Nemotron 3 Super
8885°
Запустити модель
Пропозиції / Реклама
NVIDIA | контекст 262 144 токени | $0.08/млн вхід, $0.45/млн вихід. NVIDIA Nemotron 3 Super — гібридна відкрита модель MoE з 120 млрд параметрів, що активує лише 12 млрд параметрів для максимальної обчислювальної ефективності та точності в складних багатоагентних застосуваннях. Побудована на гібридній архітектурі Mamba-Transformer Mixture-of-Experts з багатотокенним прогнозуванням (MTP), забезпечує понад 50% вищу швидкість генерації токенів у порівнянні з провідними відкритими моделями. Модель має контекстне вікно 1 млн токенів для довготривалої когерентності агента, кросдокументного мислення…NVIDIA | контекст 262 144 токени | $0.08/млн вхід, $0.45/млн вихід. NVIDIA Nemotron 3 Super — гібридна відкрита модель MoE з 120 млрд параметрів, що активує лише 12 млрд параметрів для максимальної обчислювальної ефективності та точності в складних багатоагентних застосуваннях. Побудована на гібридній архітектурі Mamba-Transformer Mixture-of-Experts з багатотокенним прогнозуванням (MTP), забезпечує понад 50% вищу швидкість генерації токенів у порівнянні з провідними відкритими моделями. Модель має контекстне вікно 1 млн токенів для довготривалої когерентності агента, кросдокументного мислення та багатокрокового планування завдань. Латентний MoE дозволяє викликати 4 експертів за вартість одного, покращуючи інтелект і генералізацію. Навчання з підкріпленням у кількох середовищах (10+) забезпечує провідну точність у бенчмарках AIME 2025, TerminalBench і SWE-Bench Verified. Повністю відкрита з вагами, наборами даних і рецептами під ліцензією NVIDIA Open License, Nemotron 3 Super дозволяє легко налаштовувати та безпечно розгортати будь-де — від робочої станції до хмари.
Посібники до цієї моделі
Ollama проти LM Studio (2026): яку локальну AI-програму вибрати і які топ-моделі кожна підтримує
Найкращі локальні LLM за випадками використання (жовтень 2026): правильна відкрита модель для кожного завдання
Відкриті ваги проти відкритого коду проти лише API: що тобі насправді дозволено робити
Скільки VRAM мені справді потрібно для локального ШІ?
Як встановити Ollama і запустити локальний ШІ (Windows, Mac, Linux)
Що таке файл GGUF? Пояснення квантизованих моделей (Q4, Q8, fp8, NF4)
Нотатки капітана
Нотатки від 2026-10-13
Nemotron 3 Super — це гібридна MoE-модель NVIDIA з 120 млрд параметрів, яка активує лише 12 млрд параметрів під час інференсу, що робить її значно дешевшою у використанні, ніж свідчить загальний розмір. Її архітектура Mamba-Transformer з багатотоковим передбаченням забезпечує швидкість генерації, що значно перевищує типові відкриті моделі зі схожими можливостями. Вона підходить для команд, які створюють багатокрокові агентські конвеєри, робочі процеси з довгими документами або автоматизацію з великим обсягом, і хочуть відкриті ваги, які можна запускати на власному обладнанні.
Відомий за
- Контекстне вікно на 1 млн токенів, створене для крос-документного міркування та багатокрокових агентських завдань
- Активно лише 12 млрд параметрів під час інференсу, незважаючи на загальні 120 млрд — значна економія ресурсів
- Шари багатотокового передбачення забезпечують генерацію більш ніж на 50% швидше, ніж порівнянні відкриті моделі
- Режим міркування можна вмикати або вимикати одним прапорцем у шаблоні чату
- Ваги, датасети та рецепти тренування опубліковані під ліцензією NVIDIA Nemotron Open Model License
Зверніть увагу на
- Мінімальні вимоги до обладнання — 2× H100-80GB GPU — це не модель для локального використання на споживчому ПК.
- Ліцензія NVIDIA Nemotron Open Model License не є стандартною відкритою ліцензією; перед комерційним використанням ознайомтеся з її умовами.
- Дані для передтренування актуальні до червня 2025 року; післятренування — до лютого 2026 року, тому останні події можуть бути відсутні.
Підказки для спроби
Багатокроковий план агента
Ви — агент автоматизації ІТ. Користувач повідомляє: їх VPN-клієнт підключається, але всі DNS-запити тайм-аутяться, лише в корпоративній мережі, лише після оновлення прошивки маршрутизатора вчора. Діагностуйте ймовірні причини за порядком ймовірності, а потім напишіть покроковий план усунення проблеми, який технік рівня L1 зможе виконати без ескалації.
Крос-документне міркування
Ось три транскрипти квартальних звітів однієї компанії за 18 місяців. Визначте будь-які прогнози, зроблені в перших двох дзвінках, а потім оцініть, чи підтвердили, не досягли чи перевищили результати третього дзвінка кожне з цих зобов’язань. Позначте будь-які прогнози, які були тихо скасовані без пояснень.
Складне завдання кодування
Напишіть функцію на Python, яка приймає довільну JSON-схему та список словників Python, перевіряє кожен словник за схемою і повертає два списки: валідні записи та невалідні з повідомленнями про помилки по кожному полю. Не використовуйте сторонні бібліотеки. Включіть у тести крайні випадки для вкладених об’єктів і масивів.
Порівняти з
- Nemotron 3 UltraМодель з відкритими вагамиконтекст 262,144 токенів · $0.60/M вхід, $2.40/M вихід
- Nemotron 3.5 LightningМодель з відкритими вагамиконтекст 262,144 токенів · $0.07/M вхід, $0.20/M вихід
- NVIDIA Nemotron 3 Ultra 550B A55BМодель з відкритими вагамиконтекст 262,144 токенів · $0.50/M вхід, $2.20/M вихід
- NVIDIA Nemotron 3 Super 120B A12BМодель з відкритими вагамиконтекст 262,144 токенів · $0.09/M вхід, $0.40/M вихід
Більше текстових моделей від nvidia
Питання, які задають люди
- Чи можу я запускати Nemotron 3 Super локально?
- Так, ваги відкриті і доступні на Hugging Face під ліцензією NVIDIA Nemotron Open Model License, але мінімальна вимога — 2× H100-80GB GPU, тому це розгортання в дата-центрі або на потужній робочій станції, а не на споживчому ПК.
- Скільки коштує Nemotron 3 Super через API і який розмір контексту?
- Ціни: $0.08 за мільйон вхідних токенів і $0.45 за мільйон вихідних; розмір контексту — 1 мільйон токенів.
- Чим Nemotron 3 Super відрізняється від Nemotron Nano?
- Модель Super додає шари багатотокового передбачення для швидшої генерації та кращої якості, тренується з квантизацією NVFP4; Nano не має MTP і орієнтована на менші розміри розгортання.
Вердикт капітанаСерйозна відкрита агентська модель — ефективність активних параметрів реальна, але потрібне обладнання дата-центру, щоб її побачити.
Картка моделі на Hugging Face
Капітан пише ці нотатки на основі опису моделі та картки моделі. Ціни та розміри контексту вказані на момент написання і можуть змінюватися.
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.
Also ranked: Bronze · Hottest this month · #72 Hottest AI model · #40 Hottest Text / LLM model · #40 Hottest Text / LLM text model
Not this creator?
Get your own badge
Тренд популярності Nemotron 3 Super
Показник популярності з 11 Mar 2026
Оцінка популярності
8,885°
Цього тижня
▲
70.4%
8,815° тоді, 8,885° зараз
Цього місяця
▲
1,018%
8,567° тоді, 8,885° зараз
За минулий рік
n/a
Ще не випущено/не відстежується
7,000°
Основний рівень
Шкала йде від 0° до 9 999°. Все, що нижче за 7,000°, відведено для моделей, про які жодне джерело ще не повідомляло, і вони мають замінне число, щоб списки були повними. 7,000° — це початок виміряних даних: модель з реальними даними, але майже без завантажень, стоїть на цьому рівні, а вимірювання додають градуси вище. Основний рівень нічого не говорить про модель; тільки градуси вище його відрізняють одну модель від іншої.
+1,575°
Токени OpenRouter
1,780,603,688,222 токенів ця модель обробила через OpenRouter за останні 30 днів, разом підказки та відповіді. Кожні 10,000,000 токенів рахується як одне завантаження в терміні завантажень, всього 178,060; токени останнього дня додаються до коефіцієнта прийняття. Джерело: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).
+310°
Швидкість прийняття
Приблизно 13,493 завантажень на день, виміряно між двома зчитуваннями джерел, ніколи не вгадується за середнім за весь час. Швидкість важить чверть показника завантажень, тому свіжий сплеск видно, але одноденний стрибок не перевищить роки використання.
Показати детальний розподіл
Кожне число на цьому сайті можна перевірити. Оцінка популярності цієї моделі становить 8,885°, і тут вона побудована по одному інгредієнту за раз, з поточним підсумком після кожного: основа, градуси, які додає кожне джерело, бонус за тип моделі та віднімання за вік ваг. Кольори відповідають діапазонам на діаграмі вище. Глосарій в кінці пояснює кожен термін.
- 1Почни з основного рівня.Чому 7,000°, а не нуль: шкала йде від 0° до 9 999°, і частина нижче за 7,000° відведена для моделей, про які жодне джерело ще не повідомляло, які мають замінне число, щоб списки були повними і ніколи не перевищували модель з даними. 7,000° — це початок виміряних даних. Модель з реальними даними, але майже без завантажень, стоїть тут; все, що далі, — це вимірювання, а простір вище основного рівня містить десять десятикратних кроків у завантаженнях по 300° кожен. Основний рівень однаковий для всіх моделей, тому він нічого не вирішує; градуси вище нього — ось що вирішує.7,000°поточний підсумок
- 2Додай завантаження.Всього 178,060 еквівалентів завантажень з Токени OpenRouter. Десятикратне збільшення завантажень додає ті ж 300°, тож розмір важливий, але не домінує у рейтингу.+1,575°8,575°поточний підсумок
- 3Додай швидкість прийняття.Приблизно 13,493 завантажень на день зараз, виміряно між двома замірами, вагою в чверть від завантаження.+310°8,885°поточний підсумок
- =Оцінка популярності.Де ця модель стоїть у кожному списку на цьому сайті. Нічого іншого не впливає на цю оцінку.8,885°
Глосарій: терміни, що тут використовуються
- Оцінка популярності
- Одне число, що показує, наскільки модель зараз використовується і потрібна, від 0° до 9,999°. Кожен список на цьому сайті, який називається найгарячішим, відсортований саме за цим числом.
- Початкова оцінка
- 7,000° — це стартова оцінка для кожної моделі з реальними даними. Шкала від 0° до 9,999°; частина нижче початкової оцінки відведена для моделей без даних, щоб модель з даними завжди була вище. Початкова оцінка однакова для всіх і нічого не вирішує; градуси вище неї — це власне вимірювання.
- Еквіваленти завантажень
- Все, що оцінка рахує як завантаження, підсумовано: самі завантаження, кожен торрент-сідер як 1,000, кожне зображення AI Horde і кожен запуск на сайті генерації як один.
- Логарифмічна шкала
- Рахунок по десятках, а не по одиницях: перехід від 1,000 до 10,000 завантажень додає ті ж градуси, що й від 10,000 до 100,000. Це не дає гігантам витіснити все інше.
- Лайки
- Вподобання і лайки з усіх джерел, вартістю половини завантаження на логарифмічній шкалі.
- Швидкість прийняття
- Скільки завантажень на день модель отримує зараз, за різницею між двома замірами джерела. Чверть ваги від терміну завантажень.
- Виміряно та оцінено
- Виміряно означає, що є два показники джерела, і різниця справжня. Оцінено означає, що відомий лише загальний показник за сьогодні, а минуле розподілено на весь час існування моделі; сайт показує, який саме варіант відображається.
- Сідер
- Хтось, хто тримає копію вагів онлайн, щоб інші могли завантажувати через торрент, або хостинг-дзеркало, що робить те саме. Кожен такий рахується як 1000 завантажень.
- AI Horde
- Добровільна мережа, яка безкоштовно генерує зображення на пожертвуваних комп’ютерах. Кількість зображень, створених з моделлю, публічна, і кожне рахується як одне завантаження.
- Сайти генерації
- Сайти, які розміщують власні копії моделі і дозволяють людям генерувати з нею, наприклад PixAI, SeaArt і Yodayo. Їхні завантаження рахується так само, як у Civitai, а кожен запуск генерації — як одне завантаження.
- Токени OpenRouter
- Текстова модель, що обслуговується через API, як Claude або GPT, не має ваг для завантаження, тому її використання вимірюється токенами: частинами тексту, які вона прочитала і написала через OpenRouter, шлюз, який використовують багато додатків, за останні 30 днів. Кожні 10,000,000 токенів рахується як одне завантаження. Джерело: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Повна модель (чекпойнт)
- Самі ваги, файл, який генерує самостійно. Має бонус, бо від нього залежать додатки.
- LoRA та embedding
- Малі додаткові файли, які направляють чужі ваги в певний стиль, персонажа чи концепцію. Вони не можуть працювати самі по собі.
- Сімейство та ваги
- База, на якій побудована модель, наприклад SD 1.5, SDXL, Flux або Wan. Кожна модель успадковує дату виходу вагів свого сімейства.
- Вік
- Віднімається градус за те, як давно вийшли ваги сімейства: 150° за рік, максимум 750°. Це зберігає старі завантаження, які мали роки, щоб накопичитись, заморожуючи їх на верху списку.
- Підсилення сімейства
- Невеликий, обмежений поштовх для LoRA сімейства, яке цей сайт зараз просуває, завжди вказується в розподілі.
- Оцінка заміщення
- Стабільне число нижче мінімуму, яке дають моделі, про яку ще немає даних, щоб списки були повними. Воно ніколи не вище за модель з даними.
- Новинка! (період очікування)
- Модель віком менше 7 днів показує Новинка! замість оцінки і не займає місце в рейтингах. Її оцінка обчислюється з першого дня, але модель віком один день росте швидше за все, тому без очікування #1 тижня завжди була б та, що вийшла вчора, а не та, що трималась тиждень.
- Тренд
- Як зростання моделі за період порівнюється зі звичайним зростанням моделей за той самий період. Швидше за звичайне — це підйом, повільніше — спад.
- Типова модель
- Середина каталогу: половина моделей з показником зросла швидше за цей період, половина повільніше.
Як популярність цієї моделі змінювалась у порівнянні з рештою каталогу: її зростання за кількістю завантажень, лайків і використання за кожен період, порівняно зі звичайним зростанням моделей за той же час, з урахуванням її рейтингу популярності на той момент. Вище звичайного зростання означає підйом, нижче — спад. Минуле відновлюється з сьогоднішніх підсумків, першого дня моделі та швидкості завантажень, якщо є два заміри; модель, якої не було на початку періоду, показує n/a.
Nemotron 3 Super — це текстова модель для сімейства Text / LLM, представлена на ModelTrends.ai, каталозі лише для читання відкритих моделей ШІ для зображень, відео та тексту. Порівняйте її з іншими моделями Text / LLM і перевірте бал популярності, щоб побачити тренд.
Більше моделей Text / LLMБільше Text / LLM Текст / LLMllmnvidiaлогікаагентикодуваннядовгий контекстлокально
Перегляд за сімейством моделей
Моделі Text / LLM
434
Моделі Anima
528
Моделі Chroma
19
Моделі Fibo
2
Моделі Flux
1,496
Моделі Flux 2 / Klein
1,239
Моделі Flux 3
3
Моделі Moss
3
Моделі Iris
1
Моделі MiniMax H3
364
Моделі Hunyuan
204
Моделі Ideogram
20
Моделі Krea2
717
Моделі Qwen
20
Моделі Qwen2
47
Моделі Ltx2
153