NVIDIA
Nvidia Nemotron 3 Nano 30B
Новая модель Nvidia Nemotron 3 Nano: 30B общих параметров (3B активных), гибридная архитектура Mamba-Transformer MoE. Высокая пропускная способность и сильные рассуждения.
- Вход
- 8,36 ₽
- Выход
- 33,42 ₽
- Кэш
- 8,36 ₽
- Интеллект
- 6,8
nvidia/nemotron-3-nano-30b-a3bДанные каталога получены .
Цена
- Текстовый диалог · вход
- 8,36 ₽ / 1 млн токенов
- Текстовый диалог · выход
- 33,42 ₽ / 1 млн токенов
- Текстовый диалог · вход из кэша
- 8,36 ₽ / 1 млн токенов
Цена указана в рублях для выбранной операции и её параметров.
Перед оплачиваемым запросом создаётся резерв. Итоговый расход привязан к сохранённым параметрам и тарифу запроса. При неизвестном результате резерв удерживается до проверки; такой запрос не следует повторять с новым идентификатором.
О модели
Nvidia Nemotron 3 Nano, новейшая модель Nvidia с 30B общих параметров, из которых 3B активных. Использует гибридную архитектуру Mamba-Transformer MoE. Отличается высокой пропускной способностью и сильными способностями к рассуждению.
- Релиз
Характеристики
- Тип модели
- Текст
- Вход модели
- Текст
Данные, которые модель принимает вместе с запросом.
- Выход модели
- Текст
Форматы результата, которые создаёт модель.
- Контекстное окно
- 262 144 токенов
Контекстное окно по данным каталога. Лимит ответа и допустимый объём запроса проверяйте отдельно.
- Операции
- Текстовый диалог
- Возможности модели
- Рассуждения, Вызов инструментов, Вызов функций, Структурированный ответ, Ответ в JSON
Контрольные показатели
Artificial Analysis
15 показателей · проверено
- Индекс интеллекта
- 6,8 индексСводная оценка Artificial Analysis по всем её тестам
Рассуждение по документу
- AA-LCR v1.110,7 %
Рассуждение на длинном контексте с обновлённой оценкой
Устаревшие тесты
- AA-LCR (версия не указана, архивный)10,7 %
Оценка рассуждений на длинном контексте
- GDPval-AA (версия не указана, архивный)0 %
Задачи с экономической ценностью
- GPQA Diamond (архивный)39,9 %
Научные рассуждения уровня выпускника
Знания
- AA-Omniscience · точность11,4 %
Доля вопросов с правильным ответом
- MMLU-Pro57,9 %
Профессиональные и академические предметные знания
Знание
- AA-Omniscience · доля выдуманных ответов (меньше лучше)91 %
Доля неверных ответов среди некорректных ответов
Рассуждения
- AIME 202513,3 %
- HLE4,6 %
Humanity’s Last Exam — вопросы экспертного уровня
Рассуждение
- CritPt0 %
Рассуждения по физике исследовательского уровня
- IFBench37,5 %
Тест на следование инструкциям
Программирование
- LiveCodeBench36 %
Бенчмарк по программированию без загрязнения данных
- Terminal-Bench Hard (архивный)12,1 %
Устаревший резервный вариант · Агентное программирование и работа в терминале
Агентная работа
- T²-Bench Telecom (архивный)25,4 %
Устаревший резервный вариант · Разговорные ИИ-агенты в сценариях с двойным управлением
Оценки относятся к этой версии модели и методике источника. Качество и скорость конкретного запроса они не гарантируют.
API-запрос
Операция доступна через API. Ключ храните в переменной окружения на своём сервере. REQUEST_ID: уникальный идентификатор запроса. При повторе сохраняйте его и тело запроса.
import json
import os
from urllib.request import Request, HTTPRedirectHandler, build_opener
class NoRedirect(HTTPRedirectHandler):
def redirect_request(self, req, fp, code, msg, headers, newurl):
return None
opener = build_opener(NoRedirect)
def post(url, payload):
request = Request(url, data=json.dumps(payload).encode("utf-8"), headers={
"Authorization": "Bearer " + os.environ["KVANTORA_API_KEY"],
"Content-Type": "application/json",
"Idempotency-Key": os.environ["REQUEST_ID"],
}, method="POST")
with opener.open(request, timeout=120) as response:
return json.load(response)
payload = {
"model": "nvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Объясни задачу кратко."
}
]
}
print(post("https://api.kvantora.ai/v1/chat/completions", payload))





