NVIDIA: Nemotron 3 Super

Nemotron 3 Super adalah model teks NVIDIA, diterbitkan dengan model id nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b. NVIDIA mendeskripsikannya sebagai model MoE hybrid terbuka dengan 120B parameter yang hanya mengaktifkan 12B parameter, dibangun di atas desain hybrid Mamba-Transformer. Tingkat "Super" berada dalam keluarga Nemotron 3 milik NVIDIA, dan tanggal rilis penyedia adalah 2026-03-11. Ini adalah model khusus teks, sehingga tidak menerima gambar atau audio, dan menghasilkan output teks.

Model ini menerima input teks dan mengembalikan output teks. Jendela konteksnya adalah 262,144 token, dan output maksimumnya adalah 235,929 token, sehingga input panjang dan generasi panjang keduanya dimungkinkan dalam satu permintaan. Parameter yang didukung mencakup kontrol sampling yang biasa (temperature, top_p, top_k, min_p, repetition_penalty, frequency_penalty, presence_penalty, seed, stop, logit_bias) serta kontrol penalaran (reasoning, reasoning_effort, include_reasoning). Model ini juga mendukung logprobs dan top_logprobs, response_format, structured_outputs, tools dan tool_choice.

Kemampuan tersebut mengarah pada beberapa penggunaan praktis. Jendela konteks yang besar cocok untuk pekerjaan yang melibatkan dokumen panjang, seperti meringkas atau mengekstrak data terstruktur dari laporan, kontrak, atau transkrip yang panjang. Tool calling dan structured outputs menjadikannya kandidat untuk alur kerja bergaya agen di mana model harus memutuskan fungsi mana yang akan dipanggil dan mengembalikan argumen dalam skema tetap. Parameter penalaran memungkinkan Anda menyeimbangkan seberapa banyak penalaran internal yang dilakukan model, yang berguna untuk tugas yang membutuhkan analisis multi-langkah daripada balasan cepat. Karena hanya teks, model ini cocok untuk pipeline yang sudah berbasis teks dan tidak memerlukan visi.

Anda memanggilnya melalui API yang kompatibel dengan OpenAI dari api14 dengan mengatur field model ke "nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b". Body permintaan mengikuti bentuk chat completions OpenAI, sehingga messages, tools, response_format dan parameter sampling yang tercantum di atas dapat diteruskan secara langsung. Jika Anda ingin penalaran model ditampilkan, atur include_reasoning atau gunakan parameter reasoning dan reasoning_effort. Untuk eksekusi deterministik atau yang dapat direproduksi, gunakan seed bersama temperature. Jika Anda memerlukan output JSON, response_format atau structured_outputs tersedia.

Ada beberapa hal yang perlu diingat. Model ini hanya teks, jadi jika aplikasi Anda perlu membaca gambar atau audio, model multimodal lebih cocok. Jendela konteksnya besar tetapi terbatas pada 262,144 token, dan batas outputnya adalah 235,929 token, sehingga batch dokumen yang sangat besar mungkin masih perlu dipecah. Mode penalaran dapat menambah latensi, jadi untuk klasifikasi sederhana atau balasan singkat Anda mungkin lebih memilih model yang lebih kecil atau tanpa penalaran.