Maaari ko bang patakbuhin ang Nemotron Ultra nang lokal?

Hindi. Hindi inilabas ng NVIDIA ang open weights para sa modelong ito, kaya API-only ito at hindi maaaring i-download o i-self-host.

Magkano ang gastos at gaano kalaki ang context window?

Ang presyo ay $0.50 bawat milyong input tokens at $2.20 bawat milyong output tokens, na may inilathalang context window na 262,144 tokens; inaangkin din ng NVIDIA ang suporta hanggang 1M tokens.

NVIDIA Nemotron 3 Ultra 550B A55B

6413°

#llm #nvidia #pangangatwiran #mga ahente #pag-coding #pananaliksik

Buksan ang DeepInfra

nvidia | 262,144 token context | $0.50/M input, $2.20/M output. Ang Nemotron 3 Ultra ay ginawa para sa frontier reasoning, orchestration, coding agents, malalim na pananaliksik, at kumplikadong enterprise workflows. Nagbibigay ito ng hanggang 5x na mas mabilis na inference at hanggang 30% na mas mababang gastos para sa agentic workloads habang sinusuportahan ang hanggang 1M token context.

Mga gabay para sa model na ito

Open weights vs open source vs API-only: ano talaga ang pwede mong gawin

Paano pumili ng AI model sa Oktubre 2026: ang balita sa closed source, tapos ang open weights na sulit i-download

Ano ang GGUF file? Ipinaliwanag ang mga quantized na modelo (Q4, Q8, fp8, NF4)

Lahat ng gabay

Mga tala ng Kapitan

Isinulat ni Captain, ang editor ng bahay

Mga tala mula sa 2026-10-13

Ang Nemotron Ultra ay frontier mixture-of-experts model ng NVIDIA na nakatuon sa agentic at enterprise workloads: orchestration, malalim na pananaliksik, kumplikadong coding pipelines. Inaangkin ng NVIDIA na hanggang 5x na mas mabilis ang inference at hanggang 30% mas mababa ang gastos kumpara sa katumbas na agentic tasks, na mahalaga kapag nagpapatakbo ng multi-step agent loops kaysa sa mga simpleng query. Isang closed, API-only model ito, kaya inuupahan mo ang compute, hindi nagda-download ng weights.

Kilalang-kilala sa

Espesyal na ginawa para sa multi-step agentic workflows at orchestration tasks.
Frontier reasoning depth na angkop sa kumplikadong pananaliksik at enterprise pipelines.
262,144-token context window na may sinasabing suporta hanggang 1M tokens.
Kumpetitibong output pricing sa $2.20/M tokens para sa modelong nasa ganitong capability tier.
Mixture-of-experts architecture na nagbibigay ng mas mabilis na inference kaysa sa dense equivalents.

Mag-ingat sa

Closed weights, API-only: walang lokal na deployment, walang fine-tuning sa sariling hardware.
Mabilis maubos ang output tokens sa $2.20/M sa mahahabang agentic loops na gumagawa ng malalawak na reasoning traces.
Walang inilathalang model card mula sa NVIDIA dito, kaya kulang ang independent benchmark verification.

Pinakamainam para sa

Mga ahente at paggamit ng tool

Mga prompt na subukan

Multi-step research agent

Ikaw ay isang research agent. Isang fintech startup ang nais pumasok sa merkado ng Brazil. Hatiin ang problema sa mga sub-tasks, tukuyin kung anong impormasyon ang kailangang kolektahin sa bawat hakbang, itala ang mga pangunahing regulasyon at kompetisyon na panganib, at gumawa ng istrukturadong plano ng aksyon na malinaw ang mga dependency sa pagitan ng mga hakbang.

Complex code refactor plan

Mayroon akong Python monolith na humigit-kumulang 40,000 linya na pinaghalo ang database access, business logic, at API handlers sa iisang mga file. Mag-isip ng phased refactoring strategy: tukuyin ang pinakamaligtas na extraction order, itala ang mga pinakamataas na panganib na coupling points, at isulat ang mga kongkretong hakbang para sa phase one kasama ang test harness na dapat kong ilagay muna.

Deep reasoning: constraint puzzle

May logistics company na may 6 warehouses, 4 na uri ng truck na may iba't ibang kapasidad at gastos sa gasolina, 12 delivery zones na may mga time window, at isang patakaran na walang driver ang nagtatrabaho nang higit sa 9 na oras. Ilarawan ang pangangatwiran upang matukoy ang pinakamababang bilang ng mga truck na kailangan para sa isang araw, ipakita ang iyong constraint analysis hakbang-hakbang, at tukuyin kung alin sa mga constraint ang binding.

Ihambing sa

Nemotron 3 Ultra
Modelong bukas ang timbang
262,144 token na konteksto · $0.60/M input, $2.40/M output
Nemotron 3.5 Lightning
Modelong bukas ang timbang
262,144 token na konteksto · $0.07/M input, $0.20/M output
Nemotron 3 Super
Modelong bukas ang timbang
262,144 token na konteksto · $0.08/M input, $0.45/M output
NVIDIA Nemotron 3 Super 120B A12B
Modelong bukas ang timbang
262,144 token na konteksto · $0.09/M input, $0.40/M output

Higit pang mga text model mula sa nvidia

Mga tanong na madalas itanong

Maaari ko bang patakbuhin ang Nemotron Ultra nang lokal?: Hindi. Hindi inilabas ng NVIDIA ang open weights para sa modelong ito, kaya API-only ito at hindi maaaring i-download o i-self-host.
Magkano ang gastos at gaano kalaki ang context window?: Ang presyo ay $0.50 bawat milyong input tokens at $2.20 bawat milyong output tokens, na may inilathalang context window na 262,144 tokens; inaangkin din ng NVIDIA ang suporta hanggang 1M tokens.
Paano ito naiiba sa isang karaniwang dense frontier model?: Gumagamit ang Nemotron Ultra ng mixture-of-experts architecture, na sinasabi ng NVIDIA na nagbibigay ng hanggang 5x na mas mabilis na inference at hanggang 30% mas mababang gastos para sa agentic workloads kumpara sa dense models na may katulad na capability level.

Hatol ng Kapitan
Isang seryosong agentic workhorse mula sa NVIDIA na may tunay na kompetitibong presyo para sa mahahabang multi-step pipelines, na pinipigilan lamang ng pagiging closed at API-only nito.

Isinusulat ng Kapitan ang mga tala na ito mula sa sariling paglalarawan at model card ng modelo. Ang mga presyo at laki ng konteksto ay mula sa provider sa oras ng pagsulat at maaaring magbago.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Also ranked: #82 Hottest Text / LLM text model

Not this creator?

Get your own badge

Paano nagkakalkula ang score na ito

Walang datos ng kasikatan mula sa kahit anong pinanggalingan ang modelong ito, kaya may stand-in na numero ito sa ibaba ng 7,000° para kumpleto ang mga listahan. Hindi ito kailanman mauuna sa isang modelong may datos. Lalabas dito ang breakdown kapag may nag-ulat na pinanggalingan.

Talahulugan: ang mga terminong ginagamit dito

Heat score: Isang numero kung gaano kadalas gamitin at gusto ang isang modelo ngayon, mula 0° hanggang 9,999°. Bawat listahan sa site na ito na nagsasabing pinakamainit ay nakaayos base dito at wala nang iba pa.
Floor: Ang 7,000° na panimulang puntos ng bawat modelong may totoong datos. Ang sukatan ay mula 0° hanggang 9,999°; ang bahagi sa ilalim ng floor ay para sa mga stand-in (mga modelong walang datos), para laging mas mataas ang ranggo ng may datos kaysa wala. Pareho ang floor para sa lahat at hindi ito nagpapasya; ang mga degree sa itaas nito ang totoong sukat.
Katumbas ng download: Lahat ng tinatrato ng score bilang download, pinagsama-sama: mga download mismo, bawat torrent seeder bilang 1,000, bawat AI Horde na larawan at bawat takbo sa isang generation site bilang isa.
Log scale: Bilang ng sampu, hindi isa-isa: ang pagtaas mula 1,000 hanggang 10,000 downloads ay nagdadagdag ng parehong degree tulad ng mula 10,000 hanggang 100,000. Pinipigilan nito ang mga higante na mauna sa lahat.
Likes: Thumbs up at likes mula sa lahat ng pinanggalingan, na katumbas ng kalahati ng download sa log scale.
Bilis ng pagtanggap: Ilang downloads kada araw ang nakukuha ng modelo ngayon, mula sa pagkakaiba ng dalawang readings ng isang pinanggalingan. Isang-kapat ng bigat ng term na download.
Nasukat at tinantya: Ang nasukat ay ibig sabihin may dalawang pagbabasa mula sa isang pinagmulan at tunay ang pagkakaiba. Ang tinantya naman ay alam lang ang kabuuan ngayon at hinahati ang nakaraan sa buong buhay ng modelo; sinasabi ng site kung alin ang ipinapakita.
Seeder: Isang tao na nag-iimbak ng kopya ng weights online para ma-download ng iba gamit ang torrent, o isang naka-host na mirror na gumagawa rin nito. Bawat isa ay katumbas ng 1,000 downloads.
AI Horde: Isang volunteer network na gumagawa ng mga larawan nang libre gamit ang mga donadong computer. Pampubliko kung ilang larawan ang nagawa gamit ang isang modelo, at bawat isa ay katumbas ng isang download.
Mga generation site: Mga site na may sariling kopya ng modelo at pinapayagan ang mga tao na gumawa gamit ito, tulad ng PixAI, SeaArt at Yodayo. Ang kanilang mga downloads ay binibilang tulad ng sa Civitai at bawat generation run ay isang download.
OpenRouter tokens: Ang isang text model na pinagsisilbihan sa pamamagitan ng API, tulad ng Claude o GPT, ay walang weights na ida-download, kaya ang paggamit nito ay sinusukat sa tokens: mga piraso ng teksto na binasa at isinulat nito sa pamamagitan ng OpenRouter, isang gateway na ginagamit ng maraming apps, sa nakaraang 30 araw. Bawat 10,000,000 tokens ay katumbas ng isang download. Pinagmulan: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Buong modelo (checkpoint): Ang weights mismo, ang file na kayang mag-generate mag-isa. May bonus ito dahil nakadepende dito ang mga add-on.
LoRA at embedding: Maliit na add-on files na nagtutulak sa weights ng iba papunta sa isang estilo, karakter o konsepto. Hindi sila kayang tumakbo mag-isa.
Pamilya at weights: Ang base na pinagbuo ng modelo, tulad ng SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Lahat ng modelo ay namamana ang petsa ng release ng weights ng pamilya nito.
Edad: Mga degree na ibinabawas base sa gaano katagal nang lumabas ang weights ng pamilya: 150° kada taon, hanggang 750°. Pinananatili nito ang mga lumang downloads na may taon para mag-ipon mula sa pag-freeze sa taas ng listahan.
Pampasigla ng pamilya: Isang maliit at limitadong tulak para sa mga LoRA ng pamilyang itinataguyod ng site ngayon, palaging nakalista sa breakdown.
Stand-in score: Isang matatag na numero sa ibaba ng floor na ibinibigay sa modelong wala pang ulat mula sa pinagmulan, para kumpleto ang listahan. Hindi ito nangunguna sa modelong may datos.
Bago! (panahon ng grace): Ang isang model na mas mababa sa 7 araw ang tanda ay nagpapakita ng Bago! sa halip na score at walang puwesto sa mga ranggo. Ang score nito ay kinakalkula mula unang araw, pero ang modelong isang araw pa lang ang tanda ay lumalago nang mas mabilis kaysa sa iba, kaya kung walang paghihintay, ang #1 ng linggo ay palaging yung lumabas kahapon kaysa sa tumagal nang isang linggo.
Uso: Paano ang paglago ng modelo sa isang panahon kumpara sa karaniwang paglago ng modelo sa parehong panahon. Mas mabilis kaysa karaniwan ay pagtaas, mas mabagal ay pagbaba.
Karaniwang modelo: Gitna ng katalogo: kalahati ng mga modelo na may numero ay mas mabilis ang paglago sa panahon, kalahati ay mas mabagal.

Paano mag-install

Paano Mag-install ng Ollama at Magpatakbo ng Lokal na AI (Windows, Mac, Linux)

Mga katulad na model

Mistral Small 3.2 24B Instruct 2506

TEXT / LLM

Space Bunny Alpha

TEXT / LLM

Mga AI model para sa paggawa ng larawan, video at teksto

Ang NVIDIA Nemotron 3 Ultra 550B A55B ay isang text model para sa pamilyang Text / LLM na nakalista sa ModelTrends.ai, isang read-only na catalog ng mga open source AI model para sa larawan, video at teksto. Ikumpara ito sa ibang Text / LLM model at tingnan ang heat score nito para makita kung gaano ito kasikat.

Higit pang Text / LLM model Higit pang Text / LLM Teksto / LLM llm nvidia pangangatwiran mga ahente pag-coding pananaliksik mahabang konteksto

Mag-browse ayon sa pamilya ng model