
Nemotron 3 Ultra — 基准测试、能力与用例
Nemotron 3 Ultra 是 NVIDIA 推出的开源权重 AI 模型(550亿/5500亿 MoE),被归类为前沿级别,拥有 262K 令牌的上下文窗口。可直接在 FlowHunt 中使用。探索其基准测试分数、优势及推荐用例。...
Nemotron 3 Super 是一款适用于高要求生产工作负载的先进 AI 模型,由 NVIDIA 开发,于 2026 年 3 月发布。作为开放权重模型,其训练权重可公开获取——您可以自行托管、在专有数据上进行微调,或在本地部署而无需依赖 API。100 万 token 的上下文窗口足以容纳整个代码库、长篇技术文档或长时间的智能体会话而无需截断。
在 FlowHunt AI 排行榜上,它是 24 个追踪模型之一,在 4 项基准测试上进行了评估。突出分数:HLE 18.3%(6 个模型中排名第 6);AA 智能指数 36.0 分(9 个模型中排名第 8);GPQA Diamond 79.2%(14 个模型中排名第 10)。
Nemotron 3 Super 于 2026 年 3 月 11 日发布,是 NVIDIA 的中端开放权重模型,使用 120B MoE 总参数池中的 12B 活跃参数。Super 专为运行现有 NVIDIA H100 和 H200 GPU 集群的组织设计,这些组织希望在不升级到 Blackwell 硬件的情况下获得强大的推理性能。MMLU-Pro 达 80.1%,SWE-bench Verified 达 65.8%,在大多数企业客户已部署的 GPU 代际上提供了接近前沿的性能。Super 延续了 NVIDIA 成对发布模型尺寸的惯用模式——一个面向下一代硬件买家,一个面向现有装机用户群。
注:吞吐量是 GPT-OSS-120B 的 2.2 倍。可复现的评估套件。100 万上下文。
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公司设计并销售图形处理单元(GPU)和片上系统单元,这些产品已成为全球AI模型训练和推理的主流硬件平台,在数据中心AI加速器领域拥有约80%至95%的市场份额。NVIDIA由Jensen Huang、Chris Malachowsky和Curtis Priem于1993年创立,已从最初专注于游戏图形领域发展为全栈AI计算公司。其Nemotron模型系列体现了纵向整合战略:通过发布专门针对NVIDIA硬件优化的开放权重模型,该公司旨在展示其Blackwell世代GPU集群的价值,同时围绕NVIDIA优化的软件栈塑造开放权重生态系统。
使用场景
Nemotron 3 Super 在 SWE-bench Verified 上取得 60% 的成绩——在此追踪的 13 个模型中排名第 11。它可处理典型开发任务中的代码生成、代码审查和错误修复,不过前沿模型在完全自主的复杂工程任务上得分明显更高。
Nemotron 3 Super 在 GPQA Diamond 上得分为 79%(14 个模型中排名第 10),接近或超过人类博士专家基线。它可处理 STEM 学科中高要求的科学推理、研究文献摘要和知识密集型任务。
Nemotron 3 Super 是开放权重模型(12B/120B MoE 参数)——其训练权重可公开下载和自行部署。在您自己的 GPU 硬件或私有云上运行,确保数据永不离开您的环境,大规模消除按 token 计费的 API 成本,或在专有数据集上对模型进行微调。
凭借 100 万 token 的上下文窗口,Nemotron 3 Super 可在单次提示中摄入整个软件仓库、长篇幅法律合同、书籍长度的研究报告或大段对话历史——无需分块策略或 RAG 流水线即可实现深度文档问答、跨文件代码库推理和全面的摘要生成。
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