Nemotron 3 Nano

Kompaktes MoE-Modell von NVIDIA (31,6B gesamt / 3,6B aktiv) ohne Reasoning, mit 1M-Kontext – sehr günstig und latenzarm, ideal für Edge und Self-Hosting.

Überblick

NVIDIA Nemotron 3 Nano ist das kleinste und effizienteste Modell der Nemotron-3-Reihe – eine kompakte MoE-Architektur mit nur 3,6B aktiven von 31,6B Gesamt-Parametern. Diese Card dokumentiert die Non-Reasoning-Variante; eine separate Reasoning-Variante existiert ebenfalls. Auf dem AA Intelligence Index erreicht es 13 (über dem Median vergleichbarer Modelle, 12).

Use Cases

Edge- und Self-Hosting-Szenarien mit geringen Ressourcen
Latenzkritische Anwendungen
Long-Context-Workflows bis 1M Tokens trotz kompakter Größe

Stärken & Grenzen

Stärken: Sehr günstig ($0,05 Input / $0,20 Output pro 1M) und mit extrem niedriger Latenz (TTFT 0,38–0,44 s). 1M-Kontextfenster bei nur 3,6B aktiven Parametern.

Grenzen: Geringes absolutes Intelligenzniveau (Index 13). Reine Textmodalität, kein Reasoning. Schwach bei agentischen Aufgaben (GDPval 0 %, Terminal-Bench 7 %).

Praxis-Erfahrung

Listenpreise (AA-Median): ca. $0,05/1M Input, $0,20/1M Output. Ausgabegeschwindigkeit rund 88 t/s. Gewichte offen auf Hugging Face.

Gut zu wissen

Lizenz: NVIDIA Nemotron Open Model License (kommerziell frei); Release 12/2025
Architektur: MoE, 31,6B gesamt / 3,6B aktiv; Kontext 1M
Weitere AA-Benchmarks ohne Eintrag in der Score-Tabelle (Quelle: Artificial Analysis): τ³-Banking 6 %, CritPt 1 %, AA-Omniscience Accuracy 17 %, Non-Hallucination Rate 17 %
Benchmark-Scores abgelesen aus den AA-Übersichtscharts (29.06.2026)

Weitere Benchmarks (Zusatzquellen)

Weitere berichtete Werte, für die in der Score-Tabelle oben kein Eintrag vorliegt.

Quelle: NVIDIA (offizielle Model Card, HF, BF16):

Terminal-Bench (hard subset) 8,5 % · MiniF2F pass@1 50,0 % · Arena-Hard-V2 (Ø) 67,7 %
RULER-100 (1M) 86,3 % · MMLU-ProX (Ø Sprachen) 59,5 % · TauBench V2 (Ø) 49,0 %

Quelle: LMArena (Text-Arena): Gesamt-Rang 222 (bf16-Variante; kein numerischer Elo exponiert).