Nemotron 3 Super 120B A12B
Red Neuronal
Nemotron 3 Super 120B A12B: modelo MoE híbrido abierto de NVIDIA para sistemas multiagente complejos y flujos de trabajo
Longitud máxima de respuesta
(en tokens)
Tamaño del contexto
(en tokens)
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Cómo funciona Nemotron 3 Super 120B A12B?
Nemotron 3 Super 120B A12B es un modelo abierto de NVIDIA con arquitectura híbrida Mamba y Transformer. De sus 120 mil millones de parámetros, se activan unos 12 mil millones por consulta, por lo que el esquema de mezcla de expertos (MoE) ofrece precisión con un consumo eficiente de cómputo. Los desarrolladores se enfocaron en aplicaciones multiagente complejas donde varios roles intercambian respuestas y herramientas. En BotHub, el modelo está disponible sin VPN ni tarjetas extranjeras: pagas en rublos solo por los tokens utilizados, sin suscripciones, y los tokens no caducan. Tienes más de 250 modelos en una sola ventana para comparar respuestas fácilmente. La API compatible con OpenAI permite reemplazar modelos en sistemas multi-modelo sin reescribir la integración. Para empresas, ofrecemos contratos, facturación y panel de administración con límites. Es ideal para crear cadenas de agentes con servicios externos, automatizar el análisis de documentos, construir asistentes RAG sobre tu base de conocimientos, prototipar herramientas internas o buscar una opción eficiente para entornos de alta carga.Preguntas frecuentes sobre Nemotron 3 Super 120B A12B
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. Es adecuado para trabajar con código, analizar y procesar documentos, tareas STEM y lógica, extraer datos de imágenes, así como para asistentes y flujos de trabajo que requieren llamadas a herramientas externas. El contexto es de 8000 tokens.
El límite de salida es muy alto, hasta 235,929 tokens, por lo que el modelo puede generar análisis largos, módulos de código extensos y documentos detallados completos. Sin embargo, el contexto es de 8000 tokens, por lo que es mejor enviar materiales de entrada grandes por partes. Pagas por uso de tokens, sin suscripción.
Sí, el razonamiento antes de responder está confirmado por nuestros datos: el modelo primero desglosa la tarea en pasos y luego formula la conclusión. Esto ayuda notablemente en matemáticas, cadenas lógicas, depuración de código y escenarios de varios pasos. En consultas simples, este modo generalmente no es necesario.
Sí, se admiten llamadas a funciones (function calling) y salida estructurada en JSON. El modelo se puede conectar a servicios externos, bases de datos y herramientas propias, obteniendo respuestas estrictamente según el esquema. BotHub utiliza una API unificada compatible con OpenAI, por lo que cambiar de modelo no requiere reescribir tu integración.
Se aceptan imágenes y documentos como entrada: pide describir una imagen, analizar un esquema o tabla, o extraer datos de un escaneo. No se admite audio ni video en nuestros datos, y tampoco se declara la generación de imágenes; el modelo devuelve texto como salida.
No tenemos datos específicos sobre la calidad del ruso, por lo que es más fiable probar el modelo con tus consultas y prompts típicos. En BotHub hay más de 250 modelos en una sola ventana: es fácil comparar resultados y cambiar a otro, sin VPN ni tarjetas extranjeras, pagando en rublos.