Nemotron 3.5 Lightning (30B A3B)

Fiche modèle · NVIDIA · nemotron-3.5-lightning-30b-a3b

NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning is an open 30B mixture-of-experts (MoE) model with ~3B active parameters, built for high-throughput specialized task execution in long-running / always-on agents. It ships with speculative decoding (MTP, DFlash, DSpark), NVFP4 and BF16 checkpoints, and is designed to pair with NVIDIA NeMo Switchyard for routing execution work alongside frontier planners. Released with open weights, data, and recipes under OpenMDW-1.1.

Identité

OrganisationNVIDIA
Pays—
Famille—
Typellm
Date de sortie2026-08-11
Licenceopenmdw license v1.1
Licence commercialeoui
Licence open sourceoui
Poids ouvertsoui
Auto-hébergement (DGX Spark)oui — ≤ 107 Md (Q8/FP8)
Modalitéstext
Fenêtre de contexte—
KV cache / token (Q8)—
Paramètres totaux30 B
Paramètres actifs (session)3 B
Source des paramètres actifsactifs : nom (heuristique) ; total : nom (heuristique)
Curation des paramètres actifs2026-11-04
Prix par session0.12 $ (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)1.01 $ (est.)
Tokens d'entraînement—
Coupure de connaissance—
Créé le2026-08-11T23:42:22.212452Z
Mis à jour le2026-11-04T06:04:58.797489Z
SourceLLM Stats
URLhttps://llm-stats.com/models/nemotron-3.5-lightning-30b-a3b

Prix par fournisseur

Statut du modèle (offres + auto-hébergement) : partiel — auto-hébergement DGX Spark (≤ 107 Md).

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
DeepInfrallm-statsnon0.08 $0.20 $————active

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

Souveraineté

Scores par catégorie (top_scores)

CatégorieScore
instruction_following0.70
knowledge0.20
language0.80
legal0.80
long_context0.50
math0.40
physics0.50
reasoning0.40
science0.20
search0.40
finance0.80
frontend_development0.50
general0.50
healthcare0.80
agents0.40
biology0.50
chemistry0.50
code0.50
tool_calling0.20
vision0.10

Scores par benchmark

BenchmarkCatégorieScoreMaxNormalisé (API)VérifiéAuto-déclaréDaté du
aa-lcrreasoning0.521.000.52nonoui2026-11-04T06:04:58.837023Z
browsecompreasoning0.371.000.37nonoui2026-11-04T06:04:58.827947Z
gpqareasoning0.751.000.75nonoui2026-11-04T06:04:58.803900Z
humanity's-last-examreasoning0.121.000.12nonoui2026-11-04T06:04:58.807269Z
ifbenchinstruction_following0.721.000.72nonoui2026-11-04T06:04:58.833910Z
mmlu-prolanguage0.821.000.82nonoui2026-11-04T06:04:58.800738Z
omnisciencescience0.171.000.17nonoui2026-11-04T06:04:58.840100Z
pinchbenchcode0.851.000.85nonoui2026-11-04T06:04:58.825014Z
scicodereasoning0.331.000.33nonoui2026-11-04T06:04:58.812616Z
swe-bench-multilingualreasoning0.391.000.39nonoui2026-11-04T06:04:58.818732Z
swe-bench-verifiedreasoning0.521.000.52nonoui2026-11-04T06:04:58.815637Z
tau3-bankingagents0.091.000.09nonoui2026-11-04T06:04:58.830917Z
terminal-bench-2.1reasoning0.251.000.25nonoui2026-11-04T06:04:58.821778Z

Classements

CatégorieRangScoreNote conservatriceBenchmarks évaluésMéthodeDaté duProvenance
knowledge270.205.211trueskill2026-11-04T08:08:45.139626Zrankings
agents155—6.684trueskill2026-10-19model_history
code195—8.085trueskill2026-10-19model_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