Nemotron 3 Super ist ein offenes KI-Modell für mehrstufige agentische Aufgaben, das mehrere architektonische Innovationen kombiniert und eine überlegene Effizienz und Genauigkeit gegenüber anderen in seiner Klasse bietet. Hier sind 10 wichtige Stärken aus den neuesten technischen Daten und Benchmarks zusammengefasst

1 Massive Scale, Sparse Aktivation
Das Modell verfügt über 120 Milliarden Gesamtparameter, aktiviert aber nur 12 Milliarden pro Token über die Architektur von Latent Mixture-of-Experts (MoE), wodurch die Rechenkosten drastisch gesenkt werden

2 1M Native Context Window
Es unterstützt bis zu 1 Million Token in einem Kontext auf natürliche Weise, was Agenten erlaubt, langfristige Aufgabenzustände ohne Zieldrift zu erhalten

3 5x Durchsatzsteigerung von Leistung
Der Inferenz-Durchsatz ist 5x höher als der vorherige Nemotron Super, besonders auf Blackwell B200 GPUs.

4 Top Intelligence Index Das ist der höchste Intelligenzindex.
Es führt den Index für künstliche Analyse mit 3637 Punkten an, übertrifft offene Modelle wie GPT-OSS-120B (33 Punkte) und hinterlässt nur größere wie Qwen3 5 122B.

5 Agent Benchmark Excellence
Agentenspezifische Tests zeichnen sich aus: PinchBench 85 6% (Top unter offenen Peers), SWE-Bench mit OpenHands 60 47%, MMLU-Pro 83 73% und TauBench V2 61 15%

6 Multi-Token Vorhersage
Multi-Token Prediction (MTP) prognostiziert mehrere Token pro Pass, ermöglicht spekulative Decodierung, die Codegenerierung und strukturierte Aufgaben um bis zu 3x beschleunigt.

7 Efficient Latent MoE
Latent MoE komprimiert Token vor Experten-Routing, aktiviert 4x mehr Experten zu den gleichen Rechenkosten für spezialisierte Domains wie getrennte Python/SQL-Experten

8 NVFP4 Pretraining Effizienz
Von Grund auf in NVFP4 (4-Bit Float) bei Blackwell vorgebildet, schneidet es den Speicherbedarf und steigert die Inferenz 4x über FP8 auf H100 ohne Genauigkeitsverlust

9 Robuste Multi-Umgebung RL
Trainiert über Multi-environment RL auf NeMo Gym im Rahmen von 21 Setups mit 1 2M+ Implementierungen, die ein stabiles Verhalten in komplexen Agent-Workflows gewährleisten

10 Vollständig Open Source
Modellgewichte, Datensätze und Trainings-/Eval Rezepte sind unter der NVIDIA Nemotron Open Model License verfügbar, die von Hugging Face heruntergeladen werden kann und über NIM, vLLM oder TensorRT-LLM ausgeführt werden kann.

Dieses Diagramm zeigt die Hybrid-Mamba-Transformator-MoE Architektur Kern bis zur Effizienz von Nemotron 3 Super.