Цензурасыз Nemotron API
NVIDIA-ның зерттеу тегі, ашық түрде жарияланған әрі бас тарту қабатынсыз ұсынылған: STEM пен ұзақ көкжиекті пайымдауға бапталған 550B гибрид Mamba-Attention MoE — миллион токенге $0.75 кіріс / $3.30 шығыс.
Қысқаша
Nemotron3Ultra-3BIT-REAP — NVIDIA Nemotron 3 Ultra моделінің Shannon-дағы цензурасыз орналастырылымы: токенге 55B белсендісі бар 550 миллиард параметрлі Mixture-of-Experts моделі, 2026 жылғы 4 маусымда салмақтарымен, оқыту деректерімен және рецептілерімен бірге Linux Foundation-ның еркін OpenMDW-1.1 лицензиясы бойынша шығарылды. Өз GPU кластерімізде ол бас тарту қабатынсыз әрі шығысты сүзбей, 262,144 токендік контекстпен, сұранысына 16,384 токенге дейінгі шығыспен, құралдарды шақырумен, ағынды берумен, пайымдау іздерімен және қатаң json_schema шығысымен жүреді. Ол суреттерді қабылдамайды. Бағасы: 1M токенге $0.75 / $3.30.
«Ашық» модельдердің көбі тек ашық салмақ, одан басқа ештеңе емес — параметрлер архиві, лицензия әрі сандардың қайдан шыққаны туралы үнсіздік. Nemotron екі жыл бойы тұрақты ерекшелік болып келеді: NVIDIA салмақтарды да, кейінгі оқыту деректер жиынтықтарын да, RL орталарын да, рецептіні де жариялайды. Цензурасыз эндпоинт үшін бұның маңызы байқалмай қалуы оңай. Тегістеу деректері жарияланған модельдің бас тарту мінез-құлқын болжаудың орнына пайымдап шығуға болады — әрі мұндай модельді үшінші тарап аузына мазмұн сүзгісін бұрамай, заңды түрде ұсына алады.
01Nemotron 3 Ultra деген не?
Nemotron 3 Ultra — NVIDIA-ның Nemotron 3 отбасының ең үлкен мүшесі, Hugging Face-ке 2026 жылғы 4 маусымда шығарылды. NVIDIA-ның техникалық есебі оны «жалпы 550 миллиард әрі белсенді 55 миллиард параметрлі Mixture-of-Experts гибрид Mamba-Attention тілдік моделі» деп сипаттайды — кез келген нақты токенде желінің шамамен 10%-ы жұмыс істейді, ал жарты триллион параметрлі модельді жалпы ұсынуға болатын ететін де осы.
Жарияланған сұлба — модель өлшемі 8,192 болатын 108 қабат, онда Mamba-2 күй кеңістігі қабаттары толық зейін қабаттарының сирек жиынымен кезектеседі, ал әр MoE қабатында топ-22 бағдарлауымен 512 сарапшы бар. Алдын ала оқыту шамамен 20 триллион мәтін токенінде екі кезеңмен өтті — алдымен әралуандыққа, содан кейін сапаға қарай ауытқытылған — деректер шегі 2025 жылғы қыркүйек, 12 табиғи тіл және 43 бағдарламалау тілі. Кейінгі оқытуда SFT, тексерілетін сыйақылары бар көп орталы RL және оннан астам маман-мұғалім бойынша көп мұғалімді он-полиси дистилляция қолданылды. Мәлімделген жобалау мақсаты — ұзақ жүретін агенттер: үлкен контексті ұстайтын, құралдарды ондаған рет шақыратын әрі шотты токен экономикасы билейтіндей ұзақ жүретін сеанстар.
02Nemotron тегі және тектің неге маңызы бар
Nemotron — бір реттік дүние емес. Бұл — NVIDIA-ның 2024 жылдан бері бір бағытта жүріп келе жатқан зерттеу бағдарламасының көрінетін нәтижесі әрі әр буын қазіргі модель әлі де алып жүрген нәрсені қалдырды. Nemotron-4 340B (2024 жылғы маусым) синтетикалық дерек жасаудың ашық конвейерімен, сыйақы моделімен және генераторымен, оған қоса әдеттен тыс мәлімдемемен шықты: оның тегістеу деректерінің басым бөлігі модель жасаған дүние болатын. Модельді оракул емес, дерек фабрикасы ретінде қарау — кейінгі Nemotron шығарылымдарының салмақтармен қатар деректер жиынтығын да шығарып отыруының себебі.
Llama-Nemotron — өшіруге болатын пайымдау
2025 жылғы Llama-Nemotron отбасы (LN-Nano 8B, LN-Super 49B, LN-Ultra 253B) уақыт сынынан өткен екі идея берді. Біріншісі архитектуралық: NVIDIA-ның Puzzle нейрондық архитектура іздеуі блок деңгейінде дистилляцияланған трансформер блоктарының кітапханасын құрып, оларды аралас бүтінсанды бағдарламалаумен жинақтады — нәтижесінде кейбір блоктары зейінді мүлдем аттап кететін немесе оны бір сызықты қабатпен алмастыратын модельдер шықты, ал FFN Fusion қатар келген алға тарату блоктарын азырақ санды, кеңірек әрі қатарлас блоктарға түйістірді — параметр санын емес, тізбекті тереңдікті қысқартты. LN-Ultra бір 8×H100 түйініне сыйды әрі NVIDIA-ның мақаласы бойынша GPQA-Diamond-та DeepSeek-R1-ден асып түсті (76.0%-ға қарсы 71.5%).
Екіншісі мінез-құлықтық: Llama-Nemotron — динамикалық пайымдау ауыстырғышы бар алғашқы ашық отбасы: оқыту деректері жүйелік нұсқауда detailed thinking on немесе detailed thinking off деп таңбаланды, ал қосулы режимде <think> тегтерін пішім сыйақылары міндеттеді. Бір салмақтар жиыны, екі мінез-құлық, шығару кезінде таңдалады. Nemotron 3-тегі пайымдау бюджетін басқару — әрі біздің API-дағы reasoning_effort параметрі — тікелей сол жұмыстан тарайды.
Nemotron 3 — гибридке бет бұру
Nemotron 3 Llama-дан туындауды нөлден құрылған гибрид архитектурамен алмастырып, LatentMoE (бағдарлау алдында токендерді қысу, NVIDIA-ның айтуынша бұл «дәл сол шығару құнына 4 есе көп сарапшы» береді), көп токенді болжау және нативті NVFP4 алдын ала оқытуын қосты. NVIDIA салмақтармен бірге жиынтығы 50 миллион SFT үлгісін, 2 миллион RL тапсырмасын және 55 RL ортасын жариялады — модельге не үйретілгені туралы жеткізушінің сөзіне сенудің қажеті жоқ, өйткені оқу материалын жүктеп алуға болады.
03Гибрид архитектура сізге не әпереді
Трансформердің KV кэші тізбек ұзындығына қарай сызықты өседі, сондықтан ұзақ контекстті шығару есептеу қуатына дейін жадта қымбаттайды. Mamba-2 қабаттары — тұрақты өлшемді рекуррентті күй алып жүретін күй кеңістігі модельдері, сондықтан олардың токенге шаққандағы жад құны тарихпен бірге өспейді; ал нашар істейтіні — дәл ассоциативті еске түсіру. Гибрид тізбекті өңдеудің басым бөлігі үшін Mamba-2-ні, ал күй кеңістігі қабаттары шатасатын еске түсіру үшін нағыз зейін қабаттарының азшылығын ұстайды әрі 64 сұраныс басы / 2 KV басы деген агрессивті арақатынас кэшті одан әрі кішірейтеді. NVIDIA 1M токенде RULER-де 94.7% хабарлайды — бұл өздері пайдалана алмайтын терезені мәлімдейтін модельдерді ұстауға арналған ине іздеу бенчмаркі.
Салдары — өткізу қабілеті: NVIDIA дәл сондай дәлдікте салыстырмалы модельдерден шамамен 6 есеге дейін жоғары шығару өткізу қабілетін мәлімдейді, ал Artificial Analysis тәуелсіз түрде секундына 140.3 токен және бірінші токенге дейінгі 1.33 секундты өлшеді — 89 модельдің ішінде 7-орын. 200 айналымдық агент жүрісінде бұл — түстен кейін бітіру мен мүлдем бітірмеудің арасындағы айырма.
04«3BIT-REAP» нені білдіреді, шынын айтқанда
Жұрнақ әшекей емес — ол негізді сыйдыру үшін онымен нақты не істелгенін айтады.
REAP — Router-weighted Expert Activation Pruning — Cerebras Research-тен шыққан әрі ICLR 2026-ға қабылданған. Сирек MoE-де маршрутизатор әр токенді бірнеше сарапшыға жібереді; нақты жүктемеде олардың кейбірі үнемі, ал басқалары мүлдем дерлік таңдалмайды. REAP әр сарапшыны маршрутизатордың оны қаншалықты күшті қақпалайтынын және оның шығысқа қосатын үлесінің қаншалықты үлкенін біріктіретін маңыздылық өлшемімен бағалайды, содан кейін ең аз маңыздыларын түбегейлі алып тастайды — Cerebras 1 триллион параметрге дейінгі модельдерден сарапшылардың 50%-ына дейінін кесіп, бастапқы сапаны негізінен сақтағанын хабарлайды әрі код сияқты генеративті тапсырмаларда кесу біріктіруден артық болатынын анықтайды. Содан кейін 3-биттік кванттау аман қалғанды қысады. Алдымен кесу, содан кейін кванттау — сонда бит бюджеті өлі сарапшыларға жағылмай, трафикті нақты алып жүретіндерге кетеді.
Қысу тегін емес әрі біз оны басқаша көрсетпейміз: агрессивті кванттау ең алдымен көзге көрінетін бейберекеттік ретінде емес, пішімді дәл сақтаудағы және ұзын тізбекті арифметикадағы шағын нашарлаулар ретінде байқалады. Үш деңгейдің қайда тұратыны:
| Жұрнақ | Бұл не | Оны қайда қолданамыз |
|---|---|---|
| 3BIT-REAP | 3-биттік салмақтар + сарапшыларды кесу | Ең үлкен негіздер, оларға жылдамдықпен басқа ештеңе сыймайды |
| W4A16-AUTOROUND-REAP | 4-биттік салмақтар / 16-биттік активациялар, AutoRound үйренілген дөңгелектеуі, + кесу | Орташа өлшемді негіздер; AutoRound қарапайым ең жақынға дөңгелектеуден кейінгі дәлдікті қайтарады |
| W8A16 | 8-биттік салмақтар / 16-биттік активациялар | Ең жоғары дәлдік; агрессивті қысуды қажет етпейтіндей шағын негіздер |
550B өлшемді Nemotron 3 Ultra — нақ бірінші санатта. Егер жүктемеңіз ұзын тізбектердегі дәл сандық шығысқа әдеттен тыс сезімтал болса, зерттеу индексінде W8A16 деңгейі көрсетілген — MiMo-V2.5-Pro-W8A16 және Hy3-W8A16 — $0.50/$2.00 еденінде. Бұл — шұңқыр емес, нағыз айырбас: кішірек модель, азырақ қысу.
05Бұл эндпоинтте «цензурасыз» нені білдіреді
Нақтылап айтқанда: бас тарту қабаты жоқ әрі шығысқа мазмұн бойынша сүзгі қолданылмайды. Ешбір классификатор промптыңызды тексеріп, дайын бас тартуды қайтармайды, ал жауап сіздің ағыныңызға жеткенге дейін сканерленбейді. Сіз алатын нәрсе — модельдің өз мінез-құлқы.
Ашық тектің қызық дерек болудан қалатын жері дәл осы. NVIDIA кейінгі оқыту деректерін және RL орталарын жариялағандықтан, модельдің бейімділіктері аңыз емес, қағида жүзінде аудиттелетін дүние. Ал OpenMDW-1.1 — архитектураны, параметрлерді, құжаттаманы және бағдарламалық жасақтаманы қамтитын Linux Foundation-ның еркін лицензиясы болғандықтан, тәуелсіз оператор өзгертілген, сүзілмеген орналастырылымды өз жабдығында ұсына алады әрі лицензия бұған кедергі болмайды. Көптеген «ашық» модель лицензиялары мұны рұқсат етпейді. Бұл етеді. Айырма рефлекс бойынша бас тарту қауіпсіздік мүмкіндігі емес, ақаулық болатын жерде байқалады:
- Қауіпсіздік зерттеулері — осалдықтарды талдау, эксплойт логикасы, зиянды бағдарлама мінез-құлқы, қызыл команда құралдары; сұрақтың рұқсат етілген-етілмегені туралы таласпай-ақ.
- Химия, биология және фармакология — сүзілген эндпоинт кілт сөзге тиген жерден бас тартатын дозалау есептері, реакция механизмдері, токсикология, синтез жолдары.
- Қарсыластық ML — нағыз дүниені көрген болуы тиіс классификаторларға арналған қиын теріс мысалдар, джейлбрейк корпустары және теріс пайдалану таксономиялары.
- Клиникалық, құқықтық және сот-медициналық мәтін — табиғаты бойынша ауыр әрі дәл сол себепті бас тартылатын іс материалдары.
Цензурасыз дегеніміз — жауапкершіліксіз деген емес. Жасаған нәрсеңізге өзіңіз иесіз, ал есептік жазбаны Жауапты пайдалану саясатымыз бен Қызмет көрсету шарттарымыз реттейді. Бас тарту қабатын алып тастау ниет туралы болжамды алып тастайды; ол сізге қолданылатын заң бойынша міндеттеріңізді алып тастамайды.
06STEM және пайымдау: жарияланған сандар не дейді
Nemotron-ның оқыту фокусы Llama-Nemotron кейінгі оқыту деректер жиынтығы дәл сол төрт өс бойынша құрылғаннан бері математика, код, ғылым және нұсқауды орындау болып келеді. NVIDIA Nemotron 3 Ultra негізі үшін хабарлайтын нәрсе — қысылмаған модель бойынша жеткізуші хабарлаған көрсеткіштер, оларды біз жүргізген жоқпыз:
Сандардың өзінен де құнды екі ескертпе. SWE-Bench Verified көрсеткіші — ауқым: NVIDIA оны қай агент қаңқасы жүргізгеніне қарай 65.0%-дан 70.4%-ға дейін хабарлайды (Pi, OpenHands, Hermes, OpenCode, Mini SWE Agent), ал тек қаңқадан шығатын бес ұпайлық ауытқу агенттік ұпайлардың модельден гөрі қаңқаға қаншалықты тәуелді екенін көрсетеді. Ал Artificial Analysis Nemotron 3 Ultra-ны өзінің Intelligence Index-інде 48 ұпаймен, 89 модельдің ішінде 9-орынға қойды — күшті, бірақ саланың шыңы емес, әрі олардың тәуелсіз өлшеуі — біз кез келген жеткізушінің слайдынан жоғары санайтын нәрсе.
Алдыңғы буын бойынша NVIDIA-ның Llama-Nemotron мақаласы LN-Ultra үшін GPQA-Diamond-та 76.0% хабарлайды — DeepSeek-R1-дегі 71.5%-ға және Llama-3.1-405B-Instruct-тегі 43.4%-ға қарсы, оған қоса AIME 2024-те 80.8%. Бұл — басқа модель, бірақ ол мұнда қосылған, өйткені аспирантура деңгейіндегі ғылым мен олимпиадалық математика екі буын бойы осы отбасының нысанасы болып келеді.
Мұндағы әр көрсеткішті бізден басқа біреу жариялаған. Бастапқы дереккөздерді өзіңіз тексеріңіз.
Бенчмарк көрсеткіштері — NVIDIA қысылмаған Nemotron 3 Ultra бойынша жариялағандай (2026 жылғы маусым), ал тәуелсіз өлшеулер бойынша Artificial Analysis жариялағандай. Қысылған құрамалар өзгеше болуы мүмкін. Біз өзіміз тексермеген немесе дереккөзін көрсете алмайтын бенчмарк сандарын жарияламаймыз.
07Баға және сөзуарлық туралы ескертпе
Миллион кіріс токеніне $0.75, миллион шығыс токеніне $3.30 бағасымен Nemotron3Ultra каталогымыздың кіріс бойынша төменгі үштігінде, шығыс бойынша ортасында тұр. Миллионға шаққандағы бағаны сезіну қиын болғандықтан, есептелген мысалдар:
| Шақыру пішіні | Кіріс | Шығыс | Құны |
|---|---|---|---|
| Әдеттегі RAG айналымы | 50,000 | 4,000 | $0.051 |
| Ұзын құжатты талдау | 150,000 | 8,000 | $0.139 |
| Ең үлкен өлшемді шақыру | 262,144 | 16,384 | $0.251 |
Толық контексті, толық шығысты сұраныс — эндпоинт қабылдайтын әр токен және ол жасайтын әр токен — шамамен 25 центке түседі. Дәл сол пішін $3.83/$19.12 бағасындағы ең қымбат моделіміз Kimi-K3-3BIT-REAP-те шамамен $1.32 тұрады, яғни 5.3 есе қымбат.
Енді ескертпе, әрі ол нақты. Artificial Analysis өз бенчмарк жиынтығы бойынша Nemotron 3 Ultra-ның медиандық баламаларынан 2.3 есе көп шығыс токенін жасайтынын өлшеді. Пайымдау модельдері ойлағаны үшін де шот жазады, ал бұл модель ұзақ ойлайды; егер модель дәл сол жауапқа жету үшін үш есе ұзақ пайымдаса, токенге шаққандағы баға артықшылығы тапсырмаға шаққандағы кемшілікке айналып жоғалады. Жеңілдету құралы ішіне салынған әрі біздің API-да ашылған: Nemotron 3 пайымдау бюджетін басқаруға кейінгі оқыту кезінде үйретілген, ал мұнда reasoning_effort қолдау табады — NVIDIA дәлдіктің бір таңбалы ұпайын беріп, айтарлықтай аз ойлау токенін жұмсайтын төменірек күш режимін сипаттайды. Сыныптауда, шығарып алуда және бағдарлауда оны түсіріңіз — экономика елеулі өзгереді; дәлелдемеде немесе көп файлдық рефакторингте оны көтеріп, әдейі төлеңіз. Баға тізімін оқып, жорамалдаудың орнына тапсырмаға шаққандағы өз токендеріңізді өлшеңіз.
08Шақыру: үш диалект, бір модель
Шлюздегі әр модель үш ағынды API бетінде жауап береді, сондықтан бар клиентіңізді интеграцияны қайта жазбай-ақ соған бағыттай аласыз: /v1/chat/completions (OpenAI диалекті), /v1/messages (Anthropic диалекті) және /v1/responses.
curl https://api.shannon-ai.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $SHANNON_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "Nemotron3Ultra-3BIT-REAP",
"reasoning_effort": "medium",
"stream": true,
"messages": [
{"role": "user", "content": "Derive the worst-case cache behavior of this loop nest."}
]
}'Интеграция кезінде ешнәрсе күтпеген жағдай тудырмас үшін мүмкіндіктердің қысқаша тізімі:
| Мүмкіндік | Nemotron3Ultra · 3BIT-REAP |
|---|---|
| Контекст терезесі | 262,144 токен |
| Сұранысына ең үлкен шығыс | 16,384 токен |
| Ағынды беру | Иә |
| Құралдарды шақыру | Иә |
| Пайымдау іздері | Иә |
reasoning_effort | Иә |
json_schema (қатаң) | Иә |
response_format | Иә |
| Көру / сурет кірісі | Жоқ — тек мәтін |
| Бас тарту қабаты | Жоқ |
Көру жолы адамдарды жиі шатастырады: Nemotron3Ultra — тек мәтіндік. Егер конвейеріңіз суреттер жіберсе, $0.50/$2.00 бағасындағы MiniMax-M3-3BIT-REAP немесе MiMo-V2.5-W8A16, не болмаса $0.78/$3.67 бағасындағы Kimi-K2.6-W4A16-AUTOROUND-REAP қолданыңыз — бәрі көре алады, бәрі цензурасыз, бәрі дәл сол 262,144 токендік контексте. Параметрлердің толық анықтамасы API құжаттамасында.
09Nemotron3Ultra он екеудің ішінде қай жерде тұр
Каталог — бірдей контекст терезесін, бірдей үш диалектті және бас тарту қабатының бірдей жоқтығын бөлісетін он екі цензурасыз модель; олар негізі, бағасы және мүмкіндігі бойынша ажыратылады. Nemotron-ның орны нақты: ашық тектес пайымдау жұмысшысы — ең арзаны да, ең қабілеттісі де емес, бірақ мінез-құлқының артында ең көп ашық құжат ізі тұрған әрі STEM пен агенттерге қарай ең қатты бапталған модель.
| Модель | Кіріс / 1M | Шығыс / 1M | Көру | Мұны таңдау себебі |
|---|---|---|---|---|
| MiniMax-M3 · 3BIT-REAP | $0.50 | $2.00 | Иә | Көре алатындардың ең арзаны |
| MiMo-V2.5-Pro · W8A16 | $0.50 | $2.00 | Жоқ | Дәлдігі ең жоғары кванттау деңгейі |
| GLM-5.2 · 3BIT-REAP | $0.73 | $2.34 | Жоқ | Үлкен негіздегі пайымдаудың ең арзаны |
| Nemotron3Ultra · 3BIT-REAP | $0.75 | $3.30 | Жоқ | STEM, агенттер, ашық тек |
| Kimi-K2.6 · W4A16-AUTOROUND-REAP | $0.78 | $3.67 | Иә | Көру + AutoRound дәлдігі |
| DeepSeek-V4-Pro · 3BIT-REAP | $1.95 | $3.90 | Жоқ | Бір реттен терең талдау |
| Kimi-K3 · 3BIT-REAP | $3.83 | $19.12 | Иә | Қабілеттің абсолютті шыңы |
Он екінің жетеуі көрсетілген. Толық каталог — Laguna-S-2.1, inkling, DeepSeek-V4-Flash, MiMo-V2.5 және Hy3-ті қоса — API құжаттамасында. Есіңізде болсын: Laguna-S-2.1 құрылымдалған шығысты қолдамайды, ал inkling json_schema-ны қолдамайды; Nemotron3Ultra екеуін де қолдайды.
Баға бойынша ең жақын көршісі — $0.73/$2.34 бағасындағы GLM-5.2-3BIT-REAP, ал адал салыстыру мынау: GLM-5.2 токенге шаққанда, әсіресе шығыста, арзанырақ. Nemotron жарияланған оқыту корпусын, пайымдау бюджетінің айқын тұтқасын және аспирантура деңгейіндегі ғылымға бағытталған отбасы тарихын әкеледі. Көлемі үлкен жалпы пайымдау: арзанырағын жүргізіңіз. STEM-ге ауыр, агенттік немесе модельдің мінез-құлқы қайдан шыққанын сұрайтын аудитке жататын жұмыс: Nemotron айырманы ақтайды.
10Жиі қойылатын сұрақтар
Цензурасыз Nemotron API деген не?
Бұл — Shannon AI-дың Nemotron3Ultra 3BIT-REAP моделіне арналған эндпоинті, яғни NVIDIA-ның ашық салмақты Nemotron 3 Ultra моделінің қысылған құрамасы. Ол өз GPU кластерімізде бас тарту қабатынсыз әрі шығысты сүзбей жүреді, 262,144 токендік контекст пен сұранысына 16,384 шығыс токенін ашады және миллион кіріс токеніне $0.75, миллион шығыс токеніне $3.30 тұрады.
NVIDIA Nemotron шынымен ашық салмақты ма?
Иә. NVIDIA Nemotron 3 Ultra-ны 2026 жылғы 4 маусымда салмақтарымен, оқыту деректерімен және рецептілерімен бірге Linux Foundation-ның еркін OpenMDW-1.1 лицензиясы бойынша жариялады — бұған дейін Nemotron-4 340B және Llama-Nemotron отбасы шыққан. Тәуелсіз оператор ұсынатын, сүзілмеген орналастырылымды мүмкін ететін де осы ашықтық.
3BIT-REAP нені білдіреді?
Екі қысу қадамы. REAP — Cerebras Research-тен шыққан әрі ICLR 2026-ға қабылданған Router-weighted Expert Activation Pruning — әр Mixture-of-Experts сарапшысын маршрутизатордың оны қаншалықты күшті қақпалайтыны және оның шығысқа қосатын үлесінің қаншалықты үлкені бойынша бағалайды, содан кейін ең аз маңыздыларын түбегейлі алып тастайды. Аман қалғандары 3-биттік салмақтарға кванттаудан өтеді, сондықтан бит бюджеті трафикті шынымен алып жүретін сарапшыларға жұмсалады.
Nemotron3Ultra көруді немесе JSON схемалы шығысты қолдай ма?
Суреттер жоқ: бұл эндпоинт тек мәтіндік. Ол қатаң құрылымдалған шығысты — json_schema-ны да, response_format-ты да — қолдайды, оған қоса құралдарды шақыру, ағынды беру, пайымдау іздері және reasoning_effort бар. Цензурасыз модельде суреттер керек болса, оның орнына MiniMax-M3, Kimi-K2.6, Kimi-K3, MiMo-V2.5 немесе inkling қолданыңыз.
NVIDIA 1M жарнамалағанда контекст неге 262,144 токен?
Nemotron 3 архитектурасы 1M токендік терезеге бағдарланған әрі NVIDIA сол ұзындықта RULER-де 94.7% хабарлайды. Біздің орналастырылымымыз 262,144 токен ұсынады — бүкіл каталог бойынша толық жылдамдықпен ұстайтын терезе. Шлюздегі әр модель бірдей контексті ашады, сондықтан бөлшектеу логикаңызды қайта жазбай-ақ модель идентификаторларын ауыстыра аласыз.
Nemotron математика, ғылым және код үшін жақсы ма?
STEM және пайымдау — отбасының мәлімделген фокусы. NVIDIA Nemotron 3 Ultra үшін PinchBench-те 90%, бес агент қаңқасы бойынша SWE-Bench Verified-те 65.0-70.4% және Terminal-Bench 2.1-де 56.4% хабарлайды; бұрынғы Llama-Nemotron Ultra GPQA-Diamond-та DeepSeek-R1-дегі 71.5%-ға қарсы 76.0% көрсеткен. Барлығы — қысылмаған негіз бойынша жеткізуші хабарлаған көрсеткіштер.
Цензурасыз Nemotron API-ды шақырыңыз
262K контекст, құралдарды шақыру, қатаң JSON схема, бас тарту қабаты жоқ — 1M токенге $0.75 кіріс / $3.30 шығыс.
API құжаттамасын оқу Барлық модель карталарыShannon Lab LLC · Нью-Мексико, АҚШ · пайдалану Жауапты пайдалану саясатымызбен реттеледі
Дереккөздер: NVIDIA Nemotron 3 Ultra техникалық есебі · NVIDIA әзірлеушілер блогы (2026 жылғы маусым) · Nemotron 3 Super архитектурасы туралы жазбалар · Llama-Nemotron: Efficient Reasoning Models · Cerebras Research, REAP. Негіздің бенчмарктары — Artificial Analysis-ке жатқызылмаған жағдайда, қысылмаған модель бойынша NVIDIA хабарлаған көрсеткіштер; қысылған құрамалар өзгеше болуы мүмкін. Бағалар мен мүмкіндіктер 2026 жылғы 5 қыркүйектегі жағдай бойынша өзекті.