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NVIDIA: Nemotron 3 Nano 30B A3B
nvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b
Nossa análise
Análise com auxílio de IA baseada nas fontes abaixo. A adequação é uma avaliação editorial; teste com suas próprias tarefas.
O NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B A3B é um modelo de linguagem somente de texto baseado em uma arquitetura híbrida Mamba-2 e Mixture-of-Experts com 30B parâmetros totais e cerca de 3.5B ativos, conforme a documentação da NVIDIA. O fornecedor descreve um modo de raciocínio configurável que gera traços de raciocínio antes de responder, e cita sistemas agênticos, chatbots, RAG e seguimento de instruções como usos pretendidos. Há suporte para seis idiomas. A ficha do modelo declara até 1M de tokens de contexto, enquanto o catálogo da OpenRouter indica 262,144 tokens, além de chamadas de ferramentas e saídas estruturadas.[1][2]
Pontos fortes
- Raciocínio configurável: segundo a NVIDIA, ativar os traços de raciocínio tende a melhorar a qualidade das respostas em prompts mais difíceis, e o modo de pensamento pode ser desativado para respostas diretas.[2]
- Design voltado à eficiência: a arquitetura híbrida Mamba-2 e MoE ativa apenas cerca de 3.5B dos seus 30B parâmetros por token, o que o fornecedor posiciona como alta eficiência computacional.[2]
- Conjunto de recursos adequado a agentes: o catálogo da OpenRouter expõe chamadas de ferramentas, saídas estruturadas e parâmetros de raciocínio, e a NVIDIA treinou o modelo para uso de ferramentas em múltiplas etapas.[1][2]
Limitações
- Modalidade somente de texto: o modelo aceita e produz texto; nenhuma das fontes indica suporte a entradas de imagem ou áudio.[1][2]
- A evidência se limita ao catálogo da OpenRouter e à documentação da própria NVIDIA; todos os números de benchmarks são reportados pelo fornecedor, portanto a validação independente nas cargas de trabalho alvo ainda é necessária.[1][2]
- Ressalva sobre contexto longo: o máximo de 1M de tokens aumenta os requisitos de VRAM, a configuração padrão no Hugging Face é de 256k e a listagem da OpenRouter limita o contexto a 262,144 tokens.[1][2]
Onde usar
- Opção plausível para sistemas agênticos especializados que precisem de chamadas de função, saídas estruturadas e uso de ferramentas em múltiplas etapas, conforme sugerem ambas as fontes.[1][2]
- Pode servir para aplicações gerais de chat, RAG e seguimento de instruções nos seis idiomas suportados, sujeito a testes com a carga de trabalho.[2]
- Vale avaliar em tarefas de programação, matemática e ciências em que ativar os traços de raciocínio pode melhorar os resultados, segundo a descrição do fornecedor.[2]
Fontes
- [1] OpenRouter catalog · NVIDIA: Nemotron 3 Nano 30B A3BFontes consultadas: 13 de nov. de 2026
- [2] Model documentation · NVIDIA: Nemotron 3 Nano 30B A3BFontes consultadas: 13 de nov. de 2026
Sobre este modelo
A descrição abaixo é o texto original fornecido pelo OpenRouter, no idioma da fonte.
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...
Especificações
- ID do modelo
- nvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b
- Criador
- nvidia
- Adicionado ao OpenRouter
- 14.12.2025
- Comprimento de contexto
- 262,144
- Modalidade
- text->text
- Modalidades de entrada
- text
- Modalidades de saída
- text
- Preço por token
- USD por 1M de tokens: entrada $0.060 / saída $0.240
- Corte de conhecimento
- —
- Data de expiração
- —
Tarefas e capacidades
Uma nota aparece apenas quando a fonte fornece uma medição correspondente para aquela tarefa, o modelo está ativo e a coorte tem pelo menos 10 modelos comparáveis. A coluna de capacidade lista fatos declarados pela fonte — formatos compatíveis, raciocínio e parâmetros de ferramentas — que não são qualidade medida.
| Tarefa | Nota | Capacidade declarada pela fonte |
|---|---|---|
| Qualidade geral | Sem medição | raciocínio: opcional · parâmetros: include_reasoning, reasoning |
| Programação | CC — abaixo da faixa B | — |
| Agentes | CC — abaixo da faixa B | parâmetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escrita | Sem medição | saída: text |
| Raciocínio | Sem medição | raciocínio: opcional · parâmetros: include_reasoning, reasoning |
| Análise de documentos | Sem medição | — |
| Visão | Sem medição | — |
| Geração de imagens | Sem medição | — |
| Áudio | Sem medição | — |
| Vídeo | Sem medição | — |
| Embeddings | Sem medição | — |
Avaliações
| Fonte | Benchmark | Valor | Nota | Dados obtidos |
|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | Coding index | 14.4 | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Artificial Analysis | Agentic index | 1 | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
Como funcionam as notas
Cada nota compara um modelo apenas com outros modelos avaliados pela mesma fonte e métrica no snapshot atual. S é o top 10%, A os 20% seguintes, B os 30% seguintes e C o restante. Modelos sem medição publicada aparecem como não avaliados — um formato compatível nunca implica qualidade medida.
- S — S — top 10% da coorte
- A — A — próximos 20% da coorte
- B — B — próximos 30% da coorte
- C — C — abaixo da faixa B
Provedores
Estatísticas opcionais de provedores ao vivo do OpenRouter. Valores ausentes são desconhecidos, não zero.
| Provedor | Comprimento de contexto | Preço entrada /1M | Preço saída /1M | Latência p50 (30m, s) | Taxa p50 (30m, tok/s) | Disponibilidade (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Nebiusfp8 | 262,144 | $0.060 | $0.240 | — | — | 100% |
Dados de provedores obtidos: 13.11.2026
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