NVIDIA: Nemotron 3 Super

Nemotron 3 Super هو نموذج نصي من NVIDIA، منشور تحت معرّف النموذج nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b. تصفه NVIDIA بأنه نموذج MoE هجين مفتوح بـ 120B معلمة يفعّل 12B معلمة فقط، مبني على تصميم هجين يجمع بين Mamba وTransformer. تنتمي فئة "Super" إلى عائلة Nemotron 3 من NVIDIA، وتاريخ إصدار المزوّد هو 2026-03-11. وهو نموذج نصي فقط، لذا لا يقبل الصور أو الصوت، وينتج مخرجات نصية.

يقبل النموذج إدخالاً نصياً ويعيد مخرجات نصية. نافذة السياق لديه هي 262,144 رمزاً، والحد الأقصى للمخرجات هو 235,929 رمزاً، لذا فإن المدخلات الطويلة والتوليدات الطويلة ممكنان معاً ضمن طلب واحد. تشمل المعلمات المدعومة أدوات التحكم المعتادة في أخذ العينات (temperature، top_p، top_k، min_p، repetition_penalty، frequency_penalty، presence_penalty، seed، stop، logit_bias) بالإضافة إلى أدوات التحكم في الاستدلال (reasoning، reasoning_effort، include_reasoning). كما يدعم logprobs وtop_logprobs، وresponse_format، وstructured_outputs، وtools وtool_choice.

تشير هذه القدرات إلى بعض الاستخدامات العملية. تناسب نافذة السياق الكبيرة الأعمال التي تتضمن مستندات طويلة، مثل تلخيص أو استخراج بيانات منظمة من تقارير أو عقود أو نصوص مفرغة طويلة. يجعل استدعاء الأدوات والمخرجات المنظمة منه مرشحاً لسير العمل بأسلوب الوكلاء حيث يتعين على النموذج أن يقرر أي دالة يستدعي وأن يعيد الوسائط وفق مخطط ثابت. تتيح لك معلمات الاستدلال الموازنة بين مقدار الاستدلال الداخلي الذي يقوم به النموذج، وهو أمر مفيد للمهام التي تحتاج إلى تحليل متعدد الخطوات بدلاً من ردود سريعة. ولأنه نصي فقط، فإنه يناسب الخطوط المعالجة النصية بالفعل والتي لا تحتاج إلى الرؤية.

يمكنك استدعاؤه عبر واجهة API المتوافقة مع OpenAI من api14 عن طريق ضبط حقل model على "nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b". يتبع جسم الطلب شكل chat completions من OpenAI، لذا يمكن تمرير messages وtools وresponse_format ومعلمات أخذ العينات المذكورة أعلاه مباشرة. إذا أردت كشف استدلال النموذج، فاضبط include_reasoning أو استخدم المعلمتين reasoning وreasoning_effort. للتشغيلات الحتمية أو القابلة لإعادة الإنتاج، استخدم seed مع temperature. إذا كنت بحاجة إلى مخرجات JSON، فإن response_format أو structured_outputs متاحان.

هناك بضع نقاط يجب أخذها في الاعتبار. النموذج نصي فقط، لذا إذا كان تطبيقك يحتاج إلى قراءة الصور أو الصوت، فإن نموذجاً متعدد الوسائط يكون أنسب. نافذة السياق كبيرة لكنها محدودة عند 262,144 رمزاً، وسقف المخرجات هو 235,929 رمزاً، لذا قد تحتاج الدفعات الكبيرة جداً من المستندات إلى التقسيم. يمكن أن تضيف أوضاع الاستدلال زمن استجابة، لذا بالنسبة للتصنيف البسيط أو الردود القصيرة قد تفضل نموذجاً أصغر أو غير استدلالي.