MODEL VARLIĞI
NVIDIA Nemotron 3 Ultra
Nemotron 3 Ultra, NVIDIA'nın açık ağırlıklı en büyük akıl yürütme modelidir. Mimarisi LatentMoE olarak adlandırılıyor: Mamba-2, MoE ve attention katmanları hibrit biçimde harmanlanmış, üstüne Multi-Token Prediction (MTP) eklenmiş. 550B toplam parametrenin yalnızca 55B'si token başına aktif olduğu için aynı sınıftaki yoğun modellere göre daha ucuz çalışıyor; NVIDIA diğer açık modellere karşı 5 kata kadar yüksek verim ve %30 daha düşük maliyet bildiriyor. Ajanlı RTL kodlamada ACE-RTL ajanıyla dokuz CVDP kategorisinde %97,1 ortalama geçme oranı raporlanıyor. Asıl bedeli donanım: asgari 8 adet GB200/B200 sınıfı GPU gerekiyor.
Künye
Kapalı- Geliştirici
- NVIDIA
- Model tipi
- Metin LLM
- Bağlam
- 1M token
- Modaliteler
- metin · kod
- Açık ağırlık
- Var
- Lisans
- OpenMDW-1.1
- Yönetilen API
- Var
- Yayın
- 2026-06-04
Son doğrulama: 12 Eylül 2026
Yetenekler
- 550B toplam / 55B aktif parametreli LatentMoE mimarisi (Mamba-2 + MoE + attention hibriti)
- 1 milyon token'a kadar bağlam penceresi
- 20 trilyon metin token'ı ile ön eğitim
- Multi-Token Prediction (MTP) ile hızlandırılmış çıkarım
- Sohbet şablonundan açılıp kapatılabilen akıl yürütme (reasoning) modu
- Tool use, ajanlı iş akışları ve yüksek riskli RAG için konumlandırma
- İngilizce, Fransızca, İspanyolca, İtalyanca, Almanca, Japonca, Hintçe, Korece, Brezilya Portekizcesi ve Çince desteği
- ACE-RTL ajanıyla dokuz CVDP kategorisinde %97,1 ortalama geçme oranı; iterasyon başına ortalama 6.629 token
Sınırlılıklar
- Asgari donanım tek düğümde 8× B200; çok düğümlü dağıtımda en az 8 GPU (H100, H200, GB200 veya GB300). Tek GPU'da veya küçük kümede çalışmaz
- 1 milyon token bağlam nominal üst sınır; NVIDIA'nın NIM verim ölçümü 64K bağlamda yapıldı
- Türkçe desteklenen 10 dil arasında değil
- NVIDIA model kartı eğitim veri kümelerinin örneklerin %64-99'unda açık demografik tanımlayıcı taşımadığını, tanımlayıcı bulunan belgelerde ise temsil dengesizliği olduğunu (etnik köken anımsamalarının %43-44'ü Beyaz) belirtiyor
- Yalnızca metin; görsel, ses veya video girdisi yok
Tipik kullanım alanları
- Uzun bağlamlı belge ve kod tabanı analizi
- Ajanlı donanım tasarımı / RTL kodlama akışları
- Yüksek riskli kurumsal RAG
- Çok dilli akıl yürütme
- Kendi altyapısında açık ağırlıklı frontier model çalıştırmak isteyen kurumlar
- Daha küçük modeller için öğretmen (distillation) modeli
Benchmark politikası
Bu sayfada skor tablosu yer almaz. Sinaptik Lab, yalnızca test verisi, model sürümü, örnekleme ayarları ve örneklem sayısı yayımlanmış ölçümleri raporlar. Metodoloji
BUILD
Hangi modeli seçeceğinize karar veremiyor musunuz?
Kendi görev setiniz üzerinde kalite, gecikme, maliyet ve uyum kısıtlarını birlikte ölçüyoruz.