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NVIDIA: Nemotron 3 Ultra
nvidia/nemotron-3-ultra-550b-a55b
Nuestro análisis
Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.
Nemotron 3 Ultra de NVIDIA (nvidia/nemotron-3-ultra-550b-a55b) es un modelo de razonamiento de escala frontera y pesos abiertos, con 550B de parámetros totales y 55B activos, basado en una arquitectura híbrida Mamba-2, MoE y atención con predicción multitoken. La ficha del modelo indica razonamiento conmutable, uso de herramientas y contexto de hasta 1M de tokens, aunque el endpoint de OpenRouter expone unos 256K. Admite diez idiomas y la licencia OpenMDW-1.1 permite uso comercial y no comercial. Los benchmarks publicados son del propio proveedor, por lo que la validación independiente es limitada.[1][2]
Puntos fuertes
- Pesos, datos de entrenamiento y recetas abiertos publicados por NVIDIA bajo la licencia OpenMDW-1.1, que según la ficha permite uso comercial y no comercial.[2]
- Diseño LatentMoE híbrido que combina capas Mamba-2, MoE y atención con predicción multitoken para acelerar la generación; 550B parámetros totales y 55B activos.[1][2]
- Razonamiento configurable (activado/desactivado y niveles de esfuerzo, según el catálogo de OpenRouter), con soporte de llamadas a herramientas y salidas estructuradas.[1][2]
Limitaciones
- Requisitos de despliegue exigentes: NVIDIA indica un mínimo de 8 GPU de clase B200/GB200 o 16 H100 para este checkpoint BF16.[2]
- Las cifras de contexto difieren entre fuentes: la ficha anuncia hasta 1M de tokens mientras OpenRouter expone 262K, por lo que el límite efectivo puede depender del despliegue.[1][2]
- Los resultados publicados proceden del proveedor (NeMo Evaluator de NVIDIA) o del catálogo; la verificación independiente es limitada y conviene validar con cargas propias.[1][2]
Dónde utilizarlo
- Flujos de trabajo agénticos de varios pasos y uso de herramientas: objetivo de diseño declarado por NVIDIA, sugerido a falta de evaluación propia.[2]
- Análisis de contexto largo y RAG sobre documentos o bases de código extensos, según lo permita la ventana de contexto del despliegue.[1][2]
- Razonamiento y chat multilingües en sus diez idiomas documentados, incluidos español y portugués brasileño.[2]
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · NVIDIA: Nemotron 3 UltraFuentes consultadas: 13 nov 2026
- [2] Model documentation · NVIDIA: Nemotron 3 UltraFuentes 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 Ultra is an open frontier-reasoning and orchestration model from NVIDIA, with 55B active parameters out of 550B total (MoE). Built on a hybrid Transformer-Mamba mixture-of-experts architecture, it...
Especificaciones
- ID del modelo
- nvidia/nemotron-3-ultra-550b-a55b
- ID canónico
- nvidia/nemotron-3-ultra-550b-a55b-20260604
- Creador
- nvidia
- Añadido a OpenRouter
- 04.06.2026
- 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 $0.600 / salida $2.4
- 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 | CC — por debajo de la franja B | razonamiento: opcional · predeterminado high · esfuerzos: high, medium, none · parámetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Programación | BB — siguiente 30% de la cohorte | — |
| Agentes | BB — siguiente 30% de la cohorte | parámetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escritura | Sin medición | salida: text |
| Razonamiento | Sin medición | razonamiento: opcional · predeterminado high · esfuerzos: high, medium, 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 | Intelligence index | 11.8 | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Artificial Analysis | Coding index | 49.3 | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Artificial Analysis | Agentic index | 20.1 | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · 3dtasa de victoria 38% · posición 87 | 1,111Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · asciiarttasa de victoria 36.8% · posición 65 | 1,093Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · codecategoriestasa de victoria 35.4% · posición 96 | 1,133Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · dataviztasa de victoria 37.2% · posición 87 | 1,139Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · gamedevtasa de victoria 35.4% · posición 87 | 1,127Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · svgtasa de victoria 32.1% · posición 78 | 1,062Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · uicomponenttasa de victoria 35.3% · posición 92 | 1,128Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · websitetasa de victoria 34.4% · posición 102 | 1,131Elo | 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) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepInfrafp4 | 262,144 | $0.400 | $1.76 | — | — | — |
| KT | 262,144 | $0.500 | $2.2 | — | — | 100% |
| DeepInfrafp4 | 262,144 | $0.500 | $2.2 | — | — | 100% |
| BaseTenfp4 | 202,800 | $0.600 | $2.4 | — | — | 100% |
| Venicefp8 | 256,000 | $0.625 | $3.13 | — | — | 100% |
Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026
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