Maaari ko bang patakbuhin ang Nemotron 3.5 Lightning nang lokal?

Hindi. Hindi pampubliko ang mga timbang, kaya maaari mo lamang itong ma-access sa pamamagitan ng API ng NVIDIA.

Magkano ang gastos at gaano kahaba ang konteksto?

Nagkakahalaga ito ng $0.06 bawat milyon na input tokens at $0.16 bawat milyon na output tokens, na may 262,144-token na window ng konteksto.

Paano ito naiiba sa Nemotron 3 Nano?

Ipinoposisyon ng NVIDIA ang Lightning bilang isang malaking pag-angat sa kakayahan ng ahente kumpara sa Nano, na may hanggang 4x na mas mataas na throughput sa isang 1-milyong-token na workload ng konteksto.

NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning

2365°

#llm #nvidia #pangangatwiran #mga ahente #mabilis #mahabang konteksto

Buksan ang DeepInfra

nvidia | 262,144 token context | $0.06/M input, $0.16/M output. Ang NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning ay ang pinakamabilis na open model ng NVIDIA para sa always-on agents at mga high-volume na espesyal na gawain. Nagbibigay ito ng malaking pag-angat sa kakayahan ng agent kumpara sa naunang Nemotron 3 Nano, na may hanggang 4x na mas mataas na throughput sa 1M-token context.

Mga gabay para sa model na ito

Ang 10 pinakamurang alternatibo sa ChatGPT sa 2026: libreng lokal na mga modelo, libreng tier at flat-rate na mga plano

Open weights vs open source vs API-only: ano talaga ang pwede mong gawin

Ano ang GGUF file? Ipinaliwanag ang mga quantized na modelo (Q4, Q8, fp8, NF4)

Lahat ng gabay

Mga tala ng Kapitan

Isinulat ni Captain, ang editor ng bahay

Mga tala mula sa 2026-10-13

Ang NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning ang pinakamabilis na modelo ng NVIDIA sa linya ng Nemotron, na ginawa para sa mga always-on na ahente at mga gawain na may mataas na volume kung saan mas mahalaga ang throughput kaysa sa raw na kakayahan. Nag-aalok ito ng 262,144-token na konteksto sa mababang presyo bawat token, na may inaangking pagtaas ng throughput kumpara sa nauna nitong modelo na Nemotron 3 Nano. Kung nagpapatakbo ka ng mga ahente sa malakihang sukat at kailangan mo ng bilis nang hindi umaabot sa presyo ng frontier-model, ito ang bersyon na dapat mong tingnan.

Kilalang-kilala sa

Pinakamataas na throughput sa pamilya ng Nemotron, hanggang 4x na mas mabilis kaysa Nemotron 3 Nano sa mahahabang konteksto
262,144-token na window ng konteksto para sa mahahabang dokumento at pinalawig na mga sesyon ng ahente
Mababang presyo: $0.06 bawat milyon na input tokens, $0.16 bawat milyon na output tokens
Dinisenyo partikular para sa mga agentic pipeline at mga gawain na may mataas na volume at espesyalisado
Tinag bilang isang reasoning model sa kabila ng posisyong speed-first nito

Mag-ingat sa

Hindi bukas ang mga timbang; pinapatakbo ito sa pamamagitan ng API lamang, walang lokal na deployment.
Ang mga speed-optimised na modelo ay nagpapalitan ng ilang kakayahan para sa throughput — tiyaking suriin ang kalidad sa iyong gawain bago mag-commit sa malakihang paggamit.
Hindi naglathala ang NVIDIA ng model card, kaya walang detalye tungkol sa arkitektura at mga termino ng lisensya.

Pinakamainam para sa

Mga ahente at paggamit ng tool

Mabilis

Mahabang konteksto

Badyet

Mga prompt na subukan

Multi-step agent plan

Ikaw ay isang autonomous na ahente. Nais ng isang user na magsaliksik ng mga kakumpitensya para sa isang B2B SaaS pricing tool, gumawa ng buod na ulat, at mag-iskedyul ng follow-up na pagpupulong. Hatiin ito sa isang sunud-sunod na serye ng mga tawag sa tool at mga sub-gawain, tukuyin kung anong datos ang kailangan sa bawat hakbang, at markahan ang anumang hakbang kung saan kinakailangan ang pag-apruba ng tao bago magpatuloy.

High-volume data extraction

I-extract lahat ng mga pinangalanang kumpanya, ang kanilang mga inilathalang halaga ng kita, at ang taon kung saan tumutukoy ang bawat halaga mula sa sumusunod na transcript ng earnings call. Ibalik ang mga resulta bilang isang JSON array na may mga susi: company, revenue, currency, year. Kung walang nakasaad na halaga, gamitin ang null. Transcript: [paste transcript here]

Long-document reasoning

Ipi-paste ko ang isang 200-pahinang dokumento ng mga pangangailangan sa produkto sa ibaba. Tukuyin ang tatlong pinaka-teknikal na mapanganib na mga pangangailangan, ipaliwanag kung bakit mapanganib ang bawat isa, at magmungkahi ng isang mitigasyon para sa bawat panganib. Panatilihin ang bawat sagot sa tatlong pangungusap. Dokumento: [paste document here]

Ihambing sa

Nemotron 3 Ultra
Modelong bukas ang timbang
262,144 token na konteksto · $0.60/M input, $2.40/M output
Nemotron 3.5 Lightning
Modelong bukas ang timbang
262,144 token na konteksto · $0.07/M input, $0.20/M output
Nemotron 3 Super
Modelong bukas ang timbang
262,144 token na konteksto · $0.08/M input, $0.45/M output
NVIDIA Nemotron 3 Ultra 550B A55B
Modelong bukas ang timbang
262,144 token na konteksto · $0.50/M input, $2.20/M output

Higit pang mga text model mula sa nvidia

Mga tanong na madalas itanong

Maaari ko bang patakbuhin ang Nemotron 3.5 Lightning nang lokal?: Hindi. Hindi pampubliko ang mga timbang, kaya maaari mo lamang itong ma-access sa pamamagitan ng API ng NVIDIA.
Magkano ang gastos at gaano kahaba ang konteksto?: Nagkakahalaga ito ng $0.06 bawat milyon na input tokens at $0.16 bawat milyon na output tokens, na may 262,144-token na window ng konteksto.
Paano ito naiiba sa Nemotron 3 Nano?: Ipinoposisyon ng NVIDIA ang Lightning bilang isang malaking pag-angat sa kakayahan ng ahente kumpara sa Nano, na may hanggang 4x na mas mataas na throughput sa isang 1-milyong-token na workload ng konteksto.

Hatol ng Kapitan
Isang murang, mabilis na API model na ginawa para sa mga agent pipeline sa malakihang sukat — kapaki-pakinabang kung ang throughput ang iyong bottleneck at hindi kailangan ang lokal na deployment.

Isinusulat ng Kapitan ang mga tala na ito mula sa sariling paglalarawan at model card ng modelo. Ang mga presyo at laki ng konteksto ay mula sa provider sa oras ng pagsulat at maaaring magbago.

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

Not this creator?

Get your own badge

Paano nagkakalkula ang score na ito

Walang datos ng kasikatan mula sa kahit anong pinanggalingan ang modelong ito, kaya may stand-in na numero ito sa ibaba ng 7,000° para kumpleto ang mga listahan. Hindi ito kailanman mauuna sa isang modelong may datos. Lalabas dito ang breakdown kapag may nag-ulat na pinanggalingan.

Talahulugan: ang mga terminong ginagamit dito

Heat score: Isang numero kung gaano kadalas gamitin at gusto ang isang modelo ngayon, mula 0° hanggang 9,999°. Bawat listahan sa site na ito na nagsasabing pinakamainit ay nakaayos base dito at wala nang iba pa.
Floor: Ang 7,000° na panimulang puntos ng bawat modelong may totoong datos. Ang sukatan ay mula 0° hanggang 9,999°; ang bahagi sa ilalim ng floor ay para sa mga stand-in (mga modelong walang datos), para laging mas mataas ang ranggo ng may datos kaysa wala. Pareho ang floor para sa lahat at hindi ito nagpapasya; ang mga degree sa itaas nito ang totoong sukat.
Katumbas ng download: Lahat ng tinatrato ng score bilang download, pinagsama-sama: mga download mismo, bawat torrent seeder bilang 1,000, bawat AI Horde na larawan at bawat takbo sa isang generation site bilang isa.
Log scale: Bilang ng sampu, hindi isa-isa: ang pagtaas mula 1,000 hanggang 10,000 downloads ay nagdadagdag ng parehong degree tulad ng mula 10,000 hanggang 100,000. Pinipigilan nito ang mga higante na mauna sa lahat.
Likes: Thumbs up at likes mula sa lahat ng pinanggalingan, na katumbas ng kalahati ng download sa log scale.
Bilis ng pagtanggap: Ilang downloads kada araw ang nakukuha ng modelo ngayon, mula sa pagkakaiba ng dalawang readings ng isang pinanggalingan. Isang-kapat ng bigat ng term na download.
Nasukat at tinantya: Ang nasukat ay ibig sabihin may dalawang pagbabasa mula sa isang pinagmulan at tunay ang pagkakaiba. Ang tinantya naman ay alam lang ang kabuuan ngayon at hinahati ang nakaraan sa buong buhay ng modelo; sinasabi ng site kung alin ang ipinapakita.
Seeder: Isang tao na nag-iimbak ng kopya ng weights online para ma-download ng iba gamit ang torrent, o isang naka-host na mirror na gumagawa rin nito. Bawat isa ay katumbas ng 1,000 downloads.
AI Horde: Isang volunteer network na gumagawa ng mga larawan nang libre gamit ang mga donadong computer. Pampubliko kung ilang larawan ang nagawa gamit ang isang modelo, at bawat isa ay katumbas ng isang download.
Mga generation site: Mga site na may sariling kopya ng modelo at pinapayagan ang mga tao na gumawa gamit ito, tulad ng PixAI, SeaArt at Yodayo. Ang kanilang mga downloads ay binibilang tulad ng sa Civitai at bawat generation run ay isang download.
OpenRouter tokens: Ang isang text model na pinagsisilbihan sa pamamagitan ng API, tulad ng Claude o GPT, ay walang weights na ida-download, kaya ang paggamit nito ay sinusukat sa tokens: mga piraso ng teksto na binasa at isinulat nito sa pamamagitan ng OpenRouter, isang gateway na ginagamit ng maraming apps, sa nakaraang 30 araw. Bawat 10,000,000 tokens ay katumbas ng isang download. Pinagmulan: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Buong modelo (checkpoint): Ang weights mismo, ang file na kayang mag-generate mag-isa. May bonus ito dahil nakadepende dito ang mga add-on.
LoRA at embedding: Maliit na add-on files na nagtutulak sa weights ng iba papunta sa isang estilo, karakter o konsepto. Hindi sila kayang tumakbo mag-isa.
Pamilya at weights: Ang base na pinagbuo ng modelo, tulad ng SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Lahat ng modelo ay namamana ang petsa ng release ng weights ng pamilya nito.
Edad: Mga degree na ibinabawas base sa gaano katagal nang lumabas ang weights ng pamilya: 150° kada taon, hanggang 750°. Pinananatili nito ang mga lumang downloads na may taon para mag-ipon mula sa pag-freeze sa taas ng listahan.
Pampasigla ng pamilya: Isang maliit at limitadong tulak para sa mga LoRA ng pamilyang itinataguyod ng site ngayon, palaging nakalista sa breakdown.
Stand-in score: Isang matatag na numero sa ibaba ng floor na ibinibigay sa modelong wala pang ulat mula sa pinagmulan, para kumpleto ang listahan. Hindi ito nangunguna sa modelong may datos.
Bago! (panahon ng grace): Ang isang model na mas mababa sa 7 araw ang tanda ay nagpapakita ng Bago! sa halip na score at walang puwesto sa mga ranggo. Ang score nito ay kinakalkula mula unang araw, pero ang modelong isang araw pa lang ang tanda ay lumalago nang mas mabilis kaysa sa iba, kaya kung walang paghihintay, ang #1 ng linggo ay palaging yung lumabas kahapon kaysa sa tumagal nang isang linggo.
Uso: Paano ang paglago ng modelo sa isang panahon kumpara sa karaniwang paglago ng modelo sa parehong panahon. Mas mabilis kaysa karaniwan ay pagtaas, mas mabagal ay pagbaba.
Karaniwang modelo: Gitna ng katalogo: kalahati ng mga modelo na may numero ay mas mabilis ang paglago sa panahon, kalahati ay mas mabagal.

Paano mag-install

Paano Mag-install ng Ollama at Magpatakbo ng Lokal na AI (Windows, Mac, Linux)

Okt 11, 2026

Buksan ang DeepInfra

Mga katulad na model

DeepSeek Flash Latest

Mga AI model para sa paggawa ng larawan, video at teksto

Ang NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning ay isang text model para sa pamilyang Text / LLM na nakalista sa ModelTrends.ai, isang read-only na catalog ng mga open source AI model para sa larawan, video at teksto. Ikumpara ito sa ibang Text / LLM model at tingnan ang heat score nito para makita kung gaano ito kasikat.

Higit pang Text / LLM model Higit pang Text / LLM Teksto / LLM llm nvidia pangangatwiran mga ahente mabilis mahabang konteksto badyet

Mag-browse ayon sa pamilya ng model