Nemotron 3 Super — Benchmarks, Capacidades e Casos de Uso
Nemotron 3 Super é um modelo de IA de pesos abertos da NVIDIA (12B/120B MoE), classificado como nível Avançado com janela de contexto de 1 milhão de tokens. Est...
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O Nemotron 3 Ultra é um modelo de IA de fronteira de alto nível, desenvolvido pela NVIDIA e lançado em junho de 2026. Como um modelo de pesos abertos, seus pesos treinados estão publicamente disponíveis — você pode auto-hospedá-lo, ajustá-lo com dados proprietários ou executá-lo on-premise sem dependências de API. Ele suporta uma janela de contexto de 262K tokens, adequada para a maioria dos documentos e aplicações de múltiplas interações.
No FlowHunt AI Leaderboard, é um dos 24 modelos monitorados, avaliado em 2 benchmarks. Pontuações de destaque: 48,0 pts no AA Intelligence Index (#7 de 9); 86,7% no GPQA Diamond (#9 de 14).
O Nemotron 3 Ultra foi lançado em 4 de junho de 2026 como o principal modelo de linguagem de pesos abertos da NVIDIA, projetado para implantação em clusters de GPU da geração Blackwell (B200, GB200 NVLink). Com 55B de parâmetros ativos de um pool total MoE de 550B, o Ultra foi construído para maximizar a precisão em hardware NVIDIA usando otimizações específicas do Blackwell do TensorRT-LLM. No lançamento, obteve a maior pontuação no Artificial Analysis Intelligence Index entre todos os modelos totalmente de pesos abertos — tornando-se a referência para clientes empresariais que investem na infraestrutura Blackwell da NVIDIA e que desejavam um modelo otimizado para inferência incluído junto com a compra de hardware.
Nota: Modelo de pesos abertos com maior inteligência dos EUA. Otimizado para NVIDIA Blackwell.
- Lançamento
- Junho de 2026
- Parâmetros
- 55B/550B MoE
- Contexto
- 262K tokens
- Pesos
- Abertos
- Nível
- Frontier
- Fornecedor
- 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
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 Ultra
- Raciocínio Científico e Técnico
O Nemotron 3 Ultra obtém 86% no GPQA Diamond (#9 de 14 modelos), próximo ou acima da referência de especialistas humanos 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 Ultra tem pesos abertos (55B/550B parâmetros MoE) — seus pesos treinados estão disponíveis publicamente para download e auto-implantação. Execute-o em seu próprio hardware GPU ou nuvem privada para garantir que os dados nunca saiam do seu ambiente, elimine custos de API por token em escala ou ajuste o modelo em conjuntos de dados proprietários.
Strengths & Limitations
Strengths
- Q&A científica avançada — 86% GPQA Diamond
- Implantações auto-hospedadas e com privacidade de dados (pesos abertos)
- Tarefas de contexto longo (janela de 262K de contexto)
Veja o Painel Completo de Modelos de IA
Compare todos os 24 modelos em 11 benchmarks — ordenável, com fontes e atualizado em junho de 2026.
Perguntas frequentes
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