Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning
Red Neuronal
Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning es un modelo multimodal abierto de NVIDIA con modo de razonamiento para sistemas de agentes.
Longitud máxima de respuesta
(en tokens)
Tamaño del contexto
(en tokens)
Cómo funciona Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning?
Nemotron 3 Nano Omni es un modelo multimodal abierto de NVIDIA de 30 mil millones de parámetros, de los cuales se utilizan unos tres en cada paso. Acepta texto, imágenes y video, y está diseñado como un subagente perceptivo que recopila y prepara contexto para sistemas de agentes corporativos. La variante reasoning funciona en modo de razonamiento, analizando la tarea paso a paso antes de formular una respuesta. En BotHub, el modelo está disponible sin VPN ni tarjetas extranjeras; paga con tarjeta rusa en rublos solo por uso real, sin suscripciones. Además, puedes comparar respuestas con otros modelos en la misma ventana. La API única compatible con OpenAI permite conectar Nemotron a tus servicios y cambiar de modelo más tarde sin reescribir la integración, con cifrado AES-GCM. Es útil para analizar documentos o capturas de pantalla, describir videos, recopilar contexto para agentes de nivel superior, ejecutar tareas analíticas con razonamiento paso a paso o probar el modelo como parte de un pipeline multimodal.Preguntas frecuentes sobre Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
Es un modelo de texto de NVIDIA con modo de razonamiento. Analiza documentos e imágenes, escribe y corrige código, explica errores, ayuda con tareas STEM y llama a funciones externas. El contexto de 256 000 tokens permite trabajar con un proyecto grande o un informe largo completo.
Hasta 65 536 tokens en una respuesta: decenas de páginas de texto o un módulo de código grande. Si la tarea es mayor, divídela en partes: el contexto de 256 000 tokens permite enviar todo lo escrito anteriormente y continuar sin perder coherencia.
Sí, el razonamiento antes de responder está declarado explícitamente, lo cual se refleja en el nombre. El modelo construye primero una cadena de pasos y luego da el resultado, por lo que maneja mejor las matemáticas, la lógica, el análisis de código y preguntas complejas donde el análisis es más importante que una respuesta al azar.
Sí, admite tanto la llamada a funciones como la salida estructurada en JSON. El modelo está disponible a través de la API única compatible con OpenAI de BotHub, por lo que es fácil integrarlo en agentes y pipelines, y reemplazarlo por otro modelo si es necesario sin reescribir la integración.
Imágenes y documentos, sí: puedes enviar una captura de pantalla, esquema, foto o archivo y pedir que analice el contenido. La recepción de audio y video no está marcada en nuestros datos, por lo que para esas tareas es más seguro elegir un modelo especializado en la misma ventana.
No tenemos datos sobre la compatibilidad con idiomas de este modelo, así que no podemos prometer nada; pruébalo con tu tarea. En BotHub es rápido: interfaz y pago en rublos, acceso sin VPN ni tarjeta extranjera, y decenas de alternativas en la misma ventana.