NVIDIA: Nemotron 3 Nano Omni (free)

NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni est un modèle multimodal ouvert de NVIDIA, publié le 28 avril 2026. C'est un modèle 30B-A3B, ce qui signifie qu'il utilise une conception mixture-of-experts avec environ 30 milliards de paramètres au total et environ 3 milliards actifs par token. NVIDIA le positionne comme un sous-agent de perception et de contexte pour les systèmes d'agents d'entreprise, il est donc destiné à s'intégrer dans des pipelines plus larges plutôt qu'à agir comme un assistant autonome.

En entrée, le modèle accepte le texte, les images, l'audio et la vidéo, ce qui le rend inhabituel parmi les modèles axés sur le texte. La sortie est uniquement du texte. La fenêtre de contexte est de 256 000 tokens, et la sortie maximale est de 65 536 tokens. Il prend en charge un comportement de raisonnement, notamment un paramètre reasoning et une option include_reasoning, vous pouvez donc demander que le raisonnement étape par étape du modèle soit exposé ou gardé séparé selon votre application.

Ces capacités indiquent un ensemble de cas d'usage assez spécifique. Comme il traite la vidéo et l'audio ainsi que les images, il convient à des tâches comme résumer des réunions enregistrées, extraire des données structurées à partir de captures d'écran ou de documents numérisés, légender ou indexer des bibliothèques multimédias, et répondre à des questions sur du contenu multimédia mixte. Son contexte long aide lorsqu'une seule requête doit couvrir une longue transcription, un lot d'images, ou une combinaison des deux. En tant que sous-agent, il peut transmettre des résultats de perception à une couche d'orchestration plus large, par exemple en convertissant des médias bruts en texte sur lequel un autre modèle raisonne ensuite.

Vous l'appelez via l'API compatible OpenAI d'api14 en utilisant l'identifiant de modèle "nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free". Comme le point de terminaison suit la forme des chat completions d'OpenAI, les SDK et clients existants fonctionnent avec des modifications minimales. Les paramètres de requête pris en charge sont include_reasoning, max_tokens, reasoning, seed, temperature, tool_choice, tools et top_p. La présence de tools et tool_choice signifie que vous pouvez définir des appels de fonction et laisser le modèle décider quand les invoquer, tandis que seed, temperature et top_p vous donnent le contrôle de la cohérence d'échantillonnage.

Un point pratique à peser est la portée. Le modèle produit uniquement du texte, donc si vous avez besoin d'images, d'audio ou de vidéo générés, il ne convient pas. C'est aussi un modèle de classe Nano, et NVIDIA le décrit comme un sous-agent, donc pour des tâches exigeant le raisonnement le plus puissant possible, vous préférerez peut-être un modèle frontier plus grand et utiliser Nemotron 3 Nano Omni pour l'étape de perception et de contexte. Le niveau gratuit comporte la mise en garde habituelle qu'une variante gratuite peut connaître une capacité ou une disponibilité différente des points de terminaison payants, testez-le donc par rapport à votre charge attendue avant d'en dépendre en production.