NVIDIA: Nemotron 3 Nano Omni (free)

NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni è un modello multimodale aperto di NVIDIA, rilasciato il 28 aprile 2026. È un modello 30B-A3B, il che significa che utilizza un design mixture-of-experts con circa 30 miliardi di parametri totali e circa 3 miliardi attivi per token. NVIDIA lo posiziona come sub-agente di percezione e contesto per sistemi agente aziendali, quindi è pensato per inserirsi in pipeline più grandi anziché agire come assistente autonomo.

In input, il modello accetta testo, immagini, audio e video, il che lo rende insolito tra i modelli orientati al testo. L'output è solo testo. La finestra di contesto è di 256.000 token, e l'output massimo è di 65.536 token. Supporta comportamenti di ragionamento, inclusi un parametro reasoning e un'opzione include_reasoning, così puoi richiedere che il ragionamento passo passo del modello venga mostrato o mantenuto separato a seconda della tua applicazione.

Queste capacità indicano un insieme piuttosto specifico di casi d'uso. Poiché gestisce video e audio oltre alle immagini, si adatta a compiti come riassumere riunioni registrate, estrarre dati strutturati da screenshot o documenti scansionati, didascalizzare o indicizzare librerie multimediali e rispondere a domande su contenuti multimediali misti. Il suo contesto lungo aiuta quando una singola richiesta deve coprire una lunga trascrizione, un lotto di immagini o una combinazione delle due. Come sub-agente, può alimentare i risultati della percezione verso un livello di orchestrazione più ampio, per esempio convertendo media grezzi in testo su cui poi ragiona un altro modello.

Lo chiami tramite l'API compatibile con OpenAI di api14 usando l'id del modello "nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free". Poiché l'endpoint segue la forma delle chat completions di OpenAI, gli SDK e i client esistenti funzionano con modifiche minime. I parametri di richiesta supportati sono include_reasoning, max_tokens, reasoning, seed, temperature, tool_choice, tools e top_p. La presenza di tools e tool_choice significa che puoi definire chiamate di funzione e lasciare che il modello decida quando invocarle, mentre seed, temperature e top_p ti danno controllo sulla coerenza del campionamento.

Un punto pratico da valutare è l'ambito. Il modello produce solo testo, quindi se hai bisogno di immagini, audio o video generati, non è la scelta giusta. È anche un modello di classe Nano, e NVIDIA lo descrive come un sub-agente, quindi per compiti che richiedono il ragionamento più forte possibile potresti preferire un modello frontier più grande e usare Nemotron 3 Nano Omni per la fase di percezione e contesto. Il livello gratuito comporta la solita avvertenza che una variante gratuita può avere capacità o disponibilità diverse rispetto agli endpoint a pagamento, quindi testalo rispetto al carico previsto prima di dipenderne in produzione.