NVIDIA: Nemotron 3 Super

Nemotron 3 Super, nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b model id'si altında yayımlanan bir NVIDIA metin modelidir. NVIDIA bunu, yalnızca 12B parametre etkinleştiren, hibrit Mamba-Transformer tasarımı üzerine kurulu 120B parametreli açık bir hibrit MoE modeli olarak tanımlar. "Super" katmanı, NVIDIA'nın Nemotron 3 ailesi içinde yer alır ve sağlayıcı yayın tarihi 2026-03-11'dir. Yalnızca metin modelidir, bu nedenle görüntü veya ses kabul etmez ve metin çıktısı üretir.

Model metin girişi kabul eder ve metin çıktısı döndürür. Bağlam penceresi 262.144 tokendır ve maksimum çıktı 235.929 tokendır, bu nedenle tek bir istek içinde hem uzun girişler hem de uzun üretimler mümkündür. Desteklenen parametreler arasında olağan örnekleme kontrolleri (temperature, top_p, top_k, min_p, repetition_penalty, frequency_penalty, presence_penalty, seed, stop, logit_bias) ile akıl yürütme kontrolleri (reasoning, reasoning_effort, include_reasoning) bulunur. Ayrıca logprobs ve top_logprobs, response_format, structured_outputs, tools ve tool_choice destekler.

Bu yetenekler birkaç pratik kullanıma işaret eder. Büyük bağlam penceresi, uzun raporları, sözleşmeleri veya transkriptleri özetlemek ya da bunlardan yapılandırılmış veri çıkarmak gibi uzun belgeler içeren işler için uygundur. Araç çağırma ve yapılandırılmış çıktılar, modelin hangi işlevi çağıracağına karar vermesi ve bağımsız değişkenleri sabit bir şemada döndürmesi gereken ajan tarzı iş akışları için modeli bir aday haline getirir. Akıl yürütme parametreleri, modelin ne kadar içsel akıl yürütme yapacağını dengelemenize olanak tanır; bu, hızlı yanıtlar yerine çok adımlı analiz gerektiren görevler için kullanışlıdır. Yalnızca metin olduğu için, zaten metin tabanlı olan ve görüntü gerektirmeyen ardışık düzenlere uyar.

api14'ün OpenAI uyumlu API'si üzerinden, model alanını "nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b" olarak ayarlayarak çağırırsınız. İstek gövdesi OpenAI chat completions şeklini izler, bu nedenle messages, tools, response_format ve yukarıda listelenen örnekleme parametreleri doğrudan aktarılabilir. Modelin akıl yürütmesinin açığa çıkarılmasını istiyorsanız include_reasoning ayarını yapın veya reasoning ve reasoning_effort parametrelerini kullanın. Belirlenimci veya yeniden üretilebilir çalıştırmalar için seed ile birlikte temperature kullanın. JSON çıktısına ihtiyacınız varsa response_format veya structured_outputs kullanılabilir.

Akılda tutulması gereken birkaç nokta var. Model yalnızca metindir, bu nedenle uygulamanızın görüntü veya ses okuması gerekiyorsa çok kipli bir model daha uygun olur. Bağlam penceresi büyük ama 262.144 token ile sınırlıdır ve çıktı üst sınırı 235.929 tokendır, bu nedenle çok büyük belge grupları yine de parçalara ayrılmayı gerektirebilir. Akıl yürütme modları gecikme ekleyebilir, bu nedenle basit sınıflandırma veya kısa yanıtlar için daha küçük ya da akıl yürütmeyen bir modeli tercih edebilirsiniz.