Nemotron 3 Super
NVIDIA- Input / 1 Mio.
- $0,30
- Output / 1 Mio.
- $0,75
- Kontextfenster
- 1,05 Mio. Tokens
- Veröffentlichung
- März 2026
Reasoning
Nemotron 3 Ultra
Nemotron 3 Ultra ist NVIDIAs Open-Weights-MoE-Modell mit 550 Mrd. Parametern. Es eignet sich für Agenten, Reasoning und sehr lange Kontexte.
AA Intelligence Index
23Punkte
Median aller Modelle: 26
API-Preis In / Out
$0,60 / $2,40
je 1 Mio. Tokens
Kontextfenster
1 Mio.Tokens
Nemotron 3 Ultra im Überblick
Stand Oktober 2026 steht Nemotron 3 Ultra im Artificial Analysis Intelligence Index mit 23 Punkten auf Platz 75 von 132 Modellen.
Schnelles Reasoning mit offenen Gewichten
Nemotron 3 Ultra aktiviert 55 Mrd. von 550 Mrd. Parametern und erreicht laut NVIDIA den 5,9-fachen Durchsatz von GLM-5.1 (8K Input, 64K Output, NVFP4 auf GB200). Bei Terminal-Bench 2.1 liegt es mit 56,4 % (Herstellerangabe) hinter GLM-5.1 (59,3 %) und Kimi-K2.6 (67,2 %), Vals AI misst 50,94 %. Auf GPQA Diamond liegt es mit 87 % gleichauf mit GLM-5.1 (86,1 %), aber hinter Kimi-K2.6 (91 %).
- Agentic Coding
- Lange Dokumente
- Tool-Calls
- Self-Hosting
- RAG-Systeme
- Reasoning
Redaktionelle Einordnung auf Basis der Modellbeschreibung und der unten verlinkten Messungen.
Was du abwägen solltest
- Hoher Hardwarebedarf. Die NVFP4-Variante braucht mindestens 4x GB200, B200, GB300 oder B300 oder 8x H100. Das BF16-Modell verlangt 8x Blackwell-GPUs, 8x H200 oder 16x H100.
- Schwächer bei Coding und Websuche. Bei SWE-bench Verified erreicht es 70,7 %, GLM-5.1 76,2 % und Kimi-K2.6 75,7 %. Bei BrowseComp stehen 44,4 % gegen 61,3 % bei Kimi-K2.6 (alle Herstellerangaben).
- Nur Text. Eingabe und Ausgabe sind auf Text beschränkt. Bilder, Audio oder Video verarbeitet das Modell nicht.
- Preis nicht günstig. Bei Drittanbietern kostet es typischerweise $0,60 je 1 Mio. Input- und $2,40 je 1 Mio. Output-Tokens. Artificial Analysis stuft das für Open-Weights-Modelle ähnlicher Größe als eher teuer ein.
Nemotron 3 Ultra Benchmarks
23Punkte
Der Artificial Analysis Intelligence Index ist ein Meta-Benchmark, der keine eigenen Fragen enthält, sondern die Ergebnisse von zehn unabhängigen Benchmarks aggregiert: GDPval-AA (220 Aufgaben), tau2-Bench Telecom (114 Aufgaben), Terminal-Bench Hard (44 Aufgaben), SciCode (338 Teilprobleme), AA-LCR (100 Fragen), AA-Omniscience (6.000 Fragen), IFBench (294 Aufgaben), Humanity's Last Exam (2.158 Fragen), GPQA Diamond (198 Fragen) und CritPt (70 Aufgaben).
Mehr zum BenchmarkArtificial Analysis Intelligence IndexMedian aller Modelle: 26
Claude Opus 5.5Platz 1, Anthropic- Claude Sonnet 5.5Platz 2, Anthropic
Qwen3.6 PlusAlibaba
MiMo V2.5 ProXiaomi- Nemotron 3 UltraNVIDIA
Kimi K2.5Moonshot AI- Nemotron 3 SuperNVIDIA
- Nemotron 3.5 Lightning 30BNVIDIA
Daten: Artificial Analysis (artificialanalysis.ai)Website des Benchmarks
Nemotron 3 Ultra API-Preise
Input
$0,60/ 1 Mio. Tokens
Output
$2,40/ 1 Mio. Tokens
Geschätzte Tokenkosten
$0,08 je Anfrage (100 Anfragen)
- Input$6,00
- Output$2,40
Schätzung in USD auf Basis der Preise von NVIDIA, ohne Steuern, Tools und Cache-Schreibvorgänge. Trage bei Output alle abgerechneten Tokens inklusive Reasoning ein. Cache-Lesen setzt einen bereits befüllten Cache voraus.
Cache-Schreiben und Rechenweg
Kosten = Anfragen × (Input ohne Cache × $0,60 + Output × $2,40) / 1.000.000
Nemotron 3 Ultra Modelldaten
- Kontextfenster
- 1.000.000 Tokens
- Eingabe
- Text
- Ausgabe
- Text
- Anbieter
- NVIDIA
- Veröffentlicht
- 4. Juni 2026
- Wissensstand
- September 2025
- Modellgewichte
- Offen (OpenMDW-1.1)
Standardfähigkeiten & Schnittstellen
- Reasoning
- Tool-Nutzung
- Strukturierte Ausgaben
- Prompt-Caching
Daten aktualisiert am 18. Oktober 2026. Fehler gefunden? kontakt@byte.de
Nemotron 3 Ultra API-Provider
- Input / 1 Mio. Tokens$0,60Output / 1 Mio. Tokens$2,40Cache-Lesen / 1 Mio.keine AngabeKontextfenster1 Mio.TokensMaximaler Outputkeine Angabe
Input / 1 Mio. Tokens$0,50Output / 1 Mio. Tokens$2,20Cache-Lesen / 1 Mio.$0,10Kontextfenster262,1kTokensMaximaler Output16,4kTokens
Input / 1 Mio. Tokens$0,60Output / 1 Mio. Tokens$2,40Cache-Lesen / 1 Mio.$0,12Kontextfenster202,8kTokensMaximaler Output182,5kTokens
Input / 1 Mio. Tokens$0,60Output / 1 Mio. Tokens$2,40Cache-Lesen / 1 Mio.$0,12Kontextfenster1 Mio.TokensMaximaler Outputkeine Angabe
Input / 1 Mio. Tokens$0,625Output / 1 Mio. Tokens$3,125Cache-Lesen / 1 Mio.$0,1875Kontextfenster256kTokensMaximaler Output32,8kTokens
Preise und Limits laut den Anbietern. Die Verfügbarkeit hängt vom Konto und den jeweiligen Limits ab.
Häufige Fragen zu Nemotron 3 Ultra
Ist Nemotron 3 Ultra Open Source?
Die Gewichte sind offen und stehen unter der Lizenz OpenMDW-1.1, laut NVIDIA für kommerzielle und nicht-kommerzielle Nutzung. NVIDIA veröffentlicht zudem große Teile der Trainingsdaten, die RL-Umgebungen und das Trainingsrezept.
Wie groß ist das Kontextfenster?
Laut NVIDIA reicht der Kontext bis 1 Mio. Tokens. In vLLM und SGLang sind standardmäßig 256K eingestellt, Artificial Analysis listet beim gemessenen Endpunkt 262K Tokens, die Praxis hängt also vom Anbieter ab.
Was kostet die Nutzung?
Der Preis hängt vom Anbieter ab. Ein typischer Tarif (BaseTen, Mittelfeld bei OpenRouter) liegt bei $0,60 je 1 Mio. Input-Tokens und $2,40 je 1 Mio. Output-Tokens. Selbst gehostet fallen stattdessen Hardwarekosten an.
Welche Hardware brauche ich zum Selbst-Hosten?
Für die NVFP4-Version nennt NVIDIA mindestens 4x GB200, B200, GB300 oder B300 oder 8x H100. Die BF16-Version braucht 8x Blackwell-GPUs, 8x H200 oder 16x H100.
Wie gut ist es gegenüber Nemotron 3 Super?
Im Intelligence Index von Artificial Analysis erreichte Ultra zum Launch im Juni 2026 47,7 Punkte, Nemotron 3 Super 36,0. Ultra ist das größte Modell der Nemotron-3-Familie.
Wie zuverlässig sind die Antworten?
In NVIDIAs Tabelle hat Ultra auf AA-Omniscience mit 78,7 % die höchste Non-Hallucination-Rate im Vergleichsfeld. Die Genauigkeit ist mit 24,1 % aber niedrig, Kimi-K2.6 kommt auf 35,5 %.
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