Nemotron 3 Ultra를 로컬에서 실행할 수 있나요?

NVIDIA | 262,144 토큰 컨텍스트 | 입력 $0.60/M, 출력 $2.40/M. NVIDIA Nemotron 3 Ultra는 NVIDIA의 오픈 프런티어 추론 및 오케스트레이션 모델로, 총 550B 중 55B 활성 파라미터(MoE)를 가집니다. 하이브리드 Transformer-Mamba 전문가 혼합 아키텍처를 기반으로 하며, 최대 1M 토큰 컨텍스트 창에서 텍스트 입력 및 출력을 지원합니다. 에이전트 오케스트레이션, 코딩 에이전트, 심층 연구 및 복잡한 기업 작업을 포함한 장기 실행 에이전트 워크플로우에 적합합니다. 다단계 추론 및 계획에 특히 강하며, 대량 에이전트 파이프라인을 위한 고처리량 추론을 제공합니다. NVIDIA Nemotron 에이전트 AI용 오픈 모델 패밀리의 일부입니다.

이 모델의 가이드

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캡틴의 노트

Captain 작성, 하우스 에디터

2026-10-13의 노트

Nemotron 3 Ultra는 NVIDIA의 최첨단 추론 및 에이전트 오케스트레이션 모델로, 총 5500억 파라미터 중 550억 활성화하며 Mamba-2, MoE, 어텐션 레이어를 혼합한 하이브리드 LatentMoE 아키텍처를 사용합니다. OpenMDW 1.1 라이선스 하에 가중치가 공개되어 있으며, 추론 시 추론 모드를 켜거나 끌 수 있습니다. 대규모 에이전트 파이프라인, 장기 컨텍스트 분석, 복잡한 코딩 및 연구 워크플로우에 적합합니다.

알려진 점

요청별로 사유 과정(체인 오브 생각) 모드 켜기/끄기 가능
최대 100만 토큰 컨텍스트 윈도우로 장문 문서 및 다중 턴 에이전트 작업 지원
품질 저하 없이 빠른 생성을 위한 다중 토큰 예측 레이어
일본어, 힌디어, 한국어, 중국어 등 10개 언어 지원
상업적 사용 가능한 오픈 가중치로 자체 인프라에서 실행 가능

주의할 점

최소 하드웨어 요구 사양은 8×GB200/B200 또는 16×H100 GPU로, 노트북용 모델이 아님.
Apache나 MIT가 아닌 OpenMDW 1.1 라이선스이므로 상업적 배포 전 조건 확인 필요.
API 출력 토큰당 2.40달러로 대량 추론 파이프라인에서 비용이 빠르게 증가함.

최적 용도

시도해볼 프롬프트

다단계 코딩 에이전트

문서화가 없는 Python 모노레포가 주어졌습니다. (1) 서비스별 공개 API 엔드포인트를 모두 매핑하고, (2) 인증 미들웨어가 없는 엔드포인트를 식별하며, (3) 각 누락 지점을 파일 경로와 라인 번호와 함께 Markdown 보고서로 생성하는 계획을 작성하세요. 그런 다음 1단계인 공개 API 매핑을 수행하는 Python 스크립트를 구현하세요.

심층 연구 종합

상온 mRNA 백신 안정성에 관한 서로 상충하는 세 편의 학술 논문 전문을 붙여넣겠습니다. 세 논문에서 결과가 달라지는 구체적 실험 조건을 식별하고, 차이를 조화시키는 가설을 제안하며, 이를 검증할 후속 실험 목록을 작성하세요. 논문: [여기에 붙여넣기]

복잡한 제약 조건 하 계획 수립

물류 회사가 12대 배송 트럭으로 도시 내 80개 정류장을 운행해야 합니다. 트럭별 용량 제한, 3개 정류장은 냉장 차량 필요, 2개 정류장은 오전 9시 이전 방문 시간 제한, 연료비는 일일 예산 내 유지해야 합니다. 단계별 최적화 접근법을 개요로 작성하고, 동시에 만족시키기 가장 어려운 제약 조건과 트레이드오프를 설명하세요.

비교하기

Nemotron 3.5 Lightning
오픈 가중치 모델
262,144 토큰 컨텍스트 · $0.07/M 입력, $0.20/M 출력
Nemotron 3 Super
오픈 가중치 모델
262,144 토큰 컨텍스트 · $0.08/M 입력, $0.45/M 출력
NVIDIA Nemotron 3 Ultra 550B A55B
오픈 가중치 모델
262,144 토큰 컨텍스트 · $0.50/M 입력, $2.20/M 출력
NVIDIA Nemotron 3 Super 120B A12B
오픈 가중치 모델
262,144 토큰 컨텍스트 · $0.09/M 입력, $0.40/M 출력

nvidia의 더 많은 텍스트 모델

사람들이 묻는 질문

Nemotron 3 Ultra를 로컬에서 실행할 수 있나요?: 네, 가중치는 OpenMDW 1.1 라이선스 하에 Hugging Face에 공개되어 있지만, 최소 8×GB200 또는 16×H100 GPU가 필요해 로컬 배포는 대규모 서버 랙이 필요합니다.
비용과 컨텍스트 크기는 어떻게 되나요?: API 기준으로 입력 토큰당 0.60달러, 출력 토큰당 2.40달러이며, 컨텍스트 윈도우는 최대 100만 토큰입니다.
Nemotron 3 Ultra는 다른 대형 MoE 모델과 어떻게 다른가요?: LatentMoE 아키텍처는 Mamba-2 상태 공간 레이어와 MoE, 어텐션 레이어를 혼합하며, 빠른 생성을 위한 다중 토큰 예측을 추가했습니다. NVIDIA는 이를 일반 채팅보다 고처리량 에이전트 파이프라인에 최적화했다고 설명합니다.

캡틴의 평가
하드웨어를 갖춘 팀이 대규모 장기 컨텍스트 에이전트 파이프라인을 운영하기에 적합한 진지한 오픈 가중치 최첨단 모델로, 가벼운 API 용도는 아닙니다.

Hugging Face의 모델 카드

캡틴은 모델의 설명과 모델 카드에서 이 노트를 작성합니다. 가격과 컨텍스트 크기는 작성 시점의 제공자 기준이며 변경될 수 있습니다.

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 인기 추세

4 Jun 2026 이후 히트 점수

인기 점수

9,290°

이번 주

▲

23.3%

9,261° 당시, 9,290° 현재

이번 달

▲

169%

9,157° 당시, 9,290° 현재

지난 1년

n/a

아직 출시/추적되지 않음

7,000°

기준점

점수는 0°부터 9,999°까지 있어. 7,000° 아래는 아직 어떤 출처에서도 보고되지 않은 모델들을 위해 남겨둔 영역이고, 그 모델들은 목록이 완성되도록 임시 점수를 받지. 7,000°가 실제 측정 데이터가 시작되는 지점이야: 실제 데이터는 있지만 다운로드가 거의 없는 모델은 기준점에 위치하고, 그 위로 측정된 점수가 쌓여. 기준점 자체는 모델에 대해 아무것도 말해주지 않고, 위에 쌓인 점수만이 모델 간 차이를 만들어.

+1,923°

OpenRouter 토큰

이 모델이 지난 30일간 OpenRouter를 통해 처리한 토큰 수 25,819,029,435,213, 프롬프트와 답변을 합친 수치입니다. 10,000,000 토큰마다 다운로드 1회로 계산하며, 총 2,581,902회입니다; 마지막 날 토큰은 채택률에 포함됩니다. 출처: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+367°

채택률

출처를 두 번 측정한 사이에 하루 약 77,596번 다운로드돼. 평생 평균에서 추측한 게 아니야. 속도는 다운로드 항목의 4분의 1 가치를 가지니, 최근 급증이 나타나도 하루짜리 급등이 수년간 사용량을 앞서지 못해.

상세 내역 보기

이 사이트의 모든 숫자는 확인할 수 있어. 이 모델의 히트 점수는 9,290°이고, 여기서는 각 요소가 하나씩 더해지면서 누적 합계가 표시돼: 기준점, 각 출처가 더하는 점수, 모델 종류에 따른 보너스, 그리고 가중치의 연령이 빼는 점수. 색깔은 위 차트의 구간을 나타내. 마지막에 용어집에서 모든 용어를 정의해.

1
기준점부터 시작해.
왜 7,000°이고 0이 아닌지: 점수는 0°부터 9,999°까지 있고, 7,000° 아래는 아직 출처가 보고하지 않은 모델을 위해 남겨둔 영역이야. 그 모델들은 목록 완성을 위해 임시 점수를 받고, 데이터가 있는 모델보다 순위가 높지 않아. 7,000°가 실제 측정 데이터가 시작되는 지점이야. 실제 데이터가 있지만 다운로드가 거의 없는 모델은 여기 있고, 그 뒤로는 모두 측정된 점수야. 기준점 위에는 다운로드가 10배씩 늘어날 때마다 300°씩 10단계가 있어. 기준점은 모든 모델에 같아서 아무것도 결정하지 않고, 위 점수가 모델을 구분해.
7,000°
누적 합계
2
다운로드 수를 더해.
총 2,581,902개의 다운로드 동등치, OpenRouter 토큰에서 나왔어. 다운로드가 10배 늘어나면 같은 300°가 더해지니까, 크기가 중요하지만 점수를 독차지하지는 않아.
+1,923°
8,923°
누적 합계
3
채택률을 추가하세요.
지금 하루 약 77,596개의 다운로드가 있어, 두 번 측정한 차이로 계산하고 무게는 4분의 1이야.
+367°
9,290°
누적 합계
=
히트 점수.
이 모델이 이 사이트 모든 목록에서 어디에 있는지 보여줘. 다른 건 조정하지 않아.
9,290°

용어집: 여기서 쓰는 말들

히트 점수: 모델이 지금 얼마나 쓰이고 원하는지 한 숫자로 나타낸 거야, 0°부터 9,999°까지. 이 사이트에서 가장 인기 있는 목록은 모두 이 점수로 정렬돼.
기본 점수: 실제 데이터가 있는 모든 모델이 시작하는 7,000°야. 점수는 0°부터 9,999°까지인데, 기본 점수 아래는 데이터 없는 모델(대체 모델)용으로 남겨둬서 데이터 있는 모델이 항상 위에 오도록 해. 기본 점수는 모두 같고 아무것도 결정하지 않아; 그 위 점수가 실제 측정치야.
다운로드 동등치: 점수가 다운로드로 취급하는 모든 걸 합친 거야: 실제 다운로드, 토렌트 시더 1,000개씩, AI Horde 이미지와 생성 사이트 실행 1개씩.
로그 스케일: 1씩이 아니라 10씩 세는 거야: 1,000에서 10,000 다운로드가 늘면 10,000에서 100,000 늘어난 것과 같은 점수가 더해져. 큰 모델이 다 차지하는 걸 막아줘.
좋아요: 모든 출처의 좋아요와 엄지척, 로그 스케일에서 다운로드 절반 가치야.
채택률: 두 번 측정한 차이로 계산한 지금 하루 다운로드 수야. 다운로드 항목 무게의 4분의 1이야.
측정 및 추정: 측정은 두 번의 소스 읽기가 존재하고 그 차이가 실제라는 뜻이야. 추정은 오늘의 총합만 알고 과거는 모델의 전체 기간에 나눠서 보여주는 거야; 사이트에서 어떤 걸 보여주는지 알려줘.
시더: 토렌트를 통해 다른 사람이 다운로드할 수 있도록 가중치 파일을 온라인에 보관하는 사람이나 호스팅 미러를 말해. 각각 1,000번 다운로드로 계산돼.
AI 호드: 기부받은 컴퓨터에서 무료로 이미지를 생성하는 자원봉사 네트워크야. 모델로 만든 이미지 수가 공개되고, 각각이 한 번의 다운로드로 계산돼.
생성 사이트: PixAI, SeaArt, Yodayo 같은 모델 복사본을 직접 호스팅하고 사람들이 생성할 수 있게 하는 사이트들이야. 이들의 다운로드는 Civitai와 같고, 생성 한 번이 한 번의 다운로드로 계산돼.
OpenRouter 토큰: Claude나 GPT 같은 API를 통해 제공되는 텍스트 모델은 다운로드할 가중치가 없으므로, 지난 30일간 OpenRouter를 통해 읽고 쓴 텍스트 조각인 토큰 수로 사용량을 측정합니다. 10,000,000 토큰마다 다운로드 1회로 계산합니다. 출처: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
전체 모델 (체크포인트): 가중치 자체, 혼자서 생성하는 파일이야. 애드온이 이걸 기반으로 하기 때문에 보너스 점수를 받아.
LoRA와 임베딩: 다른 사람의 가중치를 특정 스타일, 캐릭터, 개념 쪽으로 조정하는 작은 추가 파일이야. 혼자 실행할 수 없어.
패밀리와 가중치: 모델이 기반으로 하는 것, 예를 들어 SD 1.5, SDXL, Flux, Wan 같은 거야. 모든 모델은 패밀리 가중치의 출시일을 물려받아.
연령: 패밀리 가중치가 나온 지 얼마나 됐는지에 따라 점수를 깎아: 1년에 150°, 최대 750°까지. 오래된 다운로드는 리스트 상단 고정을 풀어 쌓이도록 해.
패밀리 부스트: 이 사이트가 지금 밀고 있는 패밀리의 LoRA에 주는 작고 제한된 점수 조정으로, 항상 세부 내역에 표시돼.
대체 점수: 아직 소스 보고가 없는 모델에 안정적으로 주는 최저 점수로, 리스트가 완전하게 유지되도록 해. 데이터가 있는 모델보다 절대 높게 평가되지 않아.
신규! (유예 기간): 7일 미만의 신규 모델은 점수 대신 '신규!' 표시가 나오며 순위에 포함되지 않습니다. 점수는 첫날부터 계산되지만, 하루 된 모델은 매우 빠르게 성장하므로 유예 기간 없이는 항상 어제 나온 모델이 이번 주 #1이 되어버립니다.
추세: 한 기간 동안 모델의 성장 속도가 같은 기간의 일반 모델 성장 속도와 비교해서 어떤지 보여줘. 일반보다 빠르면 상승, 느리면 하락으로 봐.
일반 모델: 카탈로그의 중간값: 수치가 있는 모델 중 절반은 기간 동안 더 빨리 성장했고, 절반은 더 느리게 성장했어.

이 모델의 인기가 카탈로그 다른 모델들과 비교해 어떻게 움직였는지 보여줘: 각 기간마다 다운로드, 좋아요, 사용량이 얼마나 늘었는지, 같은 기간 보통 모델의 성장과 비교해서, 그때의 히트 점수와 함께. 보통 성장보다 위면 상승, 아래면 하락으로 봐. 과거는 오늘까지의 총합, 모델 첫 날, 두 번 측정된 다운로드 속도로 재구성돼; 기간 시작에 없던 모델은 n/a로 표시돼.

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L3.3 70B Euryale v2.3

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