Nemotron 3 Nano (30B A3B)

Fiche modèle · NVIDIA · nemotron-3-nano-30b-a3b

Nemotron 3 Nano is a 31.6B hybrid MoE model optimized for fast, long‑context agentic reasoning. It mixes Mamba‑2 and Transformer layers with a sparse MoE router (~3.6B active params per token) to deliver up to 4× higher throughput than Nemotron 2 and strong accuracy across math, coding, and tools. It supports a 1M‑token context window, offers Reasoning ON/OFF and a thinking‑budget to control costs, and ships with open weights, data, and RL tooling (NeMo Gym/RL). Released Dec 15, 2025 under the NVIDIA Open Model License, it’s built as the efficient backbone for multi‑agent systems at scale.

Identité

OrganisationNVIDIA
Pays—
Famille—
Typellm
Date de sortie2025-12-15
Licencenvidia open model license agreement
Licence commercialeoui
Licence open sourcenon
Poids ouvertsoui
Auto-hébergement (DGX Spark)oui — ≤ 107 Md (Q8/FP8)
Modalitéstext
Fenêtre de contexte—
KV cache / token (Q8)—
Paramètres totaux32 B
Paramètres actifs (session)3 B
Source des paramètres actifsactifs : nom (heuristique) ; total : nom (heuristique)
Curation des paramètres actifs2026-11-04
Prix par session0.09 $ (1 000 000 tokens entrée + 200 000 sortie, prix le moins cher par fournisseur)
Tokens / tâche (Data Players)1.2 M
Tokens / tâche (Terminal-Bench)83.3 M (est.)
Ratio Terminal-Bench / Data Players69.4×
Coût / tâche (Terminal-Bench)0.76 $ (est.)
Tokens d'entraînement25 000 000 000 000
Coupure de connaissance2025-11-28
Créé le2026-05-07T16:53:33.118394Z
Mis à jour le2026-11-04T06:04:58.410571Z
SourceLLM Stats
URLhttps://llm-stats.com/models/nemotron-3-nano-30b-a3b

IA Act — preuves fournisseur

ICA 2/100 · périmètre complet · seuil systémique inconnu

CritèreNote / 5Poids
Documentation technique2,55 %
Résumé des données d'entraînement0,035 %
Conformité droit d'auteur0,035 %
Code of Practice GPAI0,020 %
Risque systémique0,05 %

Curation : 2026-10-23.

IA Act

Prix par fournisseur

Statut du modèle (offres + auto-hébergement) : souverain — via Nebul (eurouter).

Toutes sources confondues : catalogue llm-stats, routeurs EUrouter/Cortecs et catalogues directs (OVHcloud, Scaleway, Infomaniak). Les prix sont convertis en USD pour la comparaison ; le prix publié et le taux BCE utilisé sont dans l'infobulle. Les prix inconnus restent indiqués « — ».

FournisseurSourceSouverainetéEntrée (/M tok)Sortie (/M tok)QuantificationContexteLatence (s)Débit (tok/s)Statut
Nebuleuroutersouverain———262 144———
DeepInfrallm-statsnon0.05 $0.20 $————active

Souveraineté qualifiée par offre (modèle × fournisseur) ; survolez le badge pour les critères.

Souveraineté

Scores par catégorie (top_scores)

CatégorieScore
chat0.40
language0.70
legal0.70
math0.60
physics0.50
reasoning0.50
finance0.70
frontend_development0.40
general0.50
healthcare0.70
agents0.10
biology0.50
chemistry0.50
code0.30
communication0.50
creativity0.70
tool_calling0.50
vision0.20
writing0.70

Scores par benchmark

BenchmarkCatégorieScoreMaxNormalisé (API)VérifiéAuto-déclaréDaté du
aime-2025math0.991.000.99nonoui2026-11-04T06:04:58.420132Z
arena-hard-v2general0.681.000.68nonoui2026-11-04T06:04:58.471677Z
gpqareasoning0.751.000.75nonoui2026-11-04T06:04:58.426056Z
humanity's-last-examreasoning0.151.000.15nonoui2026-11-04T06:04:58.438824Z
livecodebench-v6reasoning0.681.000.68nonoui2026-11-04T06:04:58.429636Z
mmlu-prolanguage0.781.000.78nonoui2026-11-04T06:04:58.413833Z
mmlu-proxlanguage0.591.000.59nonoui2026-11-04T06:04:58.477547Z
multichallengechat0.391.000.39nonoui2026-11-04T06:04:58.462449Z
scicodereasoning0.331.000.33nonoui2026-11-04T06:04:58.432540Z
swe-bench-verifiedreasoning0.391.000.39nonoui2026-11-04T06:04:58.445368Z
tau2-airlinechat0.481.000.48nonoui2026-11-04T06:04:58.448136Z
tau2-retailcommunication0.571.000.57nonoui2026-11-04T06:04:58.450974Z
tau2-telecomcommunication0.421.000.42nonoui2026-11-04T06:04:58.459146Z
terminal-benchreasoning0.091.000.09nonoui2026-11-04T06:04:58.441748Z
wmt24++language0.861.000.86nonoui2026-11-04T06:04:58.480799Z

Classements

CatégorieRangScoreNote conservatriceBenchmarks évaluésMéthodeDaté duProvenance
agents199—-6.691trueskill2026-10-19model_history
code254—0.433trueskill2026-10-19model_history

Lecture : Note conservatrice = borne basse TrueSkill (niveau estimé − marge d’incertitude) ; Benchmarks évalués = nombre de benchmarks de la catégorie pris en compte. À performances égales, un modèle évalué sur moins de benchmarks obtient une note plus basse : la note ne se déduit pas d’un seul score. Provenance : rankings = top 50 de /rankings ; model_history = historique du modèle (/models/{id}/history), utilisé pour les rangs au-delà du top 50.

Données

Dates de curation (récupération depuis l'API) : models 2026-11-04 · benchmarks 2026-11-04 · scores 2026-11-04 · updates 2026-11-04 · account 2026-11-04 · model_history 2026-11-04 · rankings 2026-11-04