Nemotron 3.5 Lightning
8980°
NVIDIA | 262,144トークンコンテキスト | 入力$0.07/M、出力$0.20/M。NVIDIA Nemotron 3.5 LightningはNVIDIAのオープンMixture-of-Expertsモデルで、総パラメータ300億のうち30億が活性化されます。高スループットのエージェント的ワークロードやドメイン特化のカスタマイズが有効な専門的タスクに適しています。
このモデルのガイド
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キャプテンのメモ
2026-10-13のメモ
Nemotron 3.5 LightningはNVIDIAの300億パラメータMixture-of-Expertsモデルで、推論時にはわずか30億パラメータが活性化します。ハイブリッドなMamba-2、MoE、Attentionアーキテクチャを採用。ここでのBF16リリースはリファレンスチェックポイントであり、ファインチューニングや蒸留、独自の量子化バリアント作成の出発点であって、最速の本番導入手段ではありません。オープンウェイトで商用利用可能、単一H100で256Kトークンのコンテキストをサポートします。
得意分野
- MoEの効率性：総パラメータ300億に対し、1回の推論で活性化は30億のみ
- Mamba-2、MoE層、Attentionを組み合わせたハイブリッドアーキテクチャ
- 推論時に思考モードのオン・オフを切り替え可能
- 単なるチャットエンドポイントではなく、ファインチューニングや蒸留のベースとして設計
- 英語、スペイン語、フランス語、ドイツ語、イタリア語、日本語の6言語対応
注意点
- このBF16リリースはカスタマイズ用であり、低レイテンシのサービスにはNVIDIAが推奨するNVFP4バリアントを使うべき。
- 単一H100で256Kトークンの検証済み。100万トークン対応はマルチGPUまたはBlackwellハードウェアが必要。
- ウェイトはオープンだがOpenMDW License Agreement v1.1の下で提供されており、標準的なApacheやMITライセンスではないため利用規約を確認すること。
試してみるプロンプト
思考モードを切り替えて問題を解く
物流問題を解いています。倉庫は12個単位で注文を出荷します。製品Aは500個あり、毎日75件の新規注文が入ります。各注文は3個要求します。何日間で在庫が尽き、最後の完全なバッチは何日目に出荷されるか、理由を段階的に示してください。
ドメインファインチューニング準備
法務文書レビューアシスタントの教師ありファインチューニング用データセットを準備しています。契約書の抜粋から特定の条項タイプを識別する指示と、その条項を特定し該当テキストを引用し、平易な英語で重要性を説明する応答の高品質なペアを5組作成してください。
エージェント的タスク分解
あなたはウェブ検索ツール、コード実行ツール、ファイル書き込みツールを使えるエージェントです。ユーザーは3つのSaaS製品の競合価格の週次レポートを求めています。各ツール呼び出しやサブタスクを具体的に分解し、何を取得・計算し、最終レポートにどう反映されるかを示してください。
比較する
- Nemotron 3 Ultraオープンウェイトモデル262,144トークンのコンテキスト · $0.60/M 入力、$2.40/M 出力
- Nemotron 3 Superオープンウェイトモデル262,144トークンのコンテキスト · $0.08/M 入力、$0.45/M 出力
- NVIDIA Nemotron 3 Ultra 550B A55Bオープンウェイトモデル262,144トークンのコンテキスト · $0.50/M 入力、$2.20/M 出力
- Nemotron 3.5 Content Safetyオープンウェイトモデル131,072トークンのコンテキスト · $0.20/M 入力、$0.20/M 出力
nvidiaの他のテキストモデル
よくある質問
- ウェイトはオープンでローカル実行できますか？
- はい。BF16ウェイトはHugging FaceでOpenMDW License v1.1の下にあり商用利用も許可されています。単一H100 80GBまたはA100 80GBで動作しますが、一般消費者向けハードウェアではNVIDIAが別途推奨するNVFP4やGGUFバリアントを使うことを推奨します。
- 価格とコンテキストウィンドウは？
- API利用時は入力が100万トークンあたり0.07ドル、出力が100万トークンあたり0.20ドル。コンテキストは単一H100で256Kトークン、マルチGPU Blackwell構成で最大100万トークン対応。
- BF16リリースとNVFP4リリースの違いは？
- BF16リリースは完全精度のリファレンスチェックポイントで、SFT、RL、蒸留、独自量子化バリアント作成などの後処理用。NVFP4リリースはNVIDIAが推奨する最適化推論・低レイテンシ用です。
キャプテンの評価巧妙なMoEアーキテクチャを備えた本格的なファインチューニングベース。カスタマイズが必要なときに選び、単なるチャット用途には向きません。
Hugging Faceのモデルカード
キャプテンはモデルの説明とモデルカードからこれらのメモを書いています。価格やコンテキストサイズは執筆時点の提供元のもので、変更されることがあります。
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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Also ranked: #54 Hottest AI model · #29 Hottest Text / LLM model · #29 Hottest Text / LLM text model
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Nemotron 3.5 Lightning の人気トレンド
11 Aug 2026以降のヒートスコア
ヒートスコア
8,980°
今週
▲
59.6%
8,919° 当時、8,980° 今
今月
▲
1,079%
8,656° 当時、8,980° 今
過去1年
n/a
まだリリース/追跡されていません
7,000°
基準値
スケールは0°から9,999°までです。7,000°未満はまだどのソースも報告していないモデル用に確保されており、リストを完全に保つために仮の数値が割り当てられています。7,000°が実際のデータが始まる地点で、実データがほとんどないモデルはここに位置し、それより上の度数が測定値です。基準値自体はモデルについて何も示さず、上の度数だけがモデル間の違いを示します。
+1,656°
OpenRouterトークン
このモデルは過去30日間にOpenRouter経由で3,296,276,417,858トークンを処理しました。プロンプトと回答の合計です。10,000,000トークンごとに1ダウンロードとしてカウントし、合計329,627です。最終日のトークンは採用率に加算されます。出典：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)。
+324°
普及率
ソースの2回の読み取り間で測定された1日あたり約21,182回のダウンロードです。生涯平均からの推測ではありません。速度はダウンロード項目の4分の1の重みで、新しい急増を示しつつ、1日の急激な増加が何年もの使用を上回らないようにしています。
詳細な内訳を表示
このサイトのすべての数字は確認できます。このモデルのヒートスコアは8,980°で、ここでは一つずつ要素を積み上げていき、各段階の合計を示しています：基準値、各ソースが加える度数、モデルの種類によるボーナス、そして重みの年齢による減算。色は上のチャートの帯を表しています。最後の用語集で全ての用語を定義しています。
- 1基準値から始めます。なぜ7,000°でゼロではないのか：スケールは0°から9,999°までで、7,000°未満はまだどのソースも報告していないモデル用に確保されており、仮の数値が割り当てられてリストを完全に保ち、データのあるモデルより上位にならないようにしています。7,000°が実際のデータが始まる地点です。実データがほとんどないモデルはここに位置し、それ以降が測定値で、基準値の上には10段階の10倍増が300°ずつあります。基準値はすべてのモデルで同じなので、何も決めません。違いを決めるのはその上の度数です。7,000°累計合計
- 2ダウンロード数を加算します。合計でOpenRouterトークンから329,627のダウンロード相当数。ダウンロード数が10倍になると同じ300°が加算されるので、サイズは重要ですがスコアを独占することはありません。+1,656°8,656°累計合計
- 3普及率を追加します。現在、2回の計測間で約21,182ダウンロード/日で、重みは4分の1です。+324°8,980°累計合計
- =ヒートスコア。このモデルがこのサイトのすべてのリストでどの位置にいるか。これ以外の調整はありません。8,980°
用語集：ここで使われている用語
- ヒートスコア
- モデルが今どれだけ使われていて求められているかを示す1つの数字。0°から9,999°まで。ここで「最も熱い」と言われるすべてのリストはこれで並べられています。
- フロア
- 実データのあるすべてのモデルが7,000°からスタートする基準点。スケールは0°から9,999°までで、フロア以下はデータのないモデル用に確保されているので、データのあるモデルは必ず上位になります。フロアは全員共通で順位には影響しません。フロアを超えた度数が実際の評価です。
- ダウンロード相当数
- スコアがダウンロードとして扱うすべてのものを合計：ダウンロードそのもの、各トレントシーダーは1,000、各AI Horde画像と生成サイトでの実行は1としてカウント。
- 対数スケール
- 1ずつではなく10ずつ数えます：1,000から10,000ダウンロードに増えるのは、10,000から100,000に増えるのと同じ度数を加算。巨大なものが他を圧倒しないようにしています。
- いいね
- すべてのソースからのサムズアップといいね。対数スケールでダウンロードの半分の価値があります。
- 普及率
- 2回の計測の差からわかる、今の1日あたりのダウンロード数。ダウンロード項目の4分の1の重みです。
- 測定済みと推定
- 測定済みは、あるソースの2つの読み取り値が存在し、その差が実際のものであることを意味します。推定は、今日の合計だけがわかっていて、過去の値はモデルの寿命にわたって分配されていることを意味します。サイトはどちらを表示しているかを示します。
- シーダー
- トレント経由で他の人がダウンロードできるように重みのコピーをオンラインで保持している人、または同じことをするホストされたミラーのことです。それぞれが1,000ダウンロードとしてカウントされます。
- AI Horde
- 寄付されたコンピューターで無料で画像を生成するボランティアネットワークです。モデルで作成した画像の数は公開されており、それぞれが1ダウンロードとしてカウントされます。
- 生成サイト
- PixAI、SeaArt、Yodayoのように、自分のモデルのコピーをホストして人々が生成できるサイトです。これらのダウンロードはCivitaiのものと同じようにカウントされ、各生成実行が1ダウンロードとして数えられます。
- OpenRouterトークン
- ClaudeやGPTのようなAPI経由で提供されるテキストモデルはダウンロードする重みがなく、その利用はトークン数で測定されます。トークンとはOpenRouterを通じて読み書きされたテキストの断片で、OpenRouterは多くのアプリが利用するゲートウェイです。過去30日間のトークン数を10,000,000トークンごとに1ダウンロードとしてカウントします。出典：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)、CC BY 4.0。
- 完全モデル（チェックポイント）
- 重みそのもので、単独で生成を行うファイルです。アドオンがこれに依存しているためボーナスがつきます。
- LoRAと埋め込み
- 他人の重みを特定のスタイル、キャラクター、コンセプトに向けて調整する小さなアドオンファイルです。単独では動作しません。
- ファミリーと重み
- モデルが基づいているベースで、SD 1.5、SDXL、Flux、Wanなどがあります。すべてのモデルはそのファミリーの重みのリリース日を継承します。
- 年齢
- ファミリーの重みがリリースされてからの経過時間に応じて減点されます：1年で150°、最大750°まで。古いダウンロードはリストの上位を凍結して積み上げられます。
- ファミリーブースト
- このサイトが現在推しているファミリーのLoRAに対する小さく制限された後押しで、常に内訳に表示されます。
- 代替スコア
- まだソースから報告がないモデルに与えられる安定した最低値で、リストが完全なままでいられます。データのあるモデルより上位には決してなりません。
- 新着！(猶予期間)
- 7日未満の新しいモデルはスコアの代わりに「新着！」と表示され、ランキングには入りません。スコアは初日から計算されますが、1日目のモデルは非常に急速に成長するため、猶予期間なしでは常に昨日リリースされたモデルが今週の#1になってしまいます。
- トレンド
- ある期間におけるモデルの成長が、同じ期間の典型的なモデルの成長と比べてどうかを示します。典型より速ければ上昇、遅ければ下降と読みます。
- 典型的なモデル
- カタログの真ん中にあたるモデルで、数値があるモデルの半分はこの期間により速く成長し、半分は遅く成長しています。
このモデルの人気がカタログ全体と比べてどう動いたかを示してるよ。期間ごとのダウンロード数、いいね数、使用数の伸びを、同じ期間の普通のモデルの伸びと比べてる。熱スコアもその時点のものだよ。普通の伸びより上なら人気が上がってる、下なら下がってるってこと。過去のデータは今日の合計、モデルの初日、ダウンロード速度の2回の計測から再構成してる。期間の初めに存在しなかったモデルはn/aになるよ。
Nemotron 3.5 Lightning は Text / LLM ファミリー向けのテキストモデルで、オープンソース AI 画像・動画・テキストモデルの読み取り専用カタログ ModelTrends.ai に掲載されています。他の Text / LLM モデルと比較し、ヒートスコアでトレンドを確認できます。
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