Nemotron 3 Super es un modelo de IA avanzado adecuado para cargas de trabajo de producción exigentes, desarrollado por NVIDIA y lanzado en marzo de 2026. Como modelo de pesos abiertos, sus pesos entrenados están disponibles públicamente — puedes alojarlo tú mismo, ajustarlo con datos propietarios o ejecutarlo en tu propio servidor sin dependencias de API. La ventana de contexto de 1 millón de tokens es lo suficientemente grande como para contener bases de código completas, documentos técnicos extensos o sesiones de agente prolongadas sin truncamiento.
En el Panel de Liderazgo de IA de FlowHunt es uno de los 24 modelos registrados, evaluado en 4 puntos de referencia. Puntuaciones destacadas: 18.3 % en HLE (#6 de 6); 36.0 pts en AA Intelligence Index (#8 de 9); 79.2 % en GPQA Diamond (#10 de 14).
Nemotron 3 Super fue lanzado el 11 de marzo de 2026 como el modelo de pesos abiertos de nivel medio de NVIDIA, utilizando 12B parámetros activos de un total de 120B MoE. Super fue diseñado para organizaciones que ejecutaban clústeres existentes de GPU NVIDIA H100 y H200 y que deseaban un rendimiento de inferencia sólido sin necesidad de actualizar el hardware a Blackwell. Con MMLU-Pro al 80.1 % y SWE-bench Verified al 65.8 %, ofreció un rendimiento cercano al de frontera en la generación de GPU que la mayoría de los clientes empresariales ya había implementado. Super se ajusta al patrón recurrente de NVIDIA de lanzar pares de tamaños de modelo — uno para compradores de hardware de próxima generación, otro para la base instalada actual.
Nota: Rendimiento 2.2 veces superior frente a GPT-OSS-120B. Suite de evaluación reproducible. Contexto de 1M.
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) |
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 | — | — |
NVIDIA Corporation diseña y vende unidades de procesamiento gráfico (GPU) y unidades de sistema en un chip que se han convertido en la plataforma de hardware dominante para el entrenamiento e inferencia de modelos de IA a nivel mundial, con una participación de mercado estimada del 80 al 95 por ciento en aceleradores de IA para centros de datos. Fundada en 1993 por Jensen Huang, Chris Malachowsky y Curtis Priem, NVIDIA se ha expandido desde su enfoque original en gráficos para juegos hasta convertirse en una empresa de computación de IA de pila completa. Su familia de modelos Nemotron refleja una estrategia de integración vertical: al lanzar modelos de pesos abiertos optimizados específicamente para hardware NVIDIA, la empresa busca demostrar el valor de sus clústeres de GPU de la generación Blackwell mientras moldea el ecosistema de pesos abiertos en torno a pilas de software optimizadas para NVIDIA.
Casos de Uso
Nemotron 3 Super alcanza el 60 % en SWE-bench Verified — clasificado #11 de 13 modelos registrados aquí. Maneja generación de código, corrección de errores y revisión de código para tareas típicas de desarrollo, aunque los modelos de frontera obtienen puntuaciones significativamente más altas en ingeniería compleja totalmente autónoma.
Nemotron 3 Super obtiene un 79 % en GPQA Diamond (#10 de 14 modelos), alrededor o por encima de la línea base de expertos humanos con doctorado. Maneja razonamiento científico exigente, resumen de literatura de investigación y tareas intensivas en conocimiento en todas las disciplinas STEM.
Nemotron 3 Super es de pesos abiertos (12B/120B MoE parámetros) — sus pesos entrenados están disponibles públicamente para descargar e implementar por cuenta propia. Ejecútalo en tu propio hardware de GPU o nube privada para garantizar que los datos nunca salgan de tu entorno, elimina los costos de API por token a escala, o ajusta el modelo con conjuntos de datos propietarios.
Con una ventana de contexto de 1 millón de tokens, Nemotron 3 Super puede procesar repositorios de software completos, contratos legales extensos, informes de investigación del tamaño de un libro o historiales de conversación extensos en una sola instrucción — lo que permite responder preguntas profundas sobre documentos, razonamiento entre archivos de una base de código y resúmenes exhaustivos sin necesidad de heurísticas de fragmentación o tuberías RAG.
Compara los 24 modelos en 11 puntos de referencia — ordenable, con fuentes y actualizado a junio de 2026.
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