NVIDIA: Nemotron 3 Nano Omni (free)

NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni es un modelo multimodal abierto de NVIDIA, lanzado el 28 de abril de 2026. Es un modelo 30B-A3B, lo que significa que utiliza un diseño de mezcla de expertos con aproximadamente 30 mil millones de parámetros totales y alrededor de 3 mil millones activos por token. NVIDIA lo posiciona como un subagente de percepción y contexto para sistemas de agentes empresariales, por lo que está pensado para integrarse en canalizaciones más grandes en lugar de actuar como un asistente independiente.

En la entrada, el modelo acepta texto, imágenes, audio y vídeo, lo que lo hace inusual entre los modelos centrados en texto. La salida es solo texto. La ventana de contexto es de 256.000 tokens, y la salida máxima es de 65.536 tokens. Admite comportamiento de razonamiento, incluido un parámetro reasoning y una opción include_reasoning, por lo que puedes solicitar que el razonamiento paso a paso del modelo se muestre o se mantenga separado según tu aplicación.

Esas capacidades apuntan a un conjunto bastante específico de casos de uso. Como maneja vídeo y audio además de imágenes, encaja en tareas como resumir reuniones grabadas, extraer datos estructurados de capturas de pantalla o documentos escaneados, poner subtítulos o indexar bibliotecas de medios, y responder preguntas sobre contenido multimedia mixto. Su contexto largo ayuda cuando una sola solicitud debe abarcar una transcripción extensa, un lote de imágenes o una combinación de ambas. Como subagente, puede alimentar los resultados de percepción a una capa de orquestación mayor, por ejemplo convirtiendo medios sin procesar en texto sobre el que otro modelo razona después.

Lo llamas a través de la API compatible con OpenAI de api14 usando el id de modelo "nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free". Como el endpoint sigue la forma de chat completions de OpenAI, los SDK y clientes existentes funcionan con cambios mínimos. Los parámetros de solicitud admitidos son include_reasoning, max_tokens, reasoning, seed, temperature, tool_choice, tools y top_p. La presencia de tools y tool_choice significa que puedes definir llamadas a funciones y dejar que el modelo decida cuándo invocarlas, mientras que seed, temperature y top_p te dan control sobre la consistencia del muestreo.

Un punto práctico que considerar es el alcance. El modelo solo genera texto, así que si necesitas imágenes, audio o vídeo generados, no es la opción adecuada. También es un modelo de clase Nano, y NVIDIA lo describe como un subagente, por lo que para tareas que exigen el razonamiento más potente posible quizá prefieras un modelo frontera más grande y usar Nemotron 3 Nano Omni para la etapa de percepción y contexto. El nivel gratuito conlleva la advertencia habitual de que una variante gratuita puede tener diferente capacidad o disponibilidad que los endpoints de pago, así que pruébalo con tu carga esperada antes de depender de él en producción.