Nemotron 3 Ultra — Benchmark, Capacità e Casi d'Uso
Nemotron 3 Ultra è un modello AI open-weight di NVIDIA (55B/550B MoE), classificato come livello Frontier con una finestra di contesto di 262K token. È disponib...
4 min di lettura
Nemotron 3 Super è un modello AI avanzato adatto a carichi di lavoro produttivi esigenti, sviluppato da NVIDIA e rilasciato a marzo 2026. Come modello open-weight, i suoi pesi addestrati sono disponibili pubblicamente — puoi ospitarlo autonomamente, metterlo a punto su dati proprietari o eseguirlo on-premise senza dipendenze API. La finestra di contesto di 1 milione di token è abbastanza grande da contenere interi codebase, lunghi documenti tecnici o sessioni agentiche estese senza troncamento.
Nella Classifica AI di FlowHunt è uno dei 24 modelli monitorati, valutato su 4 benchmark. Punteggi di rilievo: 18,3% su HLE (#6 di 6); 36,0 pt su AA Intelligence Index (#8 di 9); 79,2% su GPQA Diamond (#10 di 14).
Nemotron 3 Super è stato rilasciato l'11 marzo 2026 come modello open-weight di fascia media di NVIDIA, utilizzando 12B parametri attivi da un pool MoE totale di 120B. Super è stato progettato per organizzazioni che utilizzano cluster GPU NVIDIA H100 e H200 esistenti e desideravano prestazioni di inferenza elevate senza l’aggiornamento hardware a Blackwell. Con MMLU-Pro all'80,1% e SWE-bench Verified al 65,8%, offriva prestazioni quasi di frontiera sulla generazione di GPU che la maggior parte dei clienti enterprise aveva già implementato. Super si inserisce nel modello ricorrente di NVIDIA di rilasciare dimensioni di modello accoppiate — una per gli acquirenti di hardware di nuova generazione, una per la base installata attuale.
Nota: throughput 2,2x rispetto a GPT-OSS-120B. Suite di valutazione riproducibile. Contesto 1M.
- Rilasciato
- Marzo 2026
- Parametri
- 12B/120B MoE
- Contesto
- 1M token
- Pesi
- Aperti
- Livello
- Advanced
- Fornitore
- 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 progetta e vende unità di elaborazione grafica (GPU) e system-on-chip che sono diventati la piattaforma hardware dominante per l'addestramento e l'inferenza di modelli IA a livello globale, con una quota di mercato stimata tra l'80 e il 95% negli acceleratori IA per data center. Fondata nel 1993 da Jensen Huang, Chris Malachowsky e Curtis Priem, NVIDIA si è espansa dal suo focus originale sulla grafica per gaming in un'azienda di computing IA a tutto tondo. La sua famiglia di modelli Nemotron riflette una strategia di integrazione verticale: rilasciando modelli a pesi aperti ottimizzati specificamente per l'hardware NVIDIA, l'azienda mira a dimostrare il valore dei suoi cluster GPU di generazione Blackwell, plasmando al contempo l'ecosistema dei modelli aperti attorno a stack software ottimizzati per NVIDIA.
Casi d'Uso
Cosa Fare con Nemotron 3 Super
- Ingegneria del Software
Nemotron 3 Super raggiunge il 60% su SWE-bench Verified — classificato #11 di 13 modelli monitorati qui. Gestisce generazione di codice, correzione di bug e revisione del codice per attività di sviluppo tipiche, sebbene i modelli di frontiera ottengano punteggi significativamente più alti nell'ingegneria complessa totalmente autonoma.
- Ragionamento Scientifico e Tecnico
Nemotron 3 Super ottiene il 79% su GPQA Diamond (#10 di 14 modelli), intorno o sopra la linea di base umana dei PhD esperti. Gestisce ragionamento scientifico impegnativo, sintesi di letteratura di ricerca e attività ad alta intensità di conoscenza nelle discipline STEM.
- Distribuzioni Self-Hosted e Private
Nemotron 3 Super è open-weight (parametri 12B/120B MoE) — i suoi pesi addestrati sono disponibili pubblicamente per download e auto-distribuzione. Eseguilo sulla tua GPU hardware o cloud privato per garantire che i dati non lascino mai il tuo ambiente, elimina i costi API per token su larga scala o metti a punto il modello su dataset proprietari.
- Analisi di Documenti Lunghi e Codebase
Con una finestra di contesto di 1 milione di token, Nemotron 3 Super può elaborare interi repository software, lunghi contratti legali, rapporti di ricerca lunghi come libri o estese cronologie di conversazione in un unico prompt — consentendo Q&A approfondita sui documenti, ragionamento su più file del codebase e sintesi completa senza euristiche di chunking o pipeline RAG.
Strengths & Limitations
Strengths
- Solido supporto alla programmazione — 60% SWE-bench Verified
- Q&A scientifica avanzata — 79% GPQA Diamond
- Distribuzioni self-hosted e dati privati (open-weight)
- Documenti molto lunghi e grandi codebase (contesto 1M)
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Domande frequenti
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