no tiene reportes de fuentes, para que las listas estén completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos.
- ¡Nuevo! (periodo de gracia)
- Un modelo con menos de 7 días muestra ¡Nuevo! en lugar de una puntuación y no ocupa lugar en los rankings. Su puntuación se calcula desde el primer día, pero un modelo de un día crece más rápido que cualquier otro, así que sin este periodo el #1 de la semana siempre sería el que salió ayer en vez del que se mantuvo una semana.
- Tendencia
- Cómo el crecimiento de un modelo en un período se compara con el crecimiento típico de modelos en ese mismo período. Más rápido que lo típico se lee como subida, más lento como bajada.
- Modelo típico
- El punto medio del catálogo: la mitad de los modelos con cifras crecieron más rápido en el período, la otra mitad más lento.
Cómo se ha movido la popularidad de este modelo frente al resto del catálogo: su crecimiento en descargas, likes y uso en cada periodo, medido contra el crecimiento típico de un modelo en el mismo periodo, con su puntuación de calor en ese momento. Por encima del crecimiento típico se lee como un aumento, por debajo como una caída. El pasado se reconstruye a partir de los totales de hoy, el primer día del modelo y su velocidad de descarga medida cuando hay dos lecturas; un modelo que no existía al inicio de un periodo muestra n/a.
Nemotron 3 Super es un modelo de texto para la familia Text / LLM listado en ModelTrends.ai, un catálogo de solo lectura de modelos de IA de imagen, vídeo y texto de código abierto. Compáralo con otros modelos Text / LLM y consulta su puntuación de calor para ver su tendencia.
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20
Modelos Qwen2
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