В чем главное преимущество архитектуры MoE в Nemotron 3 Nano?

Архитектура Mixture of Experts (MoE) позволяет модели достигать высокой точности при сохранении вычислительной эффективности, активируя только нужные параметры для конкретной задачи.

Какое контекстное окно поддерживает эта модель на alltokens?

Модель поддерживает внушительное контекстное окно размером до 262 144 токенов, что позволяет работать с очень длинными документами и сложными цепочками рассуждений.

Можно ли использовать Nemotron 3 Nano для создания приватных систем?

Да, благодаря открытым весам, наборам данных и рецептам, разработчики могут безопасно развертывать и оптимизировать модель на собственной инфраструктуре для обеспечения максимальной приватности.

NVIDIA: Nemotron 3 Nano 30B A3B

NVNvidiaОбновлено: 14 декабря 2025 г.

NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B A3B — это компактная и эффективная MoE-модель с открытыми весами, оптимизированная для создания специализированных агентных систем. Благодаря поддержке контекста до 262 144 токенов и высокой вычислительной точности, она идеально подходит для развертывания в частной инфраструктуре.

Использовать через API

Метрики

Вход

7 ₽/M

Выход

27 ₽/M

Контекст

262k tokens

Параметры

Релиз

14 декабря 2025 г.

Поддерживаемые параметры

frequency_penaltyinclude_reasoningmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatseedstoptemperaturetool_choicetoolstop_ktop_p

Технический обзор

NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B A3B — это компактная языковая модель с архитектурой Mixture of Experts (MoE), обеспечивающая высочайшую вычислительную эффективность и точность. Она предназначена для разработки специализированных агентных систем искусственного интеллекта. Модель является полностью открытой: доступны веса, наборы данных и методики обучения. Это позволяет разработчикам легко настраивать, оптимизировать и развертывать решение на собственной инфраструктуре для обеспечения максимальной конфиденциальности и безопасности. Примечание: при использовании бесплатного доступа все запросы и ответы сохраняются для улучшения модели и сопутствующих сервисов. Пожалуйста, не передавайте личную, конфиденциальную или иную чувствительную информацию. Данный доступ предназначен только для ознакомления и не должен использоваться в рабочих или критически важных бизнес-системах. На платформе alltokens вы можете протестировать возможности этой модели.

Кодинг

Инструменты

Длинный контекст

Мультимодальность

Веб-автоматизация

Смежные подборки

Модели для программирования Недорогие модели Модели с длинным контекстом

Сравнение с похожими моделями

Модель

Для чего

Контекст

Цена ₽

Модель

NVIDIA: Nemotron 3 Nano 30B A3BТекущая

Для чего

Контекст

262k

Цена ₽

7 / 27

NVIDIA: Nemotron 3 Nano 30B A3BТекущая

262k

7 / 27

Модель

OpenAI: gpt-oss-120b (exacto)

Для чего

Обе модели ориентированы на высокую точность и эффективность, однако Nemotron предлагает архитектуру MoE и более гибкие возможности кастомизации через открытые рецепты данных.

Контекст

131k

Цена ₽

6 / 26

OpenAI: gpt-oss-120b (exacto)

131k

6 / 26

Модель

EssentialAI: Rnj 1 Instruct

Для чего

Модели сопоставимы по направленности на специализированные задачи, но Nemotron выделяется значительно большим контекстным окном и более низкой стоимостью генерации на alltokens.

Контекст

33k

Цена ₽

21 / 21

EssentialAI: Rnj 1 Instruct

33k

21 / 21

Когда выбирать

Разработка сложных агентных ИИ-систем, требующих высокой вычислительной эффективности
Необходимость обработки огромных объемов данных с контекстным окном до 262k токенов
Создание кастомных решений на собственной инфраструктуре с полным контролем над весами и данными

Когда не выбирать

Задачи, требующие максимально низкой стоимости входных токенов (существуют более дешевые аналоги)
Простые чат-боты, где не требуются возможности агентных систем и глубокая кастомизация
Проекты, где критически важна минимальная цена за 1 млн токенов без учета сложности архитектуры