Nemotron 3 Ultra — Benchmarks, Capacidades e Casos de Uso
Nemotron 3 Ultra é um modelo de IA de pesos abertos da NVIDIA (55B/550B MoE), classificado como nível Frontier com janela de contexto de 262K tokens. Está dispo...
4 min de leitura
O Nemotron 3 Super é um modelo de IA avançado, adequado para cargas de trabalho de produção exigentes, desenvolvido pela NVIDIA e lançado em março de 2026. Como um modelo de pesos abertos, seus pesos treinados estão disponíveis publicamente — você pode auto-hospedá-lo, fazer fine-tuning com dados proprietários ou executá-lo on-premise sem dependências de API. A janela de contexto de 1 milhão de tokens é grande o suficiente para conter bases de código inteiras, documentos técnicos extensos ou sessões agênticas prolongadas sem truncamento.
No FlowHunt AI Leaderboard, é um dos 24 modelos rastreados, avaliado em 4 benchmarks. Pontuações de destaque: 18,3% no HLE (#6 de 6); 36,0 pts no AA Intelligence Index (#8 de 9); 79,2% no GPQA Diamond (#10 de 14).
O Nemotron 3 Super foi lançado em 11 de março de 2026 como o modelo de pesos abertos de nível médio da NVIDIA, usando 12B de parâmetros ativos de um pool total MoE de 120B. O Super foi projetado para organizações que executam clusters de GPU NVIDIA H100 e H200 existentes e que desejavam um desempenho de inferência robusto sem a atualização de hardware para Blackwell. Com MMLU-Pro em 80,1% e SWE-bench Verified em 65,8%, ele oferecia desempenho próximo ao de fronteira na geração de GPU que a maioria dos clientes empresariais já havia implantado. O Super se encaixa no padrão recorrente da NVIDIA de lançar modelos de tamanhos emparelhados — um para compradores de hardware de próxima geração, outro para a base instalada atual.
Nota: Taxa de transferência 2,2x vs. GPT-OSS-120B. Conjunto de avaliação reproduzível. Contexto de 1M.
- Lançamento
- Março de 2026
- Parâmetros
- 12B/120B MoE
- Contexto
- 1M tokens
- Pesos
- Abertos
- Nível
- Avançado
- Provedor
- 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
A NVIDIA Corporation projeta e vende unidades de processamento gráfico (GPUs) e sistemas em chip que se tornaram a plataforma de hardware dominante para treino e inferência de modelos de IA globalmente, com uma quota de mercado estimada entre 80 a 95 por cento em aceleradores de IA para datacenters. Fundada em 1993 por Jensen Huang, Chris Malachowsky e Curtis Priem, a NVIDIA expandiu-se do seu foco original em gráficos para jogos para uma empresa de computação de IA de pilha completa. A sua família de modelos Nemotron reflete uma estratégia de integração vertical: ao lançar modelos de pesos abertos otimizados especificamente para hardware NVIDIA, a empresa pretende demonstrar o valor dos seus clusters de GPU da geração Blackwell, moldando ao mesmo tempo o ecossistema de pesos abertos em torno das pilhas de software otimizadas pela NVIDIA.
Casos de Uso
Para Que Usar o Nemotron 3 Super
- Engenharia de Software
O Nemotron 3 Super alcança 60% no SWE-bench Verified — classificado em #11 de 13 modelos rastreados aqui. Ele lida com geração de código, correção de bugs e revisão de código para tarefas típicas de desenvolvimento, embora modelos de fronteira obtenham pontuações significativamente maiores em engenharia complexa totalmente autônoma.
- Raciocínio Científico e Técnico
O Nemotron 3 Super pontua 79% no GPQA Diamond (#10 de 14 modelos), próximo ou acima da linha de base humana de especialistas com doutorado. Ele lida com raciocínio científico exigente, sumarização de literatura de pesquisa e tarefas com uso intensivo de conhecimento em disciplinas STEM.
- Implantações Auto-Hospedadas e Privadas
O Nemotron 3 Super é de pesos abertos (12B/120B parâmetros MoE) — seus pesos treinados estão disponíveis publicamente para download e auto-implantação. Execute-o em seu próprio hardware de GPU ou nuvem privada para garantir que os dados nunca saiam do seu ambiente, elimine custos de API por token em escala ou faça fine-tuning do modelo em conjuntos de dados proprietários.
- Análise de Documentos Longos e Bases de Código
Com uma janela de contexto de 1 milhão de tokens, o Nemotron 3 Super pode ingerir repositórios de software inteiros, contratos jurídicos extensos, relatórios de pesquisa do tamanho de livros ou históricos de conversas extensos em um único prompt — permitindo perguntas e respostas profundas sobre documentos, raciocínio entre arquivos de base de código e sumarização abrangente sem heurísticas de chunking ou pipelines de RAG.
Strengths & Limitations
Strengths
- Assistência sólida em codificação — 60% SWE-bench Verified
- Perguntas e respostas científicas avançadas — 79% GPQA Diamond
- Implantações auto-hospedadas e com privacidade de dados (pesos abertos)
- Documentos muito longos e grandes bases de código (contexto de 1M)
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Perguntas frequentes
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