NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B

размышляющая
русскоязычная
можно попробовать

Nemotron-3 Nano-30B новое поколение LLM от компании NVIDIA. Главной особенностью модели является инновационная архитектура, которая объединяет слои Mamba2, слои Трансформера и технологию Mixture-of-Experts в единый вычислительный кластер. Такая структура позволяет модели эффективно обрабатывать огромные массивы данных, сохраняя логическую связность и высокую пропускную способность. модель имеет общий объем 32 миллиардов параметров, но благодаря MoE-маршрутизации для генерации каждого отдельного токена задействуется только активное подмножество из примерно 3,5 миллиардов параметров. Это обеспечивает уникальный баланс: модель обладает «знаниями» и емкостью 30-миллиардной сети, но потребляет вычислительные ресурсы на уровне компактных моделей, оптимизированных для быстрого инференса. Модель обучена на датасете объемом около 25 триллионов токенов, включающем 43 языка программирования и более 19 естественных языков.

По сравнению с Nemotron v2 новая версия предлагает архитектуру MoE вместо плотной (dense), что дает в 4 раза большую пропускную способность (throughput). Еще одной из ключевых возможностей Nemotron-3-Nano является поддержка контекстного окна длиной до 1 миллион токенов. Такое расширение идеально демонстрирует возможности слоев Mamba2 которые обрабатывают длинные последовательности с минимальными затратами памяти. Важным этапом создания модели стало обучение с подкреплением в мульти-средах (Multi-environment Reinforcement Learning) с использованием библиотеки NeMo Gym. Модель тренировалась не просто отвечать на вопросы, а выполнять последовательности действий: вызывать инструменты, писать функциональный код и строить многоступенчатые планы. Это делает её поведение более предсказуемым и надежным в сложных сценариях, где требуется верификация результата на каждом шаге.

На бенчмарке AIME25 (American Invitational Mathematics Examination), проверяющем математическое и количественное рассуждение, Nemotron 3 Nano достигает 99,2% точности с использованием инструментов, превосходя GPT-OSS-20B с 98,7%. На LiveCodeBench (v6 2025-08–2025–05) модель показывает 68,2%, опережая Qwen3-30B (66,0%) и GPT-OSS-20B (61,0%). На других бенчмарках модель если не опережает, то нисколько не уступает аналогам.

С учетом архитектурных преимуществ и рекомендациях NVIDIA, модель идеально подходит для следующих задач: Агентные системы и оркестрация, RAG с длинным контекстом (Long-Context RAG), локальная обработка и Edge-вычисления, генерация кода и структурирование данных.


Дата анонса: 15.12.2025
Параметров: 32B
Экспертов: 128
Активно параметров при инференсе: 4B
Контекст: 263K
Слоев: 52, с полным вниманием: 6, без внимания: 23
Тип внимания: Hybrid Attention
Тип Mamba: Mamba 2
Разработчик: NVIDIA
Версия Transformers: 4.55.4
Лицензия: NVIDIA Nemotron Open Model License

Публичный эндпоинт

Воспользуйтесь нашими готовыми публичными эндпоинтами бесплатно для теста инференса и знакомства с NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B. Получить токен для доступа к API вы можете на странице управления токенами после регистрации и верификации.
Наименование модели Контекст Тип GPU TPS Tooling Статус Ссылка
stelterlab/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-AWQ 262 144 Публичный RTX4090 463.00 да доступен чат

API доступ к NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B эндпоинтам

curl https://chat.immers.cloud/v1/endpoints/nemotron3-nano-30b-a3b/generate/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer USER_API_KEY" \
--data-binary @- <<"EOF"
{"model": "NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B", "messages": [
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Say this is a test"}
], "temperature": 0, "max_tokens": 150
}
EOF
$response = Invoke-WebRequest https://chat.immers.cloud/v1/endpoints/nemotron3-nano-30b-a3b/generate/chat/completions `
-Method POST `
-Headers @{
"Authorization" = "Bearer USER_API_KEY"
"Content-Type" = "application/json; charset=utf-8"
} `
-Body ([System.Text.Encoding]::UTF8.GetBytes((@{
model = "NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B"
messages = @(
@{ role = "system"; content = "You are a helpful assistant." },
@{ role = "user"; content = "Say this is a test" })
} | ConvertTo-Json -Depth 10)))
([System.Text.Encoding]::UTF8.GetString($response.RawContentStream.ToArray()) | ConvertFrom-Json).choices[0].message.content
#!pip install OpenAI --upgrade

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
api_key="USER_API_KEY",
base_url="https://chat.immers.cloud/v1/endpoints/nemotron3-nano-30b-a3b/generate/",
)

chat_response = client.chat.completions.create(
model="NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Say this is a test"},
]
)
print(chat_response.choices[0].message.content)

Частный сервер

Арендуйте собственный физически выделенный инстанс с почасовой оплатой или на длительный срок с помесячной оплатой.

Мы рекомендуем создание частных инстансов в случаях, если необходимо:

  • получить максимальную производительность эндпоинта,
  • получить полный контекст для обработки больших запросов и диалогов,
  • обеспечить максимальную безопасность, для обработки данных в выделенном изолированном пространстве,
  • использовать кастомизированные веса: fine-tuned версии или lora-адаптеры.

Рекомендуемые конфигурации сервера для хостинга NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B

Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa2-2.16.32.160
262 144
tensor
 2 51,34 ₽ 2,40 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
262 144
 1 73,73 ₽ 1,14 Запустить
teslaa10-2.16.64.160
262 144
tensor
 2 83,37 ₽ 11,94 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
262 144
 1 91,14 ₽ 463.00 1,11 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
262 144
tensor
 2 109,77 ₽ 11,94 Запустить
rtx3090-2.16.64.160.nvlink
262 144
tensor
 2 139,77 ₽ 13,22 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
262 144
 1 141,77 ₽ 5,77 Запустить
rtx3080-4.16.64.160
262 144
tensor
 4 162,57 ₽ 1,84 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
262 144
 1 211,77 ₽ 223.80 34,29 Запустить
h100-1.16.64.160
262 144
 1 341,77 ₽ 209.21 34,24 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
262 144
 1 367,41 ₽ 42,52 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
262 144
tensor
 2 411,81 ₽ 80,51 Запустить
h200-1.16.128.160
262 144
 1 423,04 ₽ 70,33 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
262 144
tensor
 2 839,97 ₽ 153,67 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa10-2.16.64.160
262 144
tensor
 2 83,37 ₽ 2,86 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
262 144
tensor
 2 109,77 ₽ 2,86 Запустить
teslaa2-4.32.128.160
262 144
tensor
 4 112,24 ₽ 3,35 Запустить
rtx3090-2.16.64.160
262 144
tensor
 2 139,77 ₽ 4,15 Запустить
rtx3090-2.16.64.160.nvlink
262 144
tensor
 2 139,77 ₽ 4,15 Запустить
rtx4090-2.16.64.160
262 144
tensor
 2 171,77 ₽ 145.02 4,10 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
262 144
 1 211,77 ₽ 25,34 Запустить
rtx5090-2.16.64.160
262 144
tensor
 2 261,77 ₽ 13,56 Запустить
h100-1.16.64.160
262 144
 1 341,77 ₽ 134.65 25,30 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
262 144
 1 367,41 ₽ 33,58 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
262 144
tensor
 2 411,81 ₽ 71,44 Запустить
h200-1.16.128.160
262 144
 1 423,04 ₽ 61,39 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
262 144
tensor
 2 839,97 ₽ 144,60 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa10-4.16.64.160
262 144
tensor
 4 144,97 ₽ 3,58 Запустить
rtxa5000-4.16.128.160.nvlink
262 144
tensor
 4 209,04 ₽ 3,58 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
262 144
 1 211,77 ₽ 143.67 6,98 Запустить
rtx3090-4.16.64.160
262 144
tensor
 4 257,77 ₽ 138.92 4,88 Запустить
rtx4090-4.16.64.160
262 144
tensor
 4 321,77 ₽ 4,83 Запустить
h100-1.16.64.160
262 144
 1 341,77 ₽ 133.86 6,94 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
262 144
 1 367,41 ₽ 15,22 Запустить
rtx5090-3.16.96.160
262 144
pipeline
 3 387,41 ₽ 10,06 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
262 144
tensor
 2 411,81 ₽ 52,80 Запустить
h200-1.16.128.160
262 144
 1 423,04 ₽ 43,02 Запустить
rtx5090-4.16.128.160
262 144
tensor
 4 513,04 ₽ 14,39 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
262 144
tensor
 2 839,97 ₽ 125,96 Запустить

Связанные модели

NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B
NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B

Остались вопросы?

Свяжитесь с нашей специализированной группой поддержки по нейросетям support@immers.cloud или отправьте ваш запрос в отдел продаж sale@immers.cloud.

Мы используем файлы cookie и сервисы веб-аналитики для обеспечения работы сайта, анализа посещаемости и улучшения качества наших услуг.
Продолжая использовать сайт, вы соглашаетесь с Политикой конфиденциальности и даете согласие на обработку cookie-файлов и технических данных.