Nemotron 3 Super — Benchmarks, Fähigkeiten und Anwendungsfälle
Nemotron 3 Super ist ein Open-Weight-KI-Modell von NVIDIA (12B/120B MoE), eingestuft als Advanced-Tier mit einem Kontextfenster von 1 Mio. Token. Es ist direkt ...
4 Min. Lesezeit
Nemotron 3 Ultra ist ein erstklassiges Frontier-KI-Modell, entwickelt von NVIDIA und veröffentlicht im Juni 2026. Als Open-Weight-Modell sind seine trainierten Gewichte öffentlich verfügbar – Sie können es selbst hosten, auf proprietären Daten feintunen oder vor Ort ohne API-Abhängigkeiten betreiben. Es unterstützt ein Kontextfenster von 262.000 Tokens, ausreichend für die meisten Dokumente und mehrteilige Anwendungen.
Auf dem FlowHunt AI Leaderboard ist es eines von 24 verfolgten Modellen, evaluiert auf 2 Benchmarks. Herausragende Ergebnisse: 48,0 Punkte auf dem AA Intelligence Index (#7 von 9); 86,7 % auf GPQA Diamond (#9 von 14).
Nemotron 3 Ultra wurde am 4. Juni 2026 als NVIDIAs führendes Open-Weight-Sprachmodell veröffentlicht, konzipiert für den Einsatz auf Blackwell-Generation-GPU-Clustern (B200, GB200 NVLink). Mit 55B aktiven Parametern aus einem 550B großen MoE-Gesamtpool wurde Ultra entwickelt, um die Genauigkeit auf NVIDIA-Hardware mithilfe von TensorRT-LLMs Blackwell-spezifischen Optimierungen zu maximieren. Zum Zeitpunkt der Veröffentlichung hielt es den höchsten Artificial Analysis Intelligence Index Score aller vollständigen Open-Weight-Modelle – was es zum Benchmark-Referenzpunkt für Unternehmenskunden machte, die in NVIDIAs Blackwell-Infrastruktur investierten und ein enthaltenes, inferenzoptimiertes Modell zusammen mit ihrem Hardwarekauf haben wollten.
Hinweis: Das intelligenteste US-Open-Weight-Modell. Optimiert für NVIDIA Blackwell.
- Veröffentlicht
- Juni 2026
- Parameter
- 55B/550B MoE
- Kontext
- 262.000 Tokens
- Gewichte
- Offen
- Stufe
- Frontier
- Anbieter
- NVIDIA
Nemotron 3 Ultra 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 |
|---|---|---|---|---|
| GPQA Diamond | 86.7% | 9 of 14 | SR | Graduate-level Google-proof science Q&A |
| AA Intelligence Index | 48.0 pts | 7 of 9 | AA | Artificial Analysis composite score (independent) |
Detailed Benchmark Scores
GPQA ◇
SR
86.7%
Graduate-level Google-proof science Q&A
AA Idx
AA
48.0 pts
Artificial Analysis composite score (independent)
Nemotron 3 Ultra vs. Frontier Peers
Head-to-head benchmark comparison with other Frontier-tier models. Higher is better for all metrics.
| Benchmark | Nemotron 3 Ultra | Claude Opus 4.8 | Claude Opus 4.7 |
|---|---|---|---|
| GPQA ◇ | 86.7% | 93.6% | 94.2% |
| AA Idx | 48.0 pts | 61.4 pts | 57.3 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 Ultra verwenden
- Wissenschaftliches & Technisches Denken
Nemotron 3 Ultra erreicht 86 % auf GPQA Diamond (#9 von 14 Modellen), etwa auf oder über dem Niveau menschlicher PhD-Experten. Es bewältigt anspruchsvolle wissenschaftliche Schlussfolgerungen, die Zusammenfassung von Forschungsliteratur und wissensintensive Aufgaben in MINT-Disziplinen.
- Selbstgehostete & Private Bereitstellungen
Nemotron 3 Ultra ist Open-Weight (55B/550B MoE-Parameter) – seine trainierten Gewichte sind öffentlich zum Herunterladen und zur Selbstbereitstellung verfügbar. Betreiben Sie es auf Ihrer eigenen GPU-Hardware oder privaten Cloud, um sicherzustellen, dass Daten Ihre Umgebung nie verlassen, eliminieren Sie API-Kosten pro Token im großen Maßstab oder feintunen Sie das Modell auf proprietären Datensätzen.
Strengths & Limitations
Strengths
- Fortschrittliche wissenschaftliche Q&A – 86 % GPQA Diamond
- Selbstgehostete & datenschutzfreundliche Bereitstellungen (Open-Weight)
- Langkontext-Aufgaben (262.000 Tokens Kontextfenster)
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