К результатам поиска

NVIDIA

Nvidia Nemotron 3 Super 120B

Модель Nvidia Nemotron 3 Super 120B A12B из релиза Nemotron 3 (март 2026). Гибридная архитектура Mamba-Transformer MoE, ориентирована на агентные и кодовые задачи, контекст 262K.

  • РассужденияРассужденияВ данных модели подтверждён режим рассуждений. Его параметры зависят от подключённой операции.
  • Вызов инструментовВызов инструментовМодель может запросить вызов функции. Приложение проверяет права и выполняет действие.
  • Структурированный ответСтруктурированный ответМодель поддерживает заданную структуру ответа. Доступный формат проверяйте в параметрах API.
  • 262 144 токенов262 144 токеновКонтекстное окно по данным каталога. Лимит ответа и допустимый объём запроса проверяйте отдельно.
Вход
13,93 ₽
Выход
69,63 ₽
Кэш
3,48 ₽
за 1 млн токенов
Интеллект
12,8
Код
37,7
API ID
nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b

Данные каталога получены .

Цена

Текстовый диалог · вход
13,93 ₽ / 1 млн токенов
Текстовый диалог · выход
69,63 ₽ / 1 млн токенов
Текстовый диалог · вход из кэша
3,48 ₽ / 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 Super 120B A12B, модель из релиза Nemotron 3, вышедшего в марте 2026 года. Использует гибридную архитектуру Mamba-Transformer MoE. Ориентирована на агентные сценарии и задачи программирования. В данном варианте доступно контекстное окно размером 262K.

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.

Максимальный ответ
16 384 токенов

Максимальный размер ответа по данным каталога. Фактический предел запроса зависит от подключённой операции.

Операции
Текстовый диалог
Возможности модели
Рассуждения, Вызов инструментов, Вызов функций, Структурированный ответ, Ответ в JSON

Контрольные показатели

Artificial Analysis

21 показателей · проверено

Источник ↗
Индекс интеллекта
12,8 индексСводная оценка Artificial Analysis по всем её тестам
Индекс программирования
37,7 индексСводная оценка Artificial Analysis по программированию
Индекс агентных задач
1,7 индексСводная оценка Artificial Analysis по агентным задачам

Агентная работа

  • AA-Briefcase0 Elo

    Агентная работа со знаниями (Elo)

  • AutomationBench-AA3,8 %

    Автоматизация рабочего процесса со штрафами за нарушение ограничений

  • GDPval-AA v2493 Elo

    Экономически значимые задачи (Elo)

Рассуждение по документу

  • AA-LCR v1.165,7 %

    Рассуждение на длинном контексте с обновлённой оценкой

  • GDP.pdf2,6 %

    Профессиональное рассуждение по PDF: доля прохождения всех проверок

Устаревшие тесты

  • AA-LCR (версия не указана, архивный)65,7 %

    Оценка рассуждений на длинном контексте

  • GDPval-AA (версия не указана, архивный)0 %

    Задачи с экономической ценностью

  • GPQA Diamond (архивный)80 %

    Научные рассуждения уровня выпускника

  • T²-Bench Telecom (архивный)67,8 %

    Разговорные ИИ-агенты в сценариях с двойным управлением

  • Terminal-Bench Hard (архивный)28,8 %

    Агентное программирование и работа в терминале

Знания

  • AA-Omniscience · точность24,3 %

    Доля вопросов с правильным ответом

Знание

  • AA-Omniscience · доля выдуманных ответов (меньше лучше)87 %

    Доля неверных ответов среди некорректных ответов

Рассуждение

  • CritPt3,1 %

    Рассуждения по физике исследовательского уровня

  • IFBench71,5 %

    Тест на следование инструкциям

Рассуждения

  • HLE20,8 %

    Humanity’s Last Exam — вопросы экспертного уровня

Документ: рассуждение

  • MLCR-AA3,3 %

    Медицинское рассуждение на длинном контексте

Программирование

  • SciCode36,2 %

    Программирование на Python для научных вычислений

  • Terminal-Bench v4.00 %

    Практические задачи по программированию и работе в терминале

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-super-120b-a12b",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Объясни задачу кратко."
    }
  ]
}
print(post("https://api.kvantora.ai/v1/chat/completions", payload))
Документация APIСоздать API-ключ