Nemotron 3 Ultra
9290°
NVIDIA | 262,144 令牌上下文 | 输入 $0.60/M，输出 $2.40/M。NVIDIA Nemotron 3 Ultra 是 NVIDIA 的开放前沿推理与编排模型，拥有 5500 亿总参数中激活 550 亿参数（MoE）。基于混合 Transformer-Mamba 专家混合架构，支持文本输入输出，最大上下文窗口达 100 万令牌。适合长时间运行的代理工作流，包括代理编排、编码代理、深度研究和复杂企业任务。特别擅长多步骤推理与规划，设计有高吞吐量推理以支持高容量代理流水线。它是 NVIDIA Nemotron 系列开放代理 AI 模型的一部分。
本模型的指南
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船长笔记
2026-10-13 的笔记
Nemotron 3 Ultra 是 NVIDIA 的前沿推理与代理编排模型：5500 亿总参数，激活 550 亿，基于混合 LatentMoE 架构，融合 Mamba-2、MoE 和注意力层。权重在 OpenMDW 1.1 许可下开源，推理时可开关推理模式。适合运行高吞吐代理流水线、长上下文分析或复杂编码与科研工作流的团队。
以……著称
- 可配置推理模式：每次请求可开关链式思考。
- 最高支持百万 token 上下文，适合长文档和多轮代理工作。
- 多 token 预测层加速生成且不损失质量。
- 支持十种语言，包括日语、印地语、韩语和中文。
- 权重开源，带商业使用许可，可自建基础设施运行。
注意
- 最低硬件需求为 8×GB200/B200 或 16×H100 GPU，非笔记本模型。
- 采用 OpenMDW 1.1 许可，非 Apache 或 MIT，商业部署前请核查条款。
- API 输出价格为每百万 2.40 美元，高吞吐推理流水线成本较高。
推荐尝试的提示词
多步编码代理
你得到一个无文档的 Python 单体仓库。请制定计划：(1) 映射所有服务的公共 API 端点，(2) 识别无认证中间件的端点，(3) 生成 Markdown 报告列出每个漏洞及文件路径和行号。然后实现第 1 步的 Python 脚本。
深度研究综合
我将粘贴三篇关于 mRNA 疫苗室温稳定性的冲突学术论文全文。请阅读全部，找出实验条件差异，提出调和分歧的假设，并列出验证假设的后续实验。论文：[此处粘贴]
复杂约束下的规划
一家物流公司需调度 12 辆送货车，覆盖城市内 80 个停靠点。车辆容量不同，3 个点需冷藏车，2 个点要求 9 点前送达，燃料成本有固定预算。请分步规划优化方案，指出最难同时满足的约束，并描述权衡。
与……比较
- Nemotron 3.5 Lightning开源权重模型262,144 令牌上下文 · $0.07/M 输入，$0.20/M 输出
- Nemotron 3 Super开源权重模型262,144 令牌上下文 · $0.08/M 输入，$0.45/M 输出
- NVIDIA Nemotron 3 Ultra 550B A55B开源权重模型262,144 令牌上下文 · $0.50/M 输入，$2.20/M 输出
- NVIDIA Nemotron 3 Super 120B A12B开源权重模型262,144 令牌上下文 · $0.09/M 输入，$0.40/M 输出
来自 nvidia 的更多文本模型
常见问题
- Nemotron 3 Ultra 能本地运行吗？
- 可以，权重开源并托管于 Hugging Face，采用 OpenMDW 1.1 许可，但最低需 8×GB200 或 16×H100 GPU，意味着本地部署需严肃服务器集群，不适合工作站。
- 价格和上下文长度是多少？
- API 价格为每百万输入 token 0.60 美元，每百万输出 token 2.40 美元，上下文窗口最高达 100 万 token。
- Nemotron 3 Ultra 与其他大型 MoE 模型有何不同？
- 其 LatentMoE 架构融合 Mamba-2 状态空间层、MoE 和注意力层，并加入多 token 预测以加速生成。NVIDIA 称此组合专为高吞吐代理流水线优化，而非通用聊天。
船长评语一款严肃的开源前沿模型，适合拥有硬件且需大规模长上下文代理流水线的团队，不适合休闲 API 使用。
Hugging Face 上的模型卡
船长根据模型自身描述和模型卡撰写这些笔记。价格和上下文大小为撰写时提供商的数据，可能会变动。
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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Also ranked: #6 Hottest Text / LLM model · #6 Hottest Text / LLM text model
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Nemotron 3 Ultra 热度趋势
自4 Jun 2026以来的热度分数
热度评分
9,290°
本周
▲
23.3%
9,261° 当时，9,290° 现在
本月
▲
169%
9,157° 当时，9,290° 现在
过去一年
n/a
尚未发布/跟踪
7,000°
起点
评分范围是 0° 到 9,999°。低于 7,000° 的部分保留给还没有任何来源报告的模型，这些模型用替代数值填充，保证列表完整。7,000° 是有实际数据的起点：一个有真实数据但几乎没人下载的模型就在这里，后续的度数都是基于它的测量。起点本身不反映模型质量，只有起点以上的度数才区分不同模型。
+1,923°
OpenRouter 令牌
该模型在过去30天内通过OpenRouter处理了25,819,029,435,213个令牌，包含提示和回答。每10,000,000个令牌计为一次下载，共计2,581,902次；最后一天的令牌计入采用率。来源：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)。
+367°
采用率
每天大约 77,596 次下载，基于两次来源读取间的测量，不是用历史平均估算。下载速度权重是下载项的四分之一，这样能反映新热度，但不会让一天的峰值超过多年累计。
显示详细分解
本站上的每个数字都可以查证。这个模型的热度评分是 9,290°，这里一步步展示了它是如何组成的，每一步都有累计总分：起点、每个来源增加的度数、模型类型的加成以及权重年龄的扣减。颜色对应上方图表的区间。最后的词汇表解释了所有术语。
- 1从起点开始。为什么是 7,000° 而不是零：评分范围是 0° 到 9,999°，低于 7,000° 的部分保留给还没有任何来源报告的模型，这些模型用替代数值填充，保证列表完整且不会超过有数据的模型。7,000° 是有实际数据的起点。一个有真实数据但几乎没人下载的模型就在这里；后续的度数都是测量值，起点以上有十个十倍下载阶梯，每阶梯增加 300°。起点对所有模型一样，不影响排名；区分模型的是起点以上的度数。7,000°累计总数
- 2加上下载量。总共2,581,902个下载等价量，来自OpenRouter 令牌。下载量增加十倍，热度增加相同的300°，所以大小很重要，但不会让分数失控。+1,923°8,923°累计总数
- 3增加采用率。现在大约每天77,596次下载，基于两次读数的差值，权重是四分之一。+367°9,290°累计总数
- =热度得分。这个模型在本站所有榜单上的排名。没有其他因素会调整它。9,290°
术语表：这里用到的术语
- 热度得分
- 一个数字，表示模型当前的使用和需求程度，范围从0°到9,999°。本站所有标注为最热门的榜单都按这个分数排序，别无他物。
- 基准线
- 所有有真实数据的模型起始于7,000°。分数范围是0°到9,999°；基准线以下的部分保留给无数据的替代模型，这样有数据的模型总是排在无数据模型之上。基准线对所有人相同，不影响排名；超过基准线的度数才是实际测量值。
- 下载等价量
- 得分中当作下载计算的所有项目总和：下载本身，每个种子上传者算1,000，每个AI Horde图片和每次生成网站的运行算一个。
- 对数刻度
- 以十为单位计数，而不是以一为单位：从1,000到10,000下载增加的热度和从10,000到100,000增加的热度相同。这样可以防止巨头压倒一切。
- 点赞
- 来自所有来源的点赞和竖起大拇指，每个点赞在对数刻度上价值半个下载。
- 采用率
- 模型当前每天的下载次数，基于两次读数的差值。权重是下载项的四分之一。
- 测量与估算
- 测量表示有两个来源的读数，且差异是真实的。估算表示只知道今天的总数，过去的数据是根据模型的生命周期分配的；网站会说明显示的是哪种。
- 做种者
- 指那些在线保存权重副本供他人通过种子下载的人，或者提供同样服务的托管镜像。每个做种者相当于1000次下载。
- AI Horde
- 一个志愿者网络，在捐赠的电脑上免费生成图片。它用某个模型生成的图片数量是公开的，每张图片算作一次下载。
- 生成网站
- 托管自己模型副本并允许用户生成的站点，比如PixAI、SeaArt和Yodayo。它们的下载计数和Civitai一样，每次生成算一次下载。
- OpenRouter 令牌
- 通过API提供的文本模型，如Claude或GPT，没有权重需要下载，因此其使用量以令牌计量：过去30天内通过OpenRouter（一种许多应用使用的网关）读取和生成的文本片段。每10,000,000个令牌计为一次下载。来源：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)，CC BY 4.0。
- 完整模型（检查点）
- 权重文件本身，是能独立生成的文件。它会获得额外加分，因为附加组件依赖它。
- LoRA和嵌入
- 小型附加文件，用来引导别人的权重朝向某种风格、角色或概念。它们不能单独运行。
- 家族与权重
- 模型构建所基于的基础，比如SD 1.5、SDXL、Flux或Wan。每个模型继承其家族权重的发布日期。
- 年龄
- 根据家族权重发布多久，扣除的度数：每年150°，最多750°。它保留了那些积累了多年下载量的老模型，防止它们被挤出榜单顶部。
- 家族加成
- 对当前网站重点推广的某个家族的LoRA给予的小幅度限制性加分，总是在分数细目中列出。
- 替代分数
- 给还没有任何来源报告的模型一个稳定的最低分数，这样榜单才完整。它永远不会高于有数据的模型。
- 新模型！（宽限期）
- 不到7天的新模型显示“新模型！”而非分数，且不参与排名。其分数从第一天开始计算，但一天大的模型增长最快，若不等待，周榜#1总是昨天刚发布的模型，而非持续一周的。
- 趋势
- 模型在某段时间内的增长与同一时间段内典型模型增长的对比。比典型快表示上升，比典型慢表示下降。
- 典型模型
- 目录的中间值：一半有数据的模型增长比它快，一半比它慢。
这个模型的受欢迎程度相对于整个目录的变化：它在每个时间段内下载量、点赞和使用量的增长，和同一时间段内典型模型的增长相比，以及当时的热度分数。高于典型增长表示上升，低于则表示下降。过去的数据是从今天的总数、模型的第一天和测量的下载速度（如果有两次测量）推算出来的；如果模型在某个时间段开始时不存在，则显示为 n/a。
Nemotron 3 Ultra 是 Text / LLM 系列的一个文本模型，收录于 ModelTrends.ai——一个只读的开源 AI 图像、视频和文本模型目录。你可以将它与其他 Text / LLM 模型比较，并查看热度分数了解趋势。
按模型系列浏览
Text / LLM 模型
434
Anima 模型
528
Chroma 模型
19
Fibo 模型
2
Flux 模型
1,496
Flux 2 / Klein 模型
1,239
Flux 3 模型
3
Moss 模型
3
Iris 模型
1
MiniMax H3 模型
364
Hunyuan 模型
204
Ideogram 模型
20
Krea2 模型
717
Qwen 模型
20
Qwen2 模型
47
Ltx2 模型
153