Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning
Rede Neural
Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning — modelo multimodal aberto da NVIDIA com modo de raciocínio para sistemas de agentes
Especificações
- Entrada
- texto, imagens, documentos
- Saída
- texto
- Tamanho do contexto
- 256 000 tokens
- Comprimento máximo de resposta
- 65 536 tokens
- Níveis de raciocínio
- baixo, médio, alto
- Recursos
- raciocínio, chamada de funções
Como funciona Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning?
Nemotron 3 Nano Omni é um modelo multimodal aberto da NVIDIA com 30 bilhões de parâmetros, dos quais cerca de três são usados em cada etapa. Ele aceita texto, imagens e vídeo, sendo projetado como um subagente perceptivo que coleta e prepara contexto para sistemas de agentes corporativos. A variante reasoning opera em modo de raciocínio, analisando a tarefa passo a passo antes de formular uma resposta. No BotHub, o modelo está disponível sem VPN ou cartão estrangeiro; pague com cartão russo em rublos apenas pelo uso, sem assinaturas. Outros modelos permanecem disponíveis na mesma janela para comparação rápida. Uma API única compatível com OpenAI permite conectar o Nemotron aos seus serviços e alternar para outro modelo posteriormente sem reescrever a integração, com conversas criptografadas via AES-GCM. Útil para analisar documentos ou capturas de tela, descrever vídeos, coletar contexto para agentes de nível superior, executar tarefas analíticas com raciocínio passo a passo ou testar o modelo como parte de um pipeline multimodal.Perguntas frequentes sobre Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning
Você pode usar os resultados da geração para fins comerciais. Todos os direitos sobre o conteúdo criado pertencem a você. A única restrição: certifique-se de que a solicitação não inclua materiais de terceiros protegidos por direitos autorais. A responsabilidade pelo cumprimento dos direitos sobre os dados de entrada é do usuário.
É um modelo de texto da NVIDIA com modo de raciocínio. Ele analisa documentos e imagens, escreve e corrige código, explica erros, ajuda com tarefas STEM e chama funções externas. O contexto de 256.000 tokens permite manter um grande projeto ou relatório longo em trabalho.
Até 65.536 tokens em uma resposta — isso equivale a dezenas de páginas de texto ou um grande módulo de código. Se a tarefa for maior, divida-a em partes: o contexto de 256.000 tokens permite passar tudo o que foi escrito anteriormente ao modelo e continuar sem perder a coerência.
Sim, o raciocínio antes da resposta é declarado explicitamente — isso também se reflete no nome. O modelo primeiro constrói uma cadeia de passos e depois fornece o resultado, por isso lida melhor com matemática, lógica, análise de código e perguntas de várias etapas, onde a análise é mais importante do que uma resposta aleatória.
Sim, suporta tanto a chamada de funções quanto a saída estruturada em JSON. O modelo está disponível através da API única compatível com OpenAI do BotHub, facilitando a integração em agentes e pipelines, e permitindo a substituição por outro modelo, se necessário, sem reescrever a integração.
Imagens e documentos — sim: você pode enviar uma captura de tela, diagrama, foto ou arquivo e pedir para analisar o conteúdo. A recepção de áudio e vídeo não está marcada em nossos dados, portanto, para essas tarefas, é mais seguro escolher um modelo especializado na mesma janela.
Não temos dados sobre o suporte a idiomas deste modelo, então não prometemos nada — verifique com sua própria tarefa. No BotHub, isso é rápido: interface e pagamento em rublos, acesso sem VPN ou cartão estrangeiro, e dezenas de alternativas na mesma janela.