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NVIDIA: Nemotron 3 Nano 30B A3B
nvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b
Nuestro análisis
Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.
NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B A3B es un modelo de lenguaje de solo texto basado en una arquitectura híbrida Mamba-2 y Mixture-of-Experts con 30B parámetros totales y unos 3.5B activos, según la documentación de NVIDIA. El proveedor describe un modo de razonamiento configurable que genera trazas de razonamiento antes de responder, y menciona sistemas agénticos, chatbots, RAG y seguimiento de instrucciones como usos previstos. Admite seis idiomas. La ficha del modelo declara hasta 1M de tokens de contexto, mientras que el catálogo de OpenRouter indica 262,144 tokens además de llamadas a herramientas y salidas estructuradas.[1][2]
Puntos fuertes
- Razonamiento configurable: NVIDIA afirma que activar las trazas de razonamiento suele mejorar la calidad de las respuestas en prompts difíciles, y que el modo de pensamiento puede desactivarse para obtener respuestas directas.[2]
- Diseño orientado a la eficiencia: la arquitectura híbrida Mamba-2 y MoE activa solo unos 3.5B de sus 30B parámetros por token, lo que el proveedor presenta como alta eficiencia de cómputo.[2]
- Conjunto de funciones apto para agentes: el catálogo de OpenRouter expone llamadas a herramientas, salidas estructuradas y parámetros de razonamiento, y NVIDIA entrenó el modelo para el uso de herramientas en varios pasos.[1][2]
Limitaciones
- Modalidad de solo texto: el modelo acepta y produce texto; ninguna de las fuentes indica soporte para entradas de imagen o audio.[1][2]
- La evidencia se limita al catálogo de OpenRouter y a la documentación del propio NVIDIA; todas las cifras de benchmarks son reportadas por el proveedor, por lo que se recomienda validación independiente en las cargas de trabajo objetivo.[1][2]
- Advertencia sobre contexto largo: el máximo de 1M de tokens eleva los requisitos de VRAM, la configuración predeterminada en Hugging Face es de 256k y el listado de OpenRouter limita el contexto a 262,144 tokens.[1][2]
Dónde utilizarlo
- Opción plausible para sistemas agénticos especializados que requieran llamadas a funciones, salidas estructuradas y uso de herramientas en varios pasos, según sugieren ambas fuentes.[1][2]
- Podría servir para aplicaciones generales de chat, RAG y seguimiento de instrucciones en sus seis idiomas soportados, sujeto a pruebas de carga de trabajo.[2]
- Conviene evaluarlo en tareas de programación, matemáticas y ciencias donde activar las trazas de razonamiento podría mejorar los resultados, según la descripción del proveedor.[2]
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · NVIDIA: Nemotron 3 Nano 30B A3BFuentes consultadas: 13 nov 2026
- [2] Model documentation · NVIDIA: Nemotron 3 Nano 30B A3BFuentes consultadas: 13 nov 2026
Sobre este modelo
La descripción siguiente es el texto original aportado por OpenRouter, en el idioma de la fuente.
NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B A3B is a small language MoE model with highest compute efficiency and accuracy for developers to build specialized agentic AI systems. The model is fully...
Especificaciones
- ID del modelo
- nvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b
- Creador
- nvidia
- Añadido a OpenRouter
- 14.12.2025
- Longitud de contexto
- 262,144
- Modalidad
- text->text
- Modalidades de entrada
- text
- Modalidades de salida
- text
- Precio por token
- USD por 1M de tokens: entrada $0.060 / salida $0.240
- Corte de conocimiento
- —
- Fecha de expiración
- —
Tareas y capacidades
Una nota aparece solo cuando la fuente aporta una medición correspondiente para esa tarea, el modelo está activo y la cohorte tiene al menos 10 modelos comparables. La columna de capacidad muestra hechos declarados por la fuente — formatos compatibles, razonamiento y parámetros de herramientas — que no son calidad medida.
| Tarea | Nota | Capacidad declarada por la fuente |
|---|---|---|
| Calidad general | Sin medición | razonamiento: opcional · parámetros: include_reasoning, reasoning |
| Programación | CC — por debajo de la franja B | — |
| Agentes | CC — por debajo de la franja B | parámetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escritura | Sin medición | salida: text |
| Razonamiento | Sin medición | razonamiento: opcional · parámetros: include_reasoning, reasoning |
| Análisis de documentos | Sin medición | — |
| Visión | Sin medición | — |
| Generación de imágenes | Sin medición | — |
| Audio | Sin medición | — |
| Vídeo | Sin medición | — |
| Embeddings | Sin medición | — |
Evaluaciones
| Fuente | Benchmark | Valor | Nota | Datos obtenidos |
|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | Coding index | 14.4 | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Artificial Analysis | Agentic index | 1 | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
Cómo funcionan las notas
Cada nota compara un modelo solo con otros modelos evaluados por la misma fuente y métrica en la instantánea actual. S es el 10% superior, A el siguiente 20%, B el siguiente 30% y C el resto. Los modelos sin medición publicada aparecen como no evaluados: un formato compatible nunca implica calidad medida.
- S — S — 10% superior de la cohorte
- A — A — siguiente 20% de la cohorte
- B — B — siguiente 30% de la cohorte
- C — C — por debajo de la franja B
Proveedores
Estadísticas opcionales de proveedores en vivo desde OpenRouter. Los valores ausentes son desconocidos, no cero.
| Proveedor | Longitud de contexto | Precio entrada /1M | Precio salida /1M | Latencia p50 (30m, s) | Rendimiento p50 (30m, tok/s) | Disponibilidad (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Nebiusfp8 | 262,144 | $0.060 | $0.240 | — | — | 100% |
Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026
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