Nemotron 3 Ultraとは？
Nemotron 3 UltraはNVIDIA最大のオープン言語モデルで、米国企業によるオープンウェイトの公開として最大のものです。2026年6月4日にHugging Faceで公開されました。5,500億パラメータのmixture-of-expertsモデルで、トークンごとに550億がアクティブです。Mamba-2層（長い系列向けのアテンションの高速な代替）と少数のアテンション層を組み合わせ、出力を速くする複数トークン予測を加えています。4ビットのNVFP4精度で事前学習され、最大100万トークンのコンテキストを受け付け、推論はオン・オフを切り替えられます。10言語のテキストを読み書きします。
ウェイトは商用利用を認めるOpenMDW-1.1で、NVIDIAは事前学習と事後学習のデータセットとレシピも公開しています。BF16のチェックポイントにはB200、GB200、H200のいずれか8基、またはH100 16基が必要で、NVFP4版はBlackwell向けです。Hugging FaceではBF16のリポジトリが383いいね、過去30日間で1,122,228ダウンロードです。
OpenRouterでは、DeepInfraが入力100万トークンあたり$0.40、出力100万トークンあたり$1.76から提供し、$0.50/$2.20の枠もあります。Basetenは$0.60/$2.40、Veniceは$0.625/$3.125です。
Nemotron 3 Ultraの料金は？
| プラン | 価格 | 内容 |
|---|---|---|
| Weights | Free | OpenMDW-1.1、学習データ公開 |
| DeepInfra | $0.40 in / $1.76 out per 1M tokens | $0.50/$2.20のエンドポイントもあり |
| Baseten | $0.60 in / $2.40 out per 1M tokens | |
| Venice | $0.625 in / $3.125 out per 1M tokens |
OpenMDW-1.1の無料ウェイト。OpenRouterでは入力/出力100万トークンあたりDeepInfraが$0.40/$1.76または$0.50/$2.20、Basetenが$0.60/$2.40、Veniceが$0.625/$3.125。
Nemotron 3 Ultraは使う価値があるか？
Nemotron 3 Ultraは推論とエージェントに有能なモデルで、本当の売りはオープンさです。公開時、Artificial AnalysisはIntelligence Index v4.0で47.7を付け、Gemma 4 31B（39.2）とgpt-oss-120b（33.3）を上回って米国のオープンモデルの首位になりましたが、Kimi K2.6（53.9）には及びませんでした。NVIDIAは学習データとレシピも公開しているので、何が使われたのかを確かめられます。
最大の長所は速さと慎重さです。Artificial Analysisは公開前のデプロイで毎秒400トークン超の出力を測定しており、4倍以上の大きさでありながらgpt-oss-120bより速く、同社の非幻覚テストでは71%でした。答えをでっち上げるより回答を控える傾向があるということです。NVIDIA自身の表では、OmniScienceの非幻覚で78.7（DeepSeek-V4-Proは5.7）、100万トークンのRULERで94.7です。
注意点：一流のコーダーでも、一流の知識モデルでもありません。NVIDIAはTerminal-Bench 2.1で56.4（Kimi K2.6は67.2）、Humanity's Last Examで26.7（DeepSeek-V4-Proは37.7）と報告しています。PoolsideのLaguna S 2.1は118Bで、同じTerminal-Benchで70.2です。ホスト版のコンテキストはモデルが対応する100万を下回り、DeepInfraでは262,144トークン、出力は16,384トークンです。
結論：Nemotron 3 Ultraは、監査担当者にモデルの出どころを聞かれたときに頼るモデルです。純粋な費用対効果ではGLM-5.3とKimi K3がまだ上ですが、どちらも学習データは付いてきません。
真価を発揮する場面
モデルの出自に規定がある米国の医療・防衛関連サプライヤー
学習データを監査できる最先端級のオープンモデルを導入する
NVFP4のウェイトをBlackwell GPU 8基で自前ホストし、NVIDIAが公開している事前学習・事後学習のデータセットを審査担当者に渡します。OpenMDW-1.1は商用利用を認めています。
長いレポートについてアナリストの質問に答えるリサーチ部門
文書に事実が含まれていないときはそう答えてくれる回答を得る
検索と組み合わせてDeepInfraの$0.50/$2.20で呼び出します。幻覚率が低いのでこの仕事に向いており、入力100K・出力2Kトークンの質問1,000件で約$54です。
導入前に確認すること
- 導入
- OpenRouter、DeepInfra、Baseten、Veniceでnvidia/nemotron-3-ultra-550b-a55bを呼び出すか、BF16またはNVFP4のウェイトをダウンロードします。推論はチャットテンプレートのenable_thinkingで切り替えます。
- 連携
- OpenAI互換API。vLLM、SGLang、TensorRT-LLM。NVIDIAのNeMo Evaluatorのレシピでベンチマークの数値を再現できます。
- データとプライバシー
- オープンウェイトに加えて学習データセットも公開。事前学習データは2025年9月まで、事後学習データは2026年5月までです。自前でホストすればプロンプトは社内に残ります。OpenRouterはEU域内ルーティングに対応していないとしています。
- 大規模利用時のコスト
- DeepInfraで100万トークンあたり$0.40/$1.76から。BF16を自前ホストするにはB200、GB200、H200のいずれか8基、またはH100 16基が必要です。
- 制限
- モデル自体は最大100万トークンのコンテキスト。ホスト型エンドポイントは202,800〜262,144トークンで、DeepInfraは出力を16,384トークンに制限しています。
良い点
- ウェイトとともに学習データとレシピを公開
- 公開時のArtificial Analysisの指標で47.7、米国のオープンモデルで首位
- 公開前のデプロイで毎秒400トークン超の出力
- 幻覚が少なく、Artificial Analysisの非幻覚テストで71%
気になる点
- NVIDIAの表でも、コードと難しい知識ではKimi K2.6とDeepSeek-V4-Proに及ばない
- ホスト型エンドポイントはコンテキストを262,144トークン以下に制限
- BF16にはBlackwellかH200が8基、またはH100が16基必要
- DeepInfraでは出力上限が16,384トークンと短い
おすすめの人
学習データが文書化された大型で高速なオープン推論モデルを、ホスト型か自社GPUで使いたい企業。
Nemotron 3 Ultraの代替
Nemotron 3 Ultra：よくある質問
- Nemotron 3 Ultraは使う価値があるか？
- 大型モデルとしてこれ以上ないほどオープンで、速く、でっち上げを避けますが、推論力では中国のオープンモデルの先頭集団がまだ上です。 評価は5点満点中4.1点です。
- Nemotron 3 Ultraの料金は？
- OpenMDW-1.1の無料ウェイト。OpenRouterでは入力/出力100万トークンあたりDeepInfraが$0.40/$1.76または$0.50/$2.20、Basetenが$0.60/$2.40、Veniceが$0.625/$3.125。
- Nemotron 3 Ultraの欠点は？
- NVIDIAの表でも、コードと難しい知識ではKimi K2.6とDeepSeek-V4-Proに及ばない; ホスト型エンドポイントはコンテキストを262,144トークン以下に制限; BF16にはBlackwellかH200が8基、またはH100が16基必要; DeepInfraでは出力上限が16,384トークンと短い.
- Nemotron 3 Ultraは誰に向いているか？
- 学習データが文書化された大型で高速なオープン推論モデルを、ホスト型か自社GPUで使いたい企業。
- チームや本番環境でNemotron 3 Ultraを使うと費用はいくらか？
- DeepInfraで100万トークンあたり$0.40/$1.76から。BF16を自前ホストするにはB200、GB200、H200のいずれか8基、またはH100 16基が必要です。
- Nemotron 3 Ultraは企業データを扱っても安全か？
- オープンウェイトに加えて学習データセットも公開。事前学習デー タは2025年9月まで、事後学習データは2026年5月までです。自前でホストすればプロンプトは社内に残ります。OpenRouterはEU域内ルーティングに対応していないとしています。
- Nemotron 3 Ultraの代わりになるものは？
- 当サイトでレビューした中で最も近い代替はKimi K3, GLM-5.3, DeepSeek-V4-Pro 、 Nemotron 3.5 Super VLです。
回答確認日：2026年11月7日
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