Text & Reasoning
Nemotron 3.5 Lightning 30B-A3B
Offenes Hybrid-MoE-Modell von NVIDIA. 30B Gesamtparameter, 3B aktiv; auf einem H100 nennt die Referenzkonfiguration 256K Kontext.
Text & ReasoningNemotron 3 Nano 30B-A3B
Nemotron 3 Nano 30B-A3B ist ein Sprachmodell von NVIDIA. Offenes Hybrid-MoE-Modell von NVIDIA. 30B Gesamtparameter, 3B aktiv.
Wie kannst du es nutzen?
Wenn du lokal arbeiten möchtest, prüfe zuerst Lizenz, passende Laufzeit und den Speicherbedarf deiner Modellvariante. Offene Gewichte allein sagen noch nicht, ob dein Rechner dafür ausreicht.
Aktuell im HerstellerkatalogQuellenstand 2026-10-13
NVIDIA im Verzeichnis
EingabeText
AusgabeText
Kontext1.048.576 Tokens
Technische Daten
Identität, Funktionen und Betrieb getrennt lesen. Die Angaben beziehen sich auf diese konkrete Version.
„Nicht bestätigt“ kennzeichnet eine offene Angabe. Es bedeutet weder „nicht vorhanden“ noch „unbegrenzt“.
| Hersteller | NVIDIA |
|---|---|
| Modellfamilie | Nemotron |
| Modell-/API-ID | nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16 |
| Status | Aktuell im Herstellerkatalog |
| Modellart | Text & Reasoning |
|---|---|
| Eingabe | Text |
| Ausgabe | Text |
| Kontext | 1.048.576 Tokens |
|---|---|
| Maximaler Output / Horizont | Nicht bestätigt |
| Bereitstellung | Offene Gewichte; selbst betreiben |
|---|---|
| Gewichte | Offene Gewichte dokumentiert |
| Lizenz | NVIDIA Nemotron Open Model License |
Daten im Überblick
Die Grafik zeigt die im Profil dokumentierten Grenzen. Kontext und maximale Ausgabe sind keine addierbaren Budgets und keine Qualitätsbewertung. Zusätzliche Bedingungen stehen im Datenblatt.
- Kontext
- 1.048.576 Tokens
- Maximaler Output / Horizont
- Nicht bestätigt
Datenbasis: Herstellerangaben im Quellenstand 2026-10-13. Quellen zu diesem Profil ↓
Einsatz und Grenzen
Wähle eine kleine Aufgabe mit einer überprüfbaren Lösung: etwa fünf Informationen aus einem gegebenen Dokument extrahieren. Prüfe die Antworten am Original, nicht nur die Formulierung.
Vor einem lokalen Test zuerst Gewichteformat, Lizenz, Arbeitsspeicher und unterstützte Runtime prüfen. Notiere die genaue Modellversion. Ein Kurzname in der API kann später auf einen anderen Modellstand verweisen. Der Auswahlguide für lokale KI-Modelle vertieft die Prüfung von Aufgabe, Gewichteformat, Speicher und Lizenz vor einem eigenen Versuch.
Lokaler Betrieb: Verfügbare Gewichte allein belegen nicht, dass dieses Modell auf deinem Rechner läuft. Speicherbedarf, Quantisierung, Kontext und unterstützte Hardware müssen zusammenpassen.
Leistung: Wir haben die Leistung dieses Modells hier nicht selbst gemessen. Nutze die Aufgabe unten, um es an deinen Anforderungen zu prüfen.
Was kostet Nemotron 3 Nano 30B-A3B?
Bestätigter Tarif / PreisangabeKein bestätigter Einheitspreis im geprüften Quellenstand
Tarife und Zugang vor Nutzung in der Anbieterquelle prüfen.
Zugang: Offene Gewichte; selbst betreiben. Prüfe vor einer Integration die für dein Konto und deine Region verfügbaren Endpunkte. Ein Eintrag im öffentlichen Katalog ist keine Bestätigung eines freigeschalteten Kontos.
Praxis: Gültige Datenzeilen zählen
Praxisergänzung geprüft am 22. Oktober 2026 · eigene Aufgabe, kein Modellbenchmark
In einem kleinen Batch steckt dieselbe Kennung zweimal. Eine weitere Zeile enthält eine Zahl als Text. Die Aufgabe verlangt weder eine Datenbank noch ausführbaren Code: Du ordnest die Zeilen nach festen Regeln zu und rechnest nur mit gültigen Einträgen. So wird aus einer allgemein klingenden Datenbereinigung eine überprüfbare Entscheidung.
Vorbereitung
NVIDIA beschreibt Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16 als Textmodell für Aufgaben mit und ohne Reasoning. Das passende Chat-Template kann den Denkmodus konfigurieren; ein kurzer erfolgreicher Fall beweist dabei keinen Geschwindigkeits- oder Qualitätsvorteil eines Modus. Halte Modellrevision, Laufzeit und Einstellungen für einen eigenen Vergleich fest. Die aktive Parameterzahl ist nicht der gesamte Speicherbedarf.
Halte Modellversion, gewählten Zugang und Einstellungen fest. Nutze nur die fiktiven Angaben dieser Vorlage.
Bearbeite die Aufgabe und speichere den geforderten JSON-Teil unverändert als antwort.json. Bei einer freien Antwort erstellst du den Prüfteil selbst und kennzeichnest das.
Vergleiche mit dem Soll und prüfe mindestens einen veränderten Eingabefall. Ein bestandener Beispielsatz ersetzt keine Abnahme auf deinen eigenen Daten.
Aufgabe zum Kopieren
Die Angaben sind fiktiv. Speichere den geforderten JSON-Teil der Antwort separat als antwort.json; zusätzliche Erklärungen gehören in eine andere Datei.
Prüfe die fiktiven Zeilen in dieser Reihenfolge: Z1 {"id":"A","menge":0}; Z2 {"id":"B","menge":2}; Z3 {"id":"A","menge":4}; Z4 {"id":"C","menge":"3"}. Regel: Menge muss eine nichtnegative Ganzzahl sein, keine Zeichenfolge und kein bool. Pro ID zählt nur der erste gültige Eintrag; spätere gültige Duplikate nicht addieren. JSON: summe, gueltige_zeilen, duplikate, typfehler (jeweils sortierte Zeilenkennungen).Vorlage herunterladenLokalen JSON-Prüfer herunterladen
Lösung und Prüfkriterien ansehen
- Die Null in Z1 ist gültig und reserviert die Kennung A.
- Z3 ist ein späteres Duplikat und erhöht die Summe nicht.
- Die Zeichenfolge in Z4 wird nicht ungefragt in eine Zahl umgewandelt.
{
"summe": 2,
"gueltige_zeilen": [
"Z1",
"Z2"
],
"duplikate": [
"Z3"
],
"typfehler": [
"Z4"
]
}Das Soll ist redaktionell aus der Vorlage abgeleitet, keine aufgezeichnete Modellantwort. Der lokale Prüfer vergleicht die festgelegten Felder und führt keinen generierten Code oder API-Aufruf aus. Er bewertet keine freien Begründungen.
Speichere Prüfer und deine Antwort im selben Ordner. Mit installiertem Python: python pruefen.py antwort.json.
| Beobachtung | Was du prüfst |
|---|---|
| Die Summe ist sechs | Prüfe, ob Z3 trotz der bereits verwendeten Kennung addiert wurde. |
| Z1 verschwindet | Null ist eine vorhandene nichtnegative Ganzzahl. |
| Z4 wird automatisch korrigiert | Die Vorlage verlangt Prüfung, keine Typumwandlung. |
Passende Anleitungen
Für die Umsetzung eines eigenen Batches hilft dir fehlende und doppelte Items in n8n prüfen.
Wie Zahl, Text und leeres Feld unterschiedliche Ergebnisse liefern, erklärt Datentypen in n8n-Expressions kontrollieren.
Gezielte Praxisergänzung auf Basis aktueller Herstellerunterlagen. Der Datenstand der bisherigen Modell-Faktentabellen bleibt separat ausgewiesen. Neue Beispiele und Grafiken sind eigene Erklärungen; es wurden keine Modellantworten oder Leistungswerte gemessen.
Herstellerunterlagen zur Ergänzung: NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16 (Abruf 2026-10-22) · NVIDIA Nemotron 3 Family of Models - NVIDIA Nemotron (Abruf 2026-10-22).
Quellen und Prüfstand
Quellenstand: 2026-10-13. Spezifikationen, Tarife und Zugang können sich ändern. Die Illustration zeigt den dokumentierten Datenweg, keine gemessene Leistung.
Häufige Fragen
Was ist Nemotron 3 Nano 30B-A3B?
Offenes Hybrid-MoE-Modell von NVIDIA. 30B Gesamtparameter, 3B aktiv. Hersteller: NVIDIA. Dokumentierte ID: nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16.
Was verarbeitet Nemotron 3 Nano 30B-A3B?
Eingabe: Text. Ausgabe: Text. Maßgeblich sind die Funktionen des konkreten Endpunkts in der Herstellerquelle.
Kannst du Nemotron 3 Nano 30B-A3B lokal betreiben?
Offene Gewichte sind dokumentiert. Die Lizenz NVIDIA Nemotron Open Model License, unterstützte Runtime und benötigte Hardware musst du zusätzlich prüfen.
Was kostet Nemotron 3 Nano 30B-A3B?
Kein bestätigter Einheitspreis im geprüften Quellenstand. Tarife und Zugang vor Nutzung in der Anbieterquelle prüfen. Bei selbst betriebenen Gewichten kommen Hardware- und Betriebskosten hinzu.
Ist das ein Leistungstest oder eine Rangliste?
Nein. Das Profil dokumentiert Herstellerangaben mit Quellenstand 2026-10-13. Die Testidee ist redaktionell formuliert und wurde hier nicht ausgeführt; sie ist keine Qualitätsgarantie.
Wie groß ist das Kontextfenster von Nemotron 3 Nano 30B-A3B?
Im dokumentierten Quellenstand: 1.048.576 Tokens. Bis 1M Tokens laut Modellkarte; tatsächlich nutzbarer Kontext hängt von Hardware, Präzision und Runtime ab. Kontext ist keine Wortzahl und kein Nachweis, dass jede enthaltene Information zuverlässig verarbeitet wird.
Wie prüfst du Nemotron 3 Nano 30B-A3B für deine Aufgabe?
Lege eine kleine Aufgabe mit bekanntem oder nachprüfbarem Ergebnis fest. Notiere Version, Eingabe und Einstellungen. Vergleiche die Ausgabe mit deinem Prüfkriterium und halte Fehler sowie tatsächliche Kosten getrennt fest. Die Testidee auf dieser Seite ist ein Vorschlag und wurde hier nicht als Modelltest ausgeführt.
Ist die Batchaufgabe ein Nemotron-Benchmark?
Nein. Die Antwort ist redaktionell aus einer fiktiven Vorlage abgeleitet. Es wurde keine Modellantwort oder Laufzeit gemessen.
Muss Reasoning für diese Aufgabe eingeschaltet sein?
Die Modellkarte beschreibt konfigurierbare Modi. Du kannst sie unter gleichen Bedingungen selbst vergleichen; dieser einzelne Fall bestimmt keinen allgemeinen Sieger.
Warum wird die zweite Menge für A nicht addiert?
Die ausdrücklich festgelegte Regel erlaubt nur den ersten gültigen Eintrag je Kennung. Andere Anwendungen können andere Regeln brauchen.
Weitere NVIDIA-Modelle
Alle anzeigen →Text & Reasoning
Nemotron 3 Super 120B-A12B
Offenes Hybrid-MoE-Modell von NVIDIA. 120B Gesamtparameter, 12B aktiv.
Text & Reasoning
Nemotron 3 Ultra 550B-A55B
Offenes Hybrid-MoE-Modell von NVIDIA. 550B Gesamtparameter, 55B aktiv.