NVIDIA · pașaport de model
NVIDIA: Nemotron 3 Ultra
nemotron-3-ultra-550b-a55b- Ponderi deschise
- 560.5B parametri
- 262,144 context
- Lansat 2026-06-03(repo HF creat)
- Cea mai bună percentilă
- 99.1IFBench (Artificial Analysis)
- Poziția în cohortă
- 59.2mediană 59.5
Acoperire redusă — citește cu prudență
Acest model apare doar pe 2 din 27 axe de benchmark luate în considerare. Poziția generală a fost contractată spre valoarea neutră 50 pentru a reflecta eșantionul mic, și nu a fost afirmat niciun punct slab — o percentilă scăzută pe 2 axe este un artefact al acoperirii, nu o slăbiciune măsurată.
Ce spun datele
Evaluat pe 2 din 27 axe urmărite. Fiecare cifră de mai jos este rezultatul publicat al modelului pe acel clasament.
Pe doar 2 clasament(e), o listă ordonată de puncte forte ar fi o autoritate falsă — în schimb, cifrele pe fiecare axă sunt afișate mai jos, fără verdict.
Neuniform: 52,4 puncte de percentilă între cea mai bună și cea mai slabă axă a sa — 99.1 pct pe IFBench (Artificial Analysis) față de 46.7 pct pe LiveBench.
- IFBench (Artificial Analysis)99.1 pct81.4%Verifică →
- LiveBench46.7 pct51.8%Verifică →
- GeneralNeevaluat
- WebDev ArenaNeevaluat
- Vision ArenaNeevaluat
- Factuality ArenaNeevaluat
- Search ArenaNeevaluat
- Document ArenaNeevaluat
- Agent ArenaNeevaluat
- GPQA DiamondNeevaluat
- AIME (matematică)Neevaluat
- FrontierMathNeevaluat
- SimpleQA VerifiedNeevaluat
- ARC-AGI-2Neevaluat
- Humanity's Last ExamNeevaluat
- SimpleBenchNeevaluat
- BFCL v4 (apelare de funcții)Neevaluat
- SWE-bench Verified (clasament live)Neevaluat
- Terminal-Bench 4.0Neevaluat
- MMLU-Pro (Artificial Analysis)Neevaluat
- LiveCodeBench (Artificial Analysis)Neevaluat
- Halucinații HHEM (Vectara)Neevaluat
- SWE-bench VerifiedNeevaluat
- Terminal-BenchNeevaluat
- ProgramareNeevaluat
- Urmarea instrucțiunilorNeevaluat
- Prompturi dificileNeevaluat
Percentilele reprezintă poziția modelului în populația proprie a fiecărui clasament. Axele marcate „neevaluat” nu au niciun rezultat publicat pentru acest model — este o absență a datelor, nu un scor mic.
Cum îl rulezi
Rulează-l singur
Transformers
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_id = "nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-BF16"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)Ollama
Nu sincronizăm tag-urile Ollama, așa că nu afișăm o comandă pe care nu o putem verifica — una greșită ar descărca modelul greșit. Caută în biblioteca Ollama →
Rețetele de fine-tuning Unsloth sunt specifice fiecărui model și nu le derivăm aici. Documentația Unsloth →
Folosește-l găzduit
nvidia/nemotron-3-ultra-550b-a55bParametri API acceptați de acest endpoint
Exemplu de cerere
curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model":"nvidia/nemotron-3-ultra-550b-a55b","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'Identificatorii, limitele și prețurile sunt sincronizate din sursa upstream afișată mai sus. Orice câmp nesincronizat este omis complet, nu ghicit.
nemotron-3-ultra-550b-a55b stands at 59.2 (raw mean 72.9) — measured on only 2 of 27 axes, so the standing is shrunk toward the neutral 50.
nemotron-3-ultra-550b-a55b stands at 59.2 versus a cohort median of 59.5 across 212 models released within 180 days — below the peer median.
nemotron-3-ultra-550b-a55b scores at percentile 99.1 on IFBench (Artificial Analysis).
Fiecare afirmație este un fapt calculat din datele actuale ale clasamentului, formulat de un apel de model la temperatură scăzută și respins de o poartă de validare dacă vreun număr nu se află în rândul sursă. Cum funcționează clasamentele →