Nemotron 3.5 Lightning
8980°
NVIDIA | 262,144 代幣上下文 | 輸入 $0.07/M，輸出 $0.20/M。NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 是 NVIDIA 的開放混合專家模型，擁有 30B 總參數中 3B 啟用參數。適合高吞吐量代理工作負載及受益於領域特定定制的專業任務。
本模型的指南
Ollama vs LM Studio (2026)：該用哪個本地 AI 應用程式，以及各自支援的頂級模型
2026年10月最佳本地大型語言模型（LLM）按使用情境分類：每個工作都適合的開放模型
開放權重、開源與僅API：你到底能做什麼
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如何安裝 Ollama 並在本地運行 AI（Windows、Mac、Linux）
船長筆記
2026-10-13 的筆記
Nemotron 3.5 Lightning 是 NVIDIA 推出的 300 億參數混合專家模型，推論時僅啟用 30 億參數，基於混合 Mamba-2、MoE 與注意力架構。此 BF16 版本為參考檢查點，是微調、蒸餾或自製量化版本的理想起點，而非最快的生產路徑。權重開放，允許商業使用，單張 H100 支援 256K 字元上下文。
以...聞名
- MoE 效率：總參數 300 億，推論時每次僅啟用 30 億
- 混合架構結合 Mamba-2、MoE 層與注意力機制
- 可配置推理模式 — 推論時可切換思考開關
- 設計為微調與蒸餾基底，不僅是聊天端點
- 支援英語、西班牙語、法語、德語、義大利語與日語六種語言
注意
- 此 BF16 版本適合自訂開發；NVIDIA 建議低延遲服務使用 NVFP4 版本。
- 單張 H100 部署驗證可達 256K 字元；達到 1M 字元需多 GPU 或 Blackwell 硬體。
- 權重開放但採用 OpenMDW License Agreement v1.1，非標準 Apache 或 MIT 授權，請詳閱條款。
可嘗試的提示詞
切換推理模式解題
你正在解決一個物流問題。倉庫以 12 件為一批出貨。現有 500 件產品 A，每天接收 75 筆新訂單，每筆訂單需 3 件。請問庫存可支撐多少完整天數？最後一批完整出貨是在第幾天？請逐步說明推理過程。
領域微調準備
我正在準備法律文件審查助理的監督式微調資料集。請撰寫 5 組高品質指令-回應對，指令要求模型辨識合約摘錄中特定條款類型，回應則辨識該條款、引用相關文字，並以白話解釋其重要性。
代理任務拆解
你是一個代理，能使用網路搜尋工具、程式碼執行工具與檔案寫入工具。用戶想要每週報告三款 SaaS 產品的競爭者定價。請將此任務拆解為具體的工具呼叫與子任務，說明每次呼叫取得或計算的內容，以及如何將輸出整合成最終報告。
比較
- Nemotron 3 Ultra開放權重模型262,144 代幣上下文 · $0.60/M 輸入，$2.40/M 輸出
- Nemotron 3 Super開放權重模型262,144 代幣上下文 · $0.08/M 輸入，$0.45/M 輸出
- NVIDIA Nemotron 3 Ultra 550B A55B開放權重模型262,144 代幣上下文 · $0.50/M 輸入，$2.20/M 輸出
- Nemotron 3.5 Content Safety開放權重模型131,072 代幣上下文 · $0.20/M 輸入，$0.20/M 輸出
更多來自 nvidia 的文字模型
常見問題
- 權重是開放的嗎？我可以本地執行嗎？
- 是的，BF16 權重已於 Hugging Face 以 OpenMDW License v1.1 授權開放，允許商業使用。單張 H100 80GB 或 A100 80GB 可執行，但消費級硬體建議使用 NVIDIA 另行推薦的 NVFP4 或 GGUF 版本。
- 費用與上下文視窗大小為何？
- API 價格為每百萬輸入字元 0.07 美元，輸出字元 0.20 美元。單張 H100 支援 256K 字元上下文；架構支援多 GPU Blackwell 硬體達 1M 字元。
- BF16 版本與 NVFP4 版本有何不同？
- BF16 版本為全精度參考檢查點，適合後續訓練工作如 SFT、RL、蒸餾及自製量化版本。NVFP4 版本則為 NVIDIA 推薦的優化推論與低延遲部署版本。
船長評語一款具巧思 MoE 架構的嚴肅微調基底 — 需要自訂時選用，不適合只想聊天的使用者。
Hugging Face 上的模型卡
船長根據模型自身描述與模型卡撰寫這些筆記。價格與上下文大小為撰寫時提供者資料，可能會變動。
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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 熱度趨勢
熱度分數，自 11 Aug 2026 起
熱度分數
8,980°
本週
▲
59.6%
8,919° 當時，8,980° 現在
本月
▲
1,079%
8,656° 當時，8,980° 現在
過去一年
n/a
尚未發布/追蹤
7,000°
基準值
分數範圍是從 0° 到 9,999°。低於 7,000° 的部分是留給還沒被任何來源報告的模型，它們會有一個替代數字，讓列表保持完整。7,000° 是有測量數據開始的地方：有真實數據但幾乎沒下載的模型會在基準值，之後的度數才是測量結果。基準值本身不代表模型好壞，只有基準值以上的度數才會區分模型。
+1,656°
OpenRouter 代幣
此模型在過去30天內透過 OpenRouter 處理了 3,296,276,417,858 代幣，包含提示和回答。每 10,000,000 代幣算作一次下載，共 329,627 次；最後一天的代幣會加入採用率。來源：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)。
+324°
採用率
大約每天 21,182 次下載，根據兩次來源讀取間的變化計算，不是用整個生命週期平均。速度佔下載項目的四分之一，能反映新熱潮，但不會讓一天的爆量超過多年累積。
顯示詳細分析
這個網站上的每個數字都可以查證。這個模型的熱度分數是 8,980°，這裡會一步步拆解它的組成，每加一項就會顯示目前的總分：基準值、每個來源增加的度數、模型類型的加分，以及權重年齡帶來的扣分。顏色對應上方圖表的區間。最後的詞彙表會解釋每個術語。
- 1從基準值開始。為什麼是 7,000° 而不是零：分數範圍是 0° 到 9,999°，低於 7,000° 的部分是留給還沒被任何來源報告的模型，它們有替代數字，讓列表完整且不會超過有數據的模型。7,000° 是有測量數據開始的地方。有真實數據但幾乎沒下載的模型會在這裡；之後的度數是測量結果，基準值以上有十個十倍下載的階段，每階段增加 300°。基準值對所有模型都一樣，不會決定排名；真正區分模型的是基準值以上的度數。7,000°累計總和
- 2加入下載量。總共 329,627 個下載等值，來自 OpenRouter 代幣。下載量增加十倍會增加相同的 300°，所以大小很重要，但不會主導分數。+1,656°8,656°累計總和
- 3加入採用率。目前大約每天 21,182 次下載，根據兩次讀取間的差異計算，權重是下載量的四分之一。+324°8,980°累計總和
- =熱度分數。這個模型在本網站所有排行榜上的位置。沒有其他因素會調整它。8,980°
詞彙表：這裡使用的術語
- 熱度分數
- 一個數字，表示模型目前的使用和需求程度，範圍從 0° 到 9,999°。本網站所有標示「最熱門」的排行榜都是依此排序，沒有其他排序依據。
- 底線
- 每個有實際數據的模型起始於 7,000°。分數範圍是 0° 到 9,999°；底線以下保留給沒有數據的模型，確保有數據的模型總是排名較前。底線對所有人相同，不影響排名；超過底線的度數才是評分依據。
- 下載等值
- 分數中視為下載的所有項目加總：下載本身、每個種子節點算 1,000、每張 AI Horde 圖像和每次生成網站的執行算一。
- 對數刻度
- 以十為單位計數，不是以一為單位：從 1,000 到 10,000 下載增加的度數，和從 10,000 到 100,000 增加的度數相同。這樣能防止巨頭壓過其他模型。
- 喜歡數
- 來自各來源的讚和喜歡，每個在對數刻度上算半個下載量。
- 採用率
- 模型目前每天的下載次數，根據兩次來源讀取的差異計算。權重是下載量的四分之一。
- 實測與估算
- 實測表示有兩個來源的讀數，且差異是真實的。估算表示只知道今天的總數，過去的數據則分散在模型的整個生命週期；網站會說明顯示的是哪一種。
- 種子節點
- 指在線上保留權重檔案供他人透過種子下載的人，或是提供相同服務的鏡像站。每一個種子節點算作1,000次下載。
- AI Horde
- 一個志願者網絡，利用捐贈的電腦免費生成圖片。它用某模型生成的圖片數量是公開的，每張圖片算作一次下載。
- 生成網站
- 自己托管模型並讓人使用它生成圖片的網站，例如PixAI、SeaArt和Yodayo。它們的下載量和Civitai一樣，每次生成算一次下載。
- OpenRouter 代幣
- 透過 API 提供的文字模型，如 Claude 或 GPT，沒有權重可下載，因此使用量以代幣計算：過去30天內透過 OpenRouter（許多應用使用的閘道）讀取和生成的文字片段。每 10,000,000 代幣算作一次下載。來源：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)，CC BY 4.0。
- 完整模型（檢查點）
- 權重本身，是能獨立生成的檔案。它會有額外加分，因為其他附加檔案都依賴它。
- LoRA和嵌入
- 小型附加檔案，用來引導別人的權重走向某種風格、角色或概念。它們無法獨立運行。
- 家族與權重
- 模型所建立的基礎，例如SD 1.5、SDXL、Flux或Wan。每個模型都繼承其家族權重的發布日期。
- 年齡
- 根據家族權重發布時間距今多久，扣除的度數：每年150°，最多750°。它會保留那些有多年累積下載的舊模型，防止它們從排行榜頂端消失。
- 家族加成
- 針對本站目前推廣的某個家族的LoRA給予的小幅度限制加成，會在分解中顯示。
- 替代分數
- 給尚無來源報告的模型一個穩定的最低分，讓列表保持完整。它永遠不會高於有數據的模型。
- 全新！(寬限期)
- 不到 7 天的新模型會顯示「全新！」而非分數，且不列入排名。分數從第一天開始計算，但一天大的模型成長最快，若不等待，週榜首將永遠是昨天剛出的模型，而非持續一週的。
- 趨勢
- 模型在某段時間內的成長與典型模型同期成長的比較。比典型快表示上升，比典型慢表示下降。
- 典型模型
- 目錄中的中間值：一半模型在該期間成長較快，一半較慢。
這個模型的受歡迎程度跟整個目錄相比的變化：它在每個時期的下載量、喜歡數和使用量的成長，跟同一時期一般模型的成長相比，還有當時的熱度分數。高於一般成長代表上升，低於則是下降。過去的數據是從今天的總數、模型的第一天和有兩次讀數時的下載速度推算出來的；如果模型在某時期開始時不存在，會顯示 n/a。
Nemotron 3.5 Lightning 是 Text / LLM 系列的文字模型,收錄於 ModelTrends.ai——一個唯讀的開源 AI 圖片、影片與文字模型目錄。將它與其他 Text / LLM 模型比較,並查看熱度分數了解趨勢。
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