Nemotron 3.5 Lightning
8980°
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NVIDIA | contexto de 262,144 tokens | $0.07/M entrada, $0.20/M salida. NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning es un modelo abierto de mezcla de expertos de NVIDIA, con 3B parámetros activos de un total de 30B. Está diseñado para cargas de trabajo agenticas de alto rendimiento y tareas especializadas que se benefician de la personalización específica de dominio.
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
¿Qué es un archivo GGUF? Modelos cuantizados explicados (Q4, Q8, fp8, NF4)
¿Cuánta VRAM necesito realmente para IA local?
Cómo instalar Ollama y ejecutar una IA local (Windows, Mac, Linux)
Notas del capitán
Notas del 2026-10-13
Nemotron 3.5 Lightning es un modelo Mixture-of-Experts de 30B parámetros de NVIDIA con solo 3B parámetros activos en inferencia, construido sobre una arquitectura híbrida Mamba-2, MoE y Atención. La versión BF16 aquí es el checkpoint de referencia — el punto de partida adecuado para fine-tuning, destilación o para crear tus propias variantes cuantizadas, no el camino más rápido a producción. Pesos abiertos, uso comercial permitido y 256K de contexto en una sola H100.
Conocido por
- Eficiencia MoE: 30B parámetros totales, solo 3B activos por pasada
- Arquitectura híbrida que mezcla Mamba-2, capas MoE y Atención
- Modo de razonamiento configurable — activar o desactivar el pensamiento en inferencia
- Diseñado como base para fine-tuning y destilación, no solo como endpoint de chat
- Soporta seis idiomas incluyendo inglés, español, francés, alemán, italiano y japonés
Cuidado con
- Esta versión BF16 es para trabajos de personalización; para servicio de baja latencia, NVIDIA recomienda la variante NVFP4.
- El despliegue en una sola H100 está validado hasta 256K tokens; alcanzar 1M requiere multi-GPU o hardware Blackwell.
- Los pesos son abiertos pero bajo el Acuerdo de Licencia OpenMDW v1.1 — no es una licencia estándar Apache o MIT; revisa los términos.
Prompts para probar
Activar razonamiento en un problema
Estás resolviendo un problema logístico. Un almacén envía pedidos en lotes de 12. Tiene 500 unidades del producto A y recibe 75 nuevos pedidos cada día. Cada pedido solicita 3 unidades. ¿Cuántos días completos hasta que se agote el stock y en qué día se envía el último lote completo? Muestra tu razonamiento paso a paso.
Preparación para fine-tuning de dominio
Estoy preparando un conjunto de datos para fine-tuning supervisado de un asistente de revisión de documentos legales. Escribe 5 pares de instrucción-respuesta de alta calidad donde la instrucción pida al modelo identificar un tipo específico de cláusula en un extracto de contrato, y la respuesta identifique la cláusula, cite el texto relevante y explique su importancia en lenguaje sencillo.
Descomposición de tarea agentiva
Eres un agente con acceso a una herramienta de búsqueda web, una de ejecución de código y una para escribir archivos. Un usuario quiere un informe semanal sobre precios de competidores para tres productos SaaS. Divide esto en una secuencia concreta de llamadas a herramientas y subtareas, especificando qué obtiene o calcula cada llamada y cómo las salidas alimentan el informe final.
Comparar con
- Nemotron 3 UltraModelo con pesos abiertosContexto de 262,144 tokens · $0.60/M entrada, $2.40/M salida
- Nemotron 3 SuperModelo con pesos abiertosContexto de 262,144 tokens · $0.08/M entrada, $0.45/M salida
- NVIDIA Nemotron 3 Ultra 550B A55BModelo con pesos abiertosContexto de 262,144 tokens · $0.50/M entrada, $2.20/M salida
- Nemotron 3.5 Content SafetyModelo con pesos abiertosContexto de 131,072 tokens · $0.20/M entrada, $0.20/M salida
Más modelos de texto de nvidia
Preguntas frecuentes
- ¿Los pesos son abiertos y puedo ejecutar esto localmente?
- Sí, los pesos BF16 están en Hugging Face bajo la licencia OpenMDW v1.1 y permiten uso comercial. Una sola H100 80GB o A100 80GB lo maneja, aunque para hardware de consumo querrás las variantes NVFP4 o GGUF que NVIDIA menciona por separado.
- ¿Cuánto cuesta y cuál es la ventana de contexto?
- Por API cuesta $0.07 por millón de tokens de entrada y $0.20 por millón de tokens de salida. La ventana de contexto es de 256K tokens en una sola H100; la arquitectura soporta hasta 1M tokens en configuraciones multi-GPU Blackwell.
- ¿En qué se diferencia esta versión BF16 de la NVFP4?
- La versión BF16 es el checkpoint de referencia en precisión completa, destinada a trabajos post-entrenamiento como SFT, RL, destilación y producción de variantes cuantizadas propias. La versión NVFP4 es la recomendada por NVIDIA para inferencia optimizada y despliegue de baja latencia.
Veredicto del capitánUna base seria para fine-tuning con una arquitectura MoE ingeniosa — úsalo cuando necesites personalizar, no solo para un endpoint de chat.
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: #54 Hottest AI model · #29 Hottest Text / LLM model · #29 Hottest Text / LLM text model
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Tendencia de popularidad de Nemotron 3.5 Lightning
Puntuación de calor desde 11 Aug 2026
Puntuación de popularidad
8,980°
Esta semana
▲
59.6%
8,919° entonces, 8,980° ahora
Este mes
▲
1,083%
8,655° entonces, 8,980° 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.
+1,656°
Tokens de OpenRouter
3,296,276,417,858 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, 329,627 en total; los tokens del último día se suman a la tasa de adopción. Fuente: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).
+324°
Tasa de adopción
Unos 21,182 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 8,980°, 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.329,627 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.+1,656°8,656°total acumulado
- 3Añade la tasa de adopción.Unos 21,182 descargas al día ahora mismo, medido entre dos lecturas, con un cuarto del peso.+324°8,980°total acumulado
- =La puntuación heat.Dónde está este modelo en cada lista de este sitio. Nada más la ajusta.8,980°
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 3.5 Lightning 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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3
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Modelos MiniMax H3
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Modelos Hunyuan
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Modelos Ideogram
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20
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