Nvidia Nemotron 3 Nano 30B A3B
Réseau Neuronal
Nemotron 3 Nano 30B A3B est un modèle MoE compact de NVIDIA pour les développeurs créant des systèmes d'agents spécialisés.
Longueur maximale de la réponse
(en tokens)
Taille du contexte
(en tokens)
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Comment ça marche Nvidia Nemotron 3 Nano 30B A3B?
Nemotron 3 Nano 30B A3B est un modèle de langage compact de NVIDIA avec une architecture MoE : seule une partie des paramètres est active, ce qui permet une grande efficacité de calcul tout en maintenant la précision. NVIDIA le décrit comme une base pour les développeurs créant des systèmes d'agents spécialisés où l'économie de ressources à chaque étape est cruciale. Via BotHub, le modèle est accessible depuis la Russie sans VPN ni carte étrangère, avec paiement en roubles par carte russe à l'usage, sans abonnement, et le solde n'expire pas. Les requêtes passent par une API unique compatible OpenAI, permettant de basculer vers l'un des 250+ modèles sans réécrire l'intégration. Les dialogues sont chiffrés via AES-GCM, et les entreprises bénéficient de contrats, factures, gestion électronique de documents et d'un panneau d'administration avec limites. Utile pour créer des agents pour des processus internes, construire des chaînes d'appels à coût prévisible, tester un prototype avant de passer à un modèle plus lourd, ou comparer les réponses de Nemotron avec d'autres modèles dans une seule fenêtre.Questions fréquentes sur Nvidia Nemotron 3 Nano 30B A3B
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
C'est un modèle textuel NVIDIA avec un contexte de 262 144 jetons. Il analyse de grands documents et bases de code, écrit et refactorise du code, aide au débogage, résout des problèmes de logique et STEM, et extrait des données d'images et de fichiers. Adapté aux assistants, à l'analyse et à l'automatisation via API.
La limite de sortie est de 235 929 jetons par réponse, ce qui signifie que le modèle peut générer un texte très volumineux : documentation longue, analyse complète de projet, module de code important ou rapport détaillé, sans avoir à découper manuellement la tâche en dizaines de petites requêtes.
Oui, un mode de raisonnement est inclus dans les capacités du modèle. Avant la réponse finale, il élabore la solution étape par étape, ce qui aide considérablement en mathématiques, logique, calculs d'ingénierie et analyse de code complexe, où la précision de chaque étape intermédiaire est plus importante que la vitesse.
Oui, le modèle prend en charge l'appel de fonctions (function calling) et la sortie structurée en JSON. Vous décrivez les outils, et il décide lui-même quelle fonction appeler et avec quels arguments. C'est pratique pour les agents, l'analyse de données selon un schéma et les intégrations avec vos services et bases de données.
Le modèle accepte les images et les documents en entrée : vous pouvez fournir une capture d'écran d'interface, un schéma, un tableau ou un PDF et demander d'en analyser le contenu. Il n'y a aucune mention de prise en charge de l'audio ou de la vidéo dans nos données. Le modèle répond par texte ; il ne génère ni images ni son.
Le modèle de NVIDIA traite le texte de manière générale, et nous ne faisons aucune déclaration sur la qualité par langue spécifique. Il est plus simple de tester sur votre tâche : dans BotHub, le paiement se fait à l'usage par jeton, et vous pouvez comparer le résultat avec un autre modèle dans la même fenêtre.