Como funciona Nemotron 3 Super 120B A12B?
Nemotron 3 Super 120B A12B é um modelo aberto da NVIDIA com arquitetura híbrida Mamba-Transformer e esquema MoE esparso: dos 120 bilhões de parâmetros, cerca de 12 bilhões são ativados por solicitação, economizando processamento em tarefas complexas de várias etapas. Foi criado para aplicações multiagentes, onde várias funções trocam resultados intermediários e mantêm a lógica de trabalho comum. No BotHub, você conecta o Nemotron 3 Super sem VPN ou cartão internacional: pagamento com cartões russos em rublos conforme o uso, e os tokens não expiram. Com mais de 250 modelos em uma única janela, é fácil comparar respostas e alternar, e uma API única compatível com OpenAI permite trocar de modelo no código sem reescrever a integração. As conversas são criptografadas via AES-GCM, os dados não são salvos, e as empresas têm acesso a contratos, faturas, EDI e painel administrativo com limites. Na prática, o modelo é usado para orquestração de agentes e cadeias de ferramentas, tarefas analíticas com longas cadeias de raciocínio, prototipagem de assistentes via API, serviços internos com custos previsíveis e experimentos de pesquisa com modelos abertos.Perguntas frequentes sobre Nemotron 3 Super 120B A12B
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 um contexto de um milhão de tokens. Adequado para trabalhar com grandes documentos e bases de código: refatoração, depuração, explicação de lógica, análise de relatórios e tarefas STEM. Aceita texto, documentos e imagens como entrada, e sabe chamar funções.
Em uma única resposta, o modelo gera até 235.929 tokens — o suficiente para um texto técnico volumoso, um grande módulo de código ou uma análise detalhada de um documento inteiro. Se a tarefa for ainda maior, divida-a em solicitações sequenciais no mesmo diálogo.
Sim, o modo de raciocínio está confirmado: antes da resposta final, o modelo constrói uma cadeia de passos. Isso ajuda notavelmente em matemática, lógica, análise de código e tarefas de várias etapas, onde é importante não apenas adivinhar a resposta, mas derivá-la sequencialmente e verificar as conclusões intermediárias.
Sim. O modelo suporta function calling e saída estruturada em JSON, por isso é fácil integrá-lo em agentes e pipelines. No BotHub, ele está disponível através de uma API única compatível com OpenAI — você não precisará reescrever a integração ao mudar para outro modelo.
Imagens e documentos podem ser carregados — o modelo analisa seu conteúdo e responde com texto. A recepção de áudio e vídeo não está indicada em nossos dados, portanto, não conte com isso; para esses formatos, o BotHub possui modelos especializados separados.
Não temos dados sobre os idiomas de prompts e respostas, por isso não prometeremos uma qualidade específica — é mais fácil verificar com sua própria tarefa em algumas solicitações. A interface do BotHub está em russo, o acesso é sem VPN ou cartão internacional, e o pagamento é em rublos conforme o uso.