Nemotron 3 Ultra — Benchmarks, Fähigkeiten und Anwendungsfälle
Nemotron 3 Ultra ist ein Open-Weight-KI-Modell von NVIDIA (55B/550B MoE), das als Frontier-Stufe mit einem Kontextfenster von 262.000 Tokens eingestuft wird. Es...
3 Min. Lesezeit
Nemotron 3 Super ist ein fortschrittliches KI-Modell, das für anspruchsvolle Produktionsworkloads geeignet ist. Es wurde von NVIDIA entwickelt und im März 2026 veröffentlicht. Als Open-Weight-Modell sind seine trainierten Gewichte öffentlich verfügbar – Sie können es selbst hosten, mit proprietären Daten feintunen oder vor Ort ohne API-Abhängigkeiten betreiben. Das Kontextfenster von 1 Mio. Token ist groß genug, um vollständige Codebasen, umfangreiche technische Dokumente oder ausgedehnte Agentensitzungen ohne Kürzung zu verarbeiten.
Auf der FlowHunt-KI-Rangliste ist es eines von 24 erfassten Modellen, bewertet in 4 Benchmarks. Herausragende Ergebnisse: 18,3 % bei HLE (#6 von 6); 36,0 Punkte beim AA Intelligence Index (#8 von 9); 79,2 % bei GPQA Diamond (#10 von 14).
Nemotron 3 Super wurde am 11. März 2026 als NVIDIAs mittleres Open-Weight-Modell veröffentlicht und nutzt 12B aktive Parameter aus einem Gesamtpool von 120B MoE. Super wurde für Organisationen entwickelt, die bestehende NVIDIA H100- und H200-GPU-Cluster betreiben und eine starke Inferenzleistung ohne Hardware-Upgrade auf Blackwell wünschten. Mit MMLU-Pro bei 80,1 % und SWE-bench Verified bei 65,8 % bot es eine an die Spitzenmodelle angrenzende Leistung auf der GPU-Generation, die die meisten Unternehmenskunden bereits im Einsatz hatten. Super folgt dem wiederkehrenden Muster von NVIDIA, gepaarte Modellgrößen zu veröffentlichen – eine für Käufer der nächsten Hardware-Generation, eine für die bestehende Installationsbasis.
Hinweis: 2,2-facher Durchsatz im Vergleich zu GPT-OSS-120B. Reproduzierbare Evaluierungssuite. 1 Mio. Kontext.
- Veröffentlicht
- März 2026
- Parameter
- 12B/120B MoE
- Kontext
- 1 Mio. Token
- Gewichte
- Offen
- Stufe
- Advanced
- Anbieter
- NVIDIA
Nemotron 3 Super Benchmark Rankings
Rank among all 24 models tracked on this leaderboard. SR = self-reported · 3P / AA / C = independently verified.
| Benchmark | Score | Rank | Source | What it measures |
|---|---|---|---|---|
| SWE-bench Verified | 60.5% | 11 of 13 | SR | Real GitHub issue resolution (500 verified issues) |
| GPQA Diamond | 79.2% | 10 of 14 | SR | Graduate-level Google-proof science Q&A |
| HLE | 18.3% | 6 of 6 | SR | Humanity's Last Exam (50+ STEM disciplines) |
| AA Intelligence Index | 36.0 pts | 8 of 9 | AA | Artificial Analysis composite score (independent) |
Detailed Benchmark Scores
SWE-V
SR
60.5%
Real GitHub issue resolution (500 verified issues)
GPQA ◇
SR
79.2%
Graduate-level Google-proof science Q&A
HLE
SR
18.3%
Humanity's Last Exam (50+ STEM disciplines)
AA Idx
AA
36.0 pts
Artificial Analysis composite score (independent)
Nemotron 3 Super vs. Advanced Peers
Head-to-head benchmark comparison with other Advanced-tier models. Higher is better for all metrics.
| Benchmark | Nemotron 3 Super | Claude Sonnet 4.6 | GPT-4.1 |
|---|---|---|---|
| SWE-V | 60.5% | 79.6% | 54.6% |
| GPQA ◇ | 79.2% | — | — |
| HLE | 18.3% | — | — |
| AA Idx | 36.0 pts | — | — |
About NVIDIA
NVIDIA Corporation entwickelt und verkauft Grafikprozessoren (GPUs) und System-on-Chip-Einheiten, die weltweit zur dominanten Hardware-Plattform für KI-Modelltraining und Inferenz geworden sind, mit einem geschätzten Marktanteil von 80 bis 95 Prozent bei KI-Beschleunigern in Rechenzentren. Das 1993 von Jensen Huang, Chris Malachowsky und Curtis Priem gegründete Unternehmen hat sich von seinem ursprünglichen Fokus auf Gaming-Grafik zu einem Full-Stack-KI-Computing-Unternehmen entwickelt. Die Nemotron-Modellfamilie spiegelt eine vertikale Integrationsstrategie wider: Durch die Veröffentlichung von Open-Weight-Modellen, die speziell für NVIDIA-Hardware optimiert sind, will das Unternehmen den Wert seiner Blackwell-Generation von GPU-Clustern demonstrieren und gleichzeitig das Open-Weight-Ökosystem um NVIDIA-optimierte Software-Stacks herum formen.
Anwendungsfälle
Wofür Nemotron 3 Super geeignet ist
- Softwareentwicklung
Nemotron 3 Super erreicht 60 % bei SWE-bench Verified – Rang #11 von 13 hier erfassten Modellen. Es bewältigt Codegenerierung, Fehlerbehebung und Code-Review für typische Entwicklungsaufgaben, wobei Spitzenmodelle bei vollständig autonomer komplexer Entwicklung deutlich besser abschneiden.
- Wissenschaftliches & technisches Denken
Nemotron 3 Super erzielt 79 % bei GPQA Diamond (#10 von 14 Modellen), etwa auf oder über dem Basisniveau menschlicher PhD-Experten. Es bewältigt anspruchsvolles wissenschaftliches Denken, Zusammenfassungen von Forschungsliteratur und wissensintensive Aufgaben in MINT-Disziplinen.
- Selbstgehostete & private Bereitstellungen
Nemotron 3 Super ist Open-Weight (12B/120B MoE-Parameter) – seine trainierten Gewichte sind öffentlich zum Herunterladen und zur Selbstbereitstellung verfügbar. Führen Sie es auf Ihrer eigenen GPU-Hardware oder in Ihrer Private Cloud aus, um sicherzustellen, dass Daten Ihre Umgebung nie verlassen, eliminieren Sie API-Kosten pro Token im großen Maßstab oder feintunen Sie das Modell mit proprietären Datensätzen.
- Analyse langer Dokumente & Codebasen
Mit einem Kontextfenster von 1 Mio. Token kann Nemotron 3 Super vollständige Software-Repositories, lange juristische Verträge, buchlange Forschungsberichte oder umfangreiche Gesprächsverläufe in einer einzigen Eingabe verarbeiten – und ermöglicht so tiefgehende Dokumenten-Q&A, codebasisübergreifendes Denken und umfassende Zusammenfassungen ohne Chunking-Heuristiken oder RAG-Pipelines.
Strengths & Limitations
Strengths
- Solide Code-Unterstützung – 60 % SWE-bench Verified
- Fortschrittliche wissenschaftliche Q&A – 79 % GPQA Diamond
- Selbstgehostete & datenschutzsichere Bereitstellungen (Open-Weight)
- Sehr lange Dokumente und große Codebasen (1 Mio. Kontext)
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Vergleichen Sie alle 24 Modelle in 11 Benchmarks – sortierbar, quellenbasiert und aktualisiert Juni 2026.
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