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NVIDIA: Nemotron 3 Super
nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b
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 Super é um modelo aberto somente de texto cuja ficha descreve uma arquitetura híbrida LatentMoE de 120B parâmetros (camadas Mamba-2, MoE e de atenção) com 12B ativos e predição multitoken. A NVIDIA o posiciona para fluxos agênticos, uso de ferramentas, RAG e raciocínio de contexto longo em sete idiomas, com raciocínio configurável. O catálogo da OpenRouter expõe atualmente contexto de 262k tokens, chamadas de ferramentas e saídas estruturadas, enquanto a ficha afirma até 1M tokens. Os resultados de benchmarks são medidos pelo fornecedor; recomenda-se validação independente por carga de trabalho.[1][2]
Pontos fortes
- O design LatentMoE descrito pelo fornecedor ativa 12B de 120B parâmetros totais, o que segundo a NVIDIA visa eficiência de computação para cargas multiagente de alto volume.[1][2]
- O raciocínio é configurável: a ficha o alterna por um flag de template de chat e a OpenRouter oferece níveis de esforço baixo, médio e nenhum, ativado por padrão.[1][2]
- Foco em contexto longo: a ficha afirma até 1M tokens e relata avaliações até 512k tokens, enquanto a OpenRouter lista contexto de 262k tokens.[1][2]
Limitações
- A evidência vem apenas do catálogo e da ficha do fornecedor: os benchmarks são medidos pela NVIDIA e a cobertura de índices de terceiros na OpenRouter é escassa, exigindo validação por carga de trabalho.[1][2]
- A disponibilidade de contexto difere entre as fontes: a OpenRouter lista 262k tokens contra o 1M afirmado na ficha, portanto os limites reais dependem da implantação.[1][2]
- O modelo é somente de texto e, segundo a ficha, a auto-hospedagem é exigente, com mínimo declarado de duas GPUs H100-80GB.[1][2]
Onde usar
- Candidato para pipelines agênticos e de chamadas de ferramentas, conforme a otimização declarada pela NVIDIA para agentes colaborativos; verifique em suas próprias tarefas.[1][2]
- Opção plausível para RAG e raciocínio sobre documentos longos dado o posicionamento da ficha; teste a qualidade de recuperação no seu domínio.[2]
- Opção potencial para automação de alto volume, como gestão de tickets de TI, nos sete idiomas suportados; faça um piloto antes da implantação.[2]
Fontes
- [1] OpenRouter catalog · NVIDIA: Nemotron 3 SuperFontes consultadas: 13 de nov. de 2026
- [2] Model documentation · NVIDIA: Nemotron 3 SuperFontes 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 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...
Especificações
- ID do modelo
- nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b
- ID canônico
- nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b-20230311
- Criador
- nvidia
- Adicionado ao OpenRouter
- 11.03.2026
- 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 $0.075 / saída $0.400
- 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 · padrão medium · esforços: medium, low, none · parâmetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| 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 · padrão medium · esforços: medium, low, none · parâmetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| 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 | 37.7 | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Artificial Analysis | Agentic index | 1.7 | 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) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepInfrabf16 | 262,144 | $0.075 | $0.400 | — | — | 100% |
| DekaLLMfp8 | 262,144 | $0.080 | $0.450 | — | — | 100% |
Dados de provedores obtidos: 13.11.2026
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Nenhum artigo publicado identifica este modelo ainda.