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NVIDIA: Nemotron 3 Super
nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b
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 Super es un modelo abierto de solo texto cuya ficha describe una arquitectura híbrida LatentMoE de 120B parámetros (capas Mamba-2, MoE y de atención) con 12B activos y predicción multitoken. NVIDIA lo orienta a flujos agénticos, uso de herramientas, RAG y razonamiento de contexto largo en siete idiomas, con razonamiento activable. El catálogo de OpenRouter expone actualmente un contexto de 262k tokens, llamadas a herramientas y salidas estructuradas, mientras la ficha afirma hasta 1M tokens. Los resultados de benchmarks son medidos por el proveedor; conviene validación independiente por carga de trabajo.[1][2]
Puntos fuertes
- El diseño LatentMoE descrito por el proveedor activa 12B de 120B parámetros totales, lo que según NVIDIA busca eficiencia de cómputo para cargas multiagente de alto volumen.[1][2]
- El razonamiento es configurable: la ficha lo activa mediante un flag de plantilla de chat y OpenRouter ofrece niveles de esfuerzo bajo, medio y ninguno, activado por defecto.[1][2]
- Enfoque en contexto largo: la ficha afirma hasta 1M tokens y reporta evaluaciones hasta 512k tokens, mientras OpenRouter lista un contexto de 262k tokens.[1][2]
Limitaciones
- La evidencia proviene solo del catálogo y de la ficha del proveedor: los benchmarks son medidos por NVIDIA y la cobertura de índices de terceros en OpenRouter es escasa, por lo que se requiere validación por carga de trabajo.[1][2]
- La disponibilidad de contexto difiere según la fuente: OpenRouter lista 262k tokens frente al 1M que afirma la ficha, así que los límites reales dependen del despliegue.[1][2]
- El modelo es solo de texto y, según la ficha, el autoalojamiento es exigente, con un mínimo declarado de dos GPU H100-80GB.[1][2]
Dónde utilizarlo
- Candidato para canalizaciones agénticas y de llamadas a herramientas, acorde con la optimización declarada por NVIDIA para agentes colaborativos; verifique en sus propias tareas.[1][2]
- Opción plausible para RAG y razonamiento sobre documentos largos dado el posicionamiento de la ficha; pruebe la calidad de recuperación en su dominio.[2]
- Posible opción para automatización de alto volumen, como la gestión de tickets de TI, en los siete idiomas soportados; realice un piloto antes del despliegue.[2]
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · NVIDIA: Nemotron 3 SuperFuentes consultadas: 13 nov 2026
- [2] Model documentation · NVIDIA: Nemotron 3 SuperFuentes 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 Super is a 120B-parameter open hybrid MoE model, activating just 12B parameters for maximum compute efficiency and accuracy in complex multi-agent applications. Built on a hybrid Mamba-Transformer...
Especificaciones
- ID del modelo
- nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b
- ID canónico
- nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b-20230311
- Creador
- nvidia
- Añadido a OpenRouter
- 11.03.2026
- 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 $0.075 / salida $0.400
- 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 · predeterminado medium · esfuerzos: medium, low, none · parámetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| 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 · predeterminado medium · esfuerzos: medium, low, none · parámetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| 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 | 37.7 | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Artificial Analysis | Agentic index | 1.7 | 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) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepInfrabf16 | 262,144 | $0.075 | $0.400 | — | — | 100% |
| DekaLLMfp8 | 262,144 | $0.080 | $0.450 | — | — | 100% |
Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026
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