¿Qué es Nemotron 3 Ultra?
Nemotron 3 Ultra es el mayor modelo de lenguaje abierto de NVIDIA y la mayor publicación de pesos abiertos de una empresa estadounidense, publicado en Hugging Face el 4 de junio de 2026. Es un modelo mixture-of-experts con 550.000 millones de parámetros, 55.000 millones activos por token, que combina capas Mamba-2 (una alternativa rápida a la atención para secuencias largas) con unas pocas capas de atención y añade predicción de varios tokens para generar más rápido. Se preentrenó en precisión NVFP4 de 4 bits, acepta hasta 1M de tokens de contexto y el razonamiento se puede activar o desactivar. Lee y escribe texto en diez idiomas.
Los pesos están bajo OpenMDW-1.1, que permite el uso comercial, y NVIDIA publica además los conjuntos de datos y las recetas de preentrenamiento y postentrenamiento. El checkpoint BF16 necesita ocho GPU B200, GB200 o H200, o dieciséis H100; una versión NVFP4 está pensada para Blackwell. En Hugging Face, el repositorio BF16 tiene 383 me gusta y 1.122.228 descargas en los últimos 30 días.
En OpenRouter, DeepInfra lo sirve desde 0,40 $ por millón de tokens de entrada y 1,76 $ por millón de tokens de salida, con un nivel de 0,50/2,20 $, Baseten a 0,60/2,40 $ y Venice a 0,625/3,125 $.
¿Cuánto cuesta Nemotron 3 Ultra?
| Plan | Precio | Qué incluye |
|---|---|---|
| Weights | Free | OpenMDW-1.1, datos de entrenamiento publicados |
| DeepInfra | $0.40 in / $1.76 out per 1M tokens | También un endpoint de 0,50/2,20 $ |
| Baseten | $0.60 in / $2.40 out per 1M tokens | |
| Venice | $0.625 in / $3.125 out per 1M tokens |
Pesos gratuitos bajo OpenMDW-1.1. En OpenRouter: DeepInfra 0,40/1,76 $ o 0,50/2,20 $, Baseten 0,60/2,40 $, Venice 0,625/3,125 $ por 1M de tokens de entrada/salida.
¿Merece la pena Nemotron 3 Ultra?
Nemotron 3 Ultra es un modelo capaz de razonamiento y agentes cuyo verdadero argumento es la apertura. En el lanzamiento, Artificial Analysis le dio 47,7 en su Intelligence Index v4.0, por delante de Gemma 4 31B (39,2) y gpt-oss-120b (33,3), lo que lo convirtió en el mejor modelo abierto estadounidense, pero por detrás de Kimi K2.6 (53,9). NVIDIA publica también sus datos y recetas de entrenamiento, así que puedes ver qué se usó para crearlo.
Sus mejores rasgos son la velocidad y la contención. Artificial Analysis midió más de 400 tokens de salida por segundo en un despliegue previo al lanzamiento, más rápido que gpt-oss-120b con más de cuatro veces su tamaño, y un 71 % en su prueba de no alucinación, lo que significa que tiende a negarse antes que inventar una respuesta. La propia tabla de NVIDIA da 78,7 en no alucinación de OmniScience frente a 5,7 de DeepSeek-V4-Pro, y 94,7 en RULER con 1M de tokens.
La pega: no es un programador de primera ni un modelo de conocimiento de primera. NVIDIA declara 56,4 en Terminal-Bench 2.1 frente a 67,2 de Kimi K2.6, y 26,7 en Humanity's Last Exam frente a 37,7 de DeepSeek-V4-Pro; el Laguna S 2.1 de 118B de Poolside obtiene 70,2 en el mismo Terminal-Bench. El contexto alojado se queda por debajo del 1M que admite el modelo, en 262.144 tokens en DeepInfra con 16.384 tokens de salida.
Nuestra opinión: Nemotron 3 Ultra es al que recurres cuando el auditor pregunta de dónde viene el modelo. En capacidad pura por euro, GLM-5.3 y Kimi K3 siguen delante, pero ninguno viene con sus datos de entrenamiento.
Dónde se gana su sitio
Un proveedor estadounidense de sanidad o defensa con normas sobre la procedencia de los modelos
Desplegar un modelo abierto de nivel de frontera cuyos datos de entrenamiento se puedan auditar
Aloja los pesos NVFP4 en ocho GPU Blackwell y entrega a los revisores los conjuntos de preentrenamiento y postentrenamiento que publica NVIDIA. OpenMDW-1.1 permite el uso comercial.
Un equipo de análisis que responde preguntas sobre informes largos
Obtener respuestas que digan cuándo los documentos no contienen el dato
Llámalo en DeepInfra a 0,50/2,20 $ con recuperación. Su baja tasa de alucinación encaja con este trabajo: 1.000 preguntas de 100K tokens de entrada y 2K de salida cuestan unos 54 $.
Antes de decidirte
- Puesta en marcha
- Llama a nvidia/nemotron-3-ultra-550b-a55b en OpenRouter, DeepInfra, Baseten o Venice, o descarga los pesos BF16 o NVFP4; el razonamiento se activa con enable_thinking en la plantilla de chat.
- Integraciones
- APIs compatibles con OpenAI; vLLM, SGLang y TensorRT-LLM; las recetas de NeMo Evaluator de NVIDIA reproducen sus cifras de benchmarks.
- Datos y privacidad
- Pesos abiertos más conjuntos de entrenamiento publicados; los datos de preentrenamiento llegan a septiembre de 2025 y los de postentrenamiento a mayo de 2026. Alojarlo tú mismo mantiene los prompts en casa; OpenRouter indica que no está disponible el enrutamiento dentro de la UE.
- Coste a escala
- Desde 0,40/1,76 $ por millón de tokens en DeepInfra. Alojar BF16 requiere ocho GPU B200, GB200 o H200, o dieciséis H100.
- Límites
- Hasta 1M de tokens de contexto en el modelo; los endpoints alojados ofrecen de 202.800 a 262.144 tokens, y DeepInfra limita la salida a 16.384 tokens.
Lo bueno
- Datos y recetas de entrenamiento publicados junto con los pesos
- 47,7 en el índice de Artificial Analysis en el lanzamiento, el mejor de los modelos abiertos estadounidenses
- Más de 400 tokens de salida por segundo en un despliegue previo al lanzamiento
- Poca alucinación: 71 % en la prueba de no alucinación de Artificial Analysis
Lo malo
- Por detrás de Kimi K2.6 y DeepSeek-V4-Pro en código y conocimiento difícil, según la tabla de NVIDIA
- Los endpoints alojados limitan el contexto a 262.144 tokens o menos
- BF16 necesita ocho GPU Blackwell o H200, o dieciséis H100
- Límite de salida corto de 16.384 tokens en DeepInfra
Ideal para
Empresas que necesitan un modelo de razonamiento abierto, grande y rápido, con datos de entrenamiento documentados, alojado o en sus propias GPU.
Alternativas a Nemotron 3 Ultra
Nemotron 3 Ultra: preguntas frecuentes
- ¿Merece la pena Nemotron 3 Ultra?
- Todo lo abierto que puede ser un modelo grande, rápido y reacio a inventar, aunque los líderes abiertos chinos todavía razonan mejor. Le damos un 4.1 sobre 5.
- ¿Cuánto cuesta Nemotron 3 Ultra?
- Pesos gratuitos bajo OpenMDW-1.1. En OpenRouter: DeepInfra 0,40/1,76 $ o 0,50/2,20 $, Baseten 0,60/2,40 $, Venice 0,625/3,125 $ por 1M de tokens de entrada/salida.
- ¿Qué inconvenientes tiene Nemotron 3 Ultra?
- Por detrás de Kimi K2.6 y DeepSeek-V4-Pro en código y conocimiento difícil, según la tabla de NVIDIA; los endpoints alojados limitan el contexto a 262.144 tokens o menos; bF16 necesita ocho GPU Blackwell o H200, o dieciséis H100; límite de salida corto de 16.384 tokens en DeepInfra.
- ¿Para quién es Nemotron 3 Ultra?
- Empresas que necesitan un modelo de razonamiento abierto, grande y rápido, con datos de entrenamiento documentados, alojado o en sus propias GPU.
- ¿Cuánto cuesta Nemotron 3 Ultra para un equipo o en producción?
- Desde 0,40/1,76 $ por millón de tokens en DeepInfra. Alojar BF16 requiere ocho GPU B200, GB200 o H200, o dieciséis H100.
- ¿Es Nemotron 3 Ultra seguro para los datos de la empresa?
- Pesos abiertos más conjuntos de entrenamiento publicados; los datos de preentrenamiento llegan a septiembre de 2025 y los de postentrenamiento a mayo de 2026. Alojarlo tú mismo mantiene los prompts en casa; OpenRouter indica que no está disponible el enrutamiento dentro de la UE.
- ¿Cuáles son las mejores alternativas a Nemotron 3 Ultra?
- Las alternativas más cercanas que hemos analizado son Kimi K3, GLM-5.3, DeepSeek-V4-Pro y Nemotron 3.5 Super VL.
Respuestas comprobadas el 7 nov 2026.
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