Cómo funciona Nemotron 3 Super 120B A12B?
Nemotron 3 Super 120B A12B es un modelo abierto de NVIDIA con arquitectura híbrida Mamba-Transformer y esquema MoE disperso: de 120 mil millones de parámetros, se activan unos 12 mil millones por solicitud, ahorrando cómputo en tareas complejas. Creado para aplicaciones multiagente donde varios roles intercambian resultados intermedios y mantienen una lógica común. En BotHub, conectas Nemotron 3 Super sin VPN ni tarjeta extranjera: pago con tarjetas rusas en rublos según uso, los tokens no caducan. Tienes más de 250 modelos en una ventana para comparar respuestas, y una API compatible con OpenAI permite cambiar de modelo sin reescribir la integración. Los chats se cifran con AES-GCM, los datos no se guardan, y las empresas disponen de contratos, facturas, EDI y panel de administración con límites. Se utiliza para orquestación de agentes y cadenas de herramientas, tareas analíticas con razonamiento largo, creación de prototipos de asistentes vía API, servicios internos con costes predecibles y experimentos con modelos abiertos.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 un contexto de un millón de tokens. Adecuado para trabajar con documentos grandes y bases de código: refactorización, depuración, explicación de lógica, análisis de informes y tareas STEM. Acepta texto, documentos e imágenes, y puede llamar a funciones.
En una respuesta, el modelo genera hasta 235,929 tokens; suficiente para texto técnico extenso, un módulo de código grande o un análisis detallado de un documento completo. Si la tarea es mayor, divídala en solicitudes consecutivas en el mismo diálogo.
Sí, el modo de razonamiento está confirmado: antes de la respuesta final, el modelo construye una cadena de pasos. Esto ayuda notablemente en matemáticas, lógica, análisis de código y tareas de varios pasos, donde es importante no adivinar la respuesta, sino derivarla secuencialmente y verificar las conclusiones intermedias.
Sí. El modelo admite 'function calling' y salida estructurada en JSON, por lo que es fácil integrarlo en agentes y pipelines. En BotHub está disponible a través de una API unificada compatible con OpenAI; no tendrá que reescribir la integración al cambiar de modelo.
Se pueden cargar imágenes y documentos; el modelo analiza su contenido y responde con texto. La recepción de audio y video no está confirmada en nuestros datos, por lo que no debe contar con ello; para esos formatos, BotHub tiene modelos especializados.
No tenemos datos sobre los idiomas de los prompts y respuestas, por lo que no prometeremos una calidad específica; es más fácil probarlo con su propia tarea en varias solicitudes. La interfaz de BotHub está en ruso, acceso sin VPN ni tarjeta extranjera, pago en rublos según uso.