Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning
Réseau Neuronal
Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning : modèle multimodal ouvert de NVIDIA avec mode de raisonnement pour systèmes d'agents.
Longueur maximale de la réponse
(en tokens)
Taille du contexte
(en tokens)
Comment ça marche Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning?
Nemotron 3 Nano Omni est un modèle multimodal ouvert de NVIDIA à 30 milliards de paramètres, dont environ trois sont utilisés à chaque étape. Il accepte texte, images et vidéo, conçu comme un sous-agent perceptif préparant le contexte pour des systèmes d'agents d'entreprise. La variante reasoning fonctionne en mode raisonnement, décomposant la tâche étape par étape avant de formuler une réponse. Sur BotHub, le modèle est accessible sans VPN ni carte étrangère ; payez en roubles avec une carte russe, uniquement à l'usage, sans abonnement. Comparez les réponses avec d'autres modèles dans la même fenêtre en quelques clics. L'API compatible OpenAI permet d'intégrer Nemotron à vos services et de changer de modèle sans réécrire l'intégration, avec des échanges chiffrés en AES-GCM. Utile pour analyser des documents ou captures d'écran, décrire des vidéos, préparer le contexte pour des agents de haut niveau, effectuer des tâches analytiques étape par étape ou tester ce modèle ouvert dans un pipeline multimodal.Questions fréquentes sur Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning
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 mode de raisonnement. Il analyse documents et images, écrit et corrige du code, explique les erreurs, aide avec les tâches STEM et appelle des fonctions externes. Le contexte de 256 000 jetons permet de gérer un grand projet ou un long rapport.
Jusqu'à 65 536 jetons par réponse, soit des dizaines de pages ou un gros module de code. Si la tâche est plus volumineuse, divisez-la : le contexte de 256 000 jetons permet de transmettre tout ce qui a été écrit précédemment et de continuer sans perte de cohérence.
Oui, le raisonnement avant réponse est explicitement annoncé, comme l'indique son nom. Le modèle construit d'abord une chaîne d'étapes, puis fournit le résultat. Il excelle donc en mathématiques, logique, analyse de code et questions complexes où l'analyse compte plus qu'une réponse au hasard.
Oui, il prend en charge l'appel de fonctions et la sortie structurée en JSON. Le modèle est disponible via l'API compatible OpenAI de BotHub, facilitant son intégration dans des agents et pipelines, avec la possibilité de changer de modèle sans réécrire l'intégration.
Images et documents, oui : vous pouvez envoyer une capture d'écran, un schéma, une photo ou un fichier pour analyse. La réception d'audio et de vidéo n'est pas indiquée dans nos données ; pour ces tâches, il est préférable de choisir un modèle spécialisé dans la même fenêtre.
Nous n'avons pas de données sur la prise en charge des langues pour ce modèle, nous ne pouvons donc rien promettre ; testez-le sur votre tâche. Sur BotHub, c'est rapide : interface et paiement en roubles, accès sans VPN ni carte étrangère, avec des dizaines d'alternatives dans la même fenêtre.