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NVIDIA: Nemotron 3 Super

nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b

टेक्स्टइनपुट: textToolsReasoning262K11 मार्च 2026 को जोड़ा गया

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NVIDIA: Nemotron 3 Super एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 33% कम है।
2,62,144 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।
agents और integrations के लिए tool (function) calling सपोर्ट करता है।
schema के साथ structured JSON output सपोर्ट करता है।
reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.00525 है।

NVIDIA: Nemotron 3 Super के बारे में

Nemotron 3 Super एक NVIDIA टेक्स्ट मॉडल है, जिसे मॉडल आईडी nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b के अंतर्गत प्रकाशित किया गया है। NVIDIA इसे 120B-पैरामीटर वाला ओपन हाइब्रिड MoE मॉडल बताता है जो केवल 12B पैरामीटर सक्रिय करता है, और यह हाइब्रिड Mamba-Transformer डिज़ाइन पर आधारित है। "Super" श्रेणी NVIDIA के Nemotron 3 परिवार के भीतर आती है, और प्रदाता की रिलीज़ तिथि 2026-03-11 है। यह केवल टेक्स्ट वाला मॉडल है, इसलिए यह छवियाँ या ऑडियो स्वीकार नहीं करता, और यह टेक्स्ट आउटपुट देता है।

मॉडल टेक्स्ट इनपुट स्वीकार करता है और टेक्स्ट आउटपुट लौटाता है। इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो 262,144 टोकन है, और अधिकतम आउटपुट 235,929 टोकन है, इसलिए एक ही अनुरोध में लंबे इनपुट और लंबी जनरेशन दोनों संभव हैं। समर्थित पैरामीटर में सामान्य सैंपलिंग नियंत्रण (temperature, top_p, top_k, min_p, repetition_penalty, frequency_penalty, presence_penalty, seed, stop, logit_bias) के साथ-साथ रीज़निंग नियंत्रण (reasoning, reasoning_effort, include_reasoning) शामिल हैं। यह logprobs और top_logprobs, response_format, structured_outputs, tools और tool_choice को भी समर्थन देता है।

ये क्षमताएँ कुछ व्यावहारिक उपयोगों की ओर संकेत करती हैं। बड़ी कॉन्टेक्स्ट विंडो उन कार्यों के लिए उपयुक्त है जिनमें लंबे दस्तावेज़ शामिल होते हैं, जैसे लंबी रिपोर्ट, अनुबंध या ट्रांसक्रिप्ट का सारांश बनाना या उनसे संरचित डेटा निकालना। टूल कॉलिंग और संरचित आउटपुट इसे एजेंट-शैली के वर्कफ़्लो के लिए उपयुक्त बनाते हैं जहाँ मॉडल को यह तय करना होता है कि कौन सा फ़ंक्शन कॉल करना है और एक निश्चित स्कीमा में आर्गुमेंट लौटाने हैं। रीज़निंग पैरामीटर आपको यह संतुलन करने देते हैं कि मॉडल कितनी आंतरिक रीज़निंग करता है, जो उन कार्यों के लिए उपयोगी है जिनमें त्वरित उत्तरों के बजाय बहु-चरणीय विश्लेषण की आवश्यकता होती है। चूँकि यह केवल टेक्स्ट वाला है, यह उन पाइपलाइनों में फिट बैठता है जो पहले से टेक्स्ट आधारित हैं और जिन्हें विज़न की आवश्यकता नहीं है।

आप इसे api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से model फ़ील्ड को "nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b" पर सेट करके कॉल करते हैं। अनुरोध बॉडी OpenAI chat completions के स्वरूप का अनुसरण करती है, इसलिए messages, tools, response_format और ऊपर सूचीबद्ध सैंपलिंग पैरामीटर सीधे पास किए जा सकते हैं। यदि आप मॉडल की रीज़निंग प्रकट करना चाहते हैं, तो include_reasoning सेट करें या reasoning और reasoning_effort पैरामीटर का उपयोग करें। नियतात्मक या पुनरुत्पादनीय रन के लिए, seed का उपयोग temperature के साथ करें। यदि आपको JSON आउटपुट चाहिए, तो response_format या structured_outputs उपलब्ध हैं।

कुछ बातें ध्यान में रखनी चाहिए। मॉडल केवल टेक्स्ट वाला है, इसलिए यदि आपके एप्लिकेशन को छवियाँ या ऑडियो पढ़ने की आवश्यकता है, तो एक मल्टीमॉडल मॉडल बेहतर विकल्प है। कॉन्टेक्स्ट विंडो बड़ी है लेकिन 262,144 टोकन पर सीमित है, और आउटपुट की सीमा 235,929 टोकन है, इसलिए दस्तावेज़ों के बहुत बड़े बैचों को अभी भी चंकिंग की आवश्यकता हो सकती है। रीज़निंग मोड विलंबता बढ़ा सकते हैं, इसलिए सरल वर्गीकरण या छोटे उत्तरों के लिए आप छोटे या गैर-रीज़निंग मॉडल को प्राथमिकता दे सकते हैं।

NVIDIA: Nemotron 3 Super API कैसे कॉल करें

अपने dashboard में API key बनाएं।
अपनी भाषा के लिए आधिकारिक openai SDK इंस्टॉल करें।
baseURL को https://api14.com/api/v1 और model को "nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b" पर सेट करें।

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.chat.completions.create({
  "model": "nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biaslogprobsmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningreasoning_effortrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 2,62,144
अधिकतम आउटपुट: 2,35,929
इनपुट: text
आउटपुट: text

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

NVIDIA: Nemotron 3 Super: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

NVIDIA: Nemotron 3 Super API की कीमत कितनी है?: NVIDIA: Nemotron 3 Super की कीमत इनपुट $1.05 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
NVIDIA: Nemotron 3 Super की context window कितनी है?: NVIDIA: Nemotron 3 Super हर request में 2,62,144 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 2,35,929 आउटपुट tokens तक लिखता है।
NVIDIA: Nemotron 3 Super क्या कर सकता है?: NVIDIA: Nemotron 3 Super text स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output, reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
अपने कोड से NVIDIA: Nemotron 3 Super कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
NVIDIA: Nemotron 3 Super के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: DeepSeek: R1 0528, Z.ai: GLM 4.6, MiniMax: MiniMax M1। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

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