NVIDIA: Nemotron 3 Nano Omni (free)

NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni är en öppen multimodal modell från NVIDIA, släppt den 28 april 2026. Det är en 30B-A3B-modell, vilket innebär att den använder en design med expertblandning (mixture-of-experts) med ungefär 30 miljarder totala parametrar och cirka 3 miljarder aktiva per token. NVIDIA positionerar den som en perceptions- och kontextsubagent för företagsagentsystem, så den är avsedd att infogas i större pipelines snarare än att fungera som en fristående assistent.

Vid indata accepterar modellen text, bilder, ljud och video, vilket gör den ovanlig bland textfokuserade modeller. Utdata är endast text. Kontextfönstret är 256 000 token, och maximal utdata är 65 536 token. Den stöder resonemangsbeteende, inklusive en reasoning-parameter och ett include_reasoning-alternativ, så du kan begära att modellens stegvisa resonemang visas eller hålls separat beroende på din applikation.

Dessa funktioner pekar mot en ganska specifik uppsättning användningsfall. Eftersom den hanterar video och ljud liksom bilder passar den för uppgifter som att sammanfatta inspelade möten, extrahera strukturerad data från skärmbilder eller skannade dokument, sätta bildtexter på eller indexera mediebibliotek, och besvara frågor över innehåll med blandade medier. Dess långa kontext hjälper när en enskild begäran måste täcka en lång transkription, en grupp bilder eller en kombination av de två. Som subagent kan den mata perceptionsresultat till ett större orkestreringslager, till exempel konvertera råmedia till text som en annan modell sedan resonerar kring.

Du anropar den via api14:s OpenAI-kompatibla API med modell-id:t "nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free". Eftersom slutpunkten följer OpenAI:s chat completions-form fungerar befintliga SDK:er och klienter med minimala ändringar. De stödda begärandeparametrarna är include_reasoning, max_tokens, reasoning, seed, temperature, tool_choice, tools och top_p. Förekomsten av tools och tool_choice innebär att du kan definiera funktionsanrop och låta modellen avgöra när de ska anropas, medan seed, temperature och top_p ger dig kontroll över samplingskonsekvens.

En praktisk punkt att väga in är omfattningen. Modellen ger endast textutdata, så om du behöver genererade bilder, ljud eller video är den inte rätt val. Den är också en modell i Nano-klassen, och NVIDIA beskriver den som en subagent, så för uppgifter som kräver starkast möjliga resonemang kan du föredra en större frontier-modell och använda Nemotron 3 Nano Omni för perceptions- och kontextsteget. Gratisnivån har den vanliga varningen att en gratisvariant kan ha annan kapacitet eller tillgänglighet än betalda slutpunkter, så testa den mot din förväntade belastning innan du är beroende av den i produktion.