Platz 26 im Vergleich
Nemotron 3 Super
NVIDIA · USA · veröffentlicht 11. März 2026
NVIDIAs offenes Hybrid-Modell aus Mamba, Transformer und Mixture-of-Experts, gezielt für agentische Abläufe. Von 120 Milliarden Parametern sind nur 12 Milliarden je Anfrage aktiv, dazu liegen die Trainingsdaten offen.
Zur offiziellen ModellseiteBewertung im Detail
Gesamtnote aus 3 gewichteten Dimensionen. Wie wir bewerten
Fähigkeitsprofil
Wo Nemotron 3 Super stark ist, über 6 Säulen auf einer Skala von 0 bis 100. Die gestrichelte Linie ist der Median aller 32 Modelle im Vergleich. Wie die Säulen entstehen
| Säule | Wert | Grundlage |
|---|---|---|
| Programmierung | 80 | redaktionelle Einschätzung |
| Mathematik & Logik | 80 | redaktionelle Einschätzung |
| Wissen | 78 | redaktionelle Einschätzung |
| Deutsch & Sprache | 76 | redaktionelle Einschätzung |
| Agentik & Werkzeuge | 92 | benchmarkbelegt |
| Langer Kontext | 88 | redaktionelle Einschätzung |
Stärkste Säule: Agentik & Werkzeuge. Belegte Werte stammen aus den dokumentierten Benchmarks unten (baseline-korrigiert normalisiert), mit "Einschätzung" markierte Säulen sind eine redaktionelle Einordnung, weil kein vergleichbarer Benchmark vorlag. Details zur Methodik stehen auf der Übersichtsseite.
Steckbrief
- Architektur
- Hybrid (Mamba, Transformer, MoE)
- Parameter
- 120 Mrd. gesamt, 12 Mrd. aktiv je Token
- Kontextfenster
- 1 Mio. Token
- Lizenz
- NVIDIA Nemotron Open Model LicenseOffene Gewichte samt Trainingsdaten und -rezepten, aber eigene NVIDIA-Lizenz, nicht so permissiv wie MIT oder Apache 2.0.
- Eingabe
- Text
- Lokaler Betrieb
- Eine RTX PRO 6000 (96 GB, FP8) oder H100
- Bei EU-Hostern
- SeltenKein EU-Hoster bestätigt, Betrieb auf dem eigenen Server; NVIDIA-Cloud in den USA
Benchmarks
Die folgenden Werte sind Hersteller-Angaben. Eine unabhängige Verifikation lag zum Stand dieser Seite nicht vor.
Nemotron 3 Super ist NVIDIAs offenes Modell für agentische Abläufe. Die hybride Architektur kombiniert Mamba-2, Transformer-Attention und Mixture-of-Experts: Mamba verarbeitet lange Sequenzen mit linearer statt quadratischer Komplexität und macht so das native 1-Million-Kontextfenster praktikabel, die Transformer-Schichten verknüpfen an den Stellen, auf die es ankommt, jedes Token mit jedem. Von 120 Milliarden Parametern sind nur 12 Milliarden je Token aktiv. Auf dem PinchBench-Benchmark für agentische Steuerung erreicht es 85,6, den besten Wert unter allen offenen Modellen.
NVIDIA veröffentlicht neben den Gewichten auch Trainingsdaten und -rezepte, womit sich ein Trainingslauf nachbauen lässt. Die Lizenz ist allerdings eine eigene NVIDIA Nemotron Open Model License und damit weniger permissiv als MIT oder Apache 2.0. Die volle 120B-Version braucht eine leistungsfähige GPU; mit FP8-Quantisierung passt sie auf eine RTX PRO 6000 mit 96 GB, eine H100 ist nur bei hohem Durchsatz nötig. Ein europäischer Hoster ist nicht bestätigt, die NVIDIA-Cloud läuft in den USA. Der DSGVO-konforme Betrieb entsteht über eigene Hardware.
Wofür es taugt
- Bestes offenes Modell für Agentic AI (PinchBench 85,6)
- Natives 1-Million-Kontextfenster durch Mamba-Architektur
- Offene Gewichte samt Trainingsdaten und -rezepten
Wo es hakt
- Eigene NVIDIA-Lizenz, weniger permissiv als MIT oder Apache
- Volle 120B-Version braucht eine leistungsfähige GPU
- Kein EU-Hoster bestätigt, NVIDIA-Cloud in den USA
Quelle: NVIDIA-Modellkarte und NVIDIA Developer Blog, März 2026 · Stand der Recherche 21. August 2026 · die Bewertung ist eine redaktionelle Einschätzung von gewusst:KI