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NVIDIA Modelos
Explore todos os 4 modelos de NVIDIA com preços detalhados, prós e contras e recomendações para desenvolvedores.
4
Modelos
$0.050
Menor Entrada
1M
Contexto Máximo
3
Níveis de Qualidade
Recomendações Rápidas
Melhor Custo-Benefício: Nemotron-3-4B ($0.050/1M)
Melhor Qualidade: Nemotron-3-Ultra
Nemotron-3-Ultra
FlagshipRaciocínio agentivo, orquestração, planejamento complexo
Quando usar: Cargas de trabalho agentivas de fronteira: planejamento em várias etapas, orquestração de ferramentas, cadeias de raciocínio complexas e implantação de agentes em produção.
Destaques da Atualização
- ◆550B MoE com 55B ativos — modelo de raciocínio de fronteira aberto
- ◆Mamba-Transformer híbrido: 300+ tok/s, contexto de 1M
- ◆Projetado especificamente para orquestração agentiva e chamada de ferramentas
- ◆Peso aberto: implante com NeMo, NIM ou auto-hospedado
- ◆$0.50/1M entrada — capacidade de fronteira a preço de modelo aberto
Preço de Entrada
$0.500
per 1M tokens
Preço de Saída
$2.00
per 1M tokens
Entrada em Cache
$0.130
per 1M tokens
Entrada em Lote
—
per 1M tokens
Janela de Contexto: 1M
Saída Máxima: 32,768 tokens
Corte de Conhecimento: 2026-04
VisãoChamada de FunçãoAjuste FinoModo JSONNível Gratuito
Prós
- 550B total / 55B ativos — raciocínio de fronteira aberto
- Arquitetura híbrida Mamba-Transformer-MoE
- Contexto de 1M para tarefas de agente de longo horizonte
- Taxa de transferência de 300+ tokens/seg
- Peso aberto com personalização NeMo
Contras
- Sem suporte para visão
- 55B parâmetros ativos ainda requerem computação significativa para auto-hospedagem
- Ecossistema menor em comparação com OpenAI/Anthropic
Desempenho
Velocidade de saída~90 tok/s
Limite de taxa5,000 RPM
Multimodal
Entrada de imagemSaída de imagemEntrada de áudioSaída de áudio
Benchmarks
MMLU
88.5%
MT-Bench
9.4
BFCL
78.2%
AgentBench
72.6%
Nemotron-3-Nano-Omni
LiteAgentes multimodais, compreensão de vídeo/áudio/imagem, implantação na borda
Quando usar: Agentes de IA multimodais que precisam de compreensão em tempo real de vídeo, áudio e imagem na borda. Inteligência documental, suporte ao cliente com compartilhamento de tela e análise de conteúdo audiovisual.
Destaques da Atualização
- ◆Primeiro modelo omni da NVIDIA: visão + áudio + linguagem unificados
- ◆30B-A3B MoE — implanta em Jetson e DGX Spark
- ◆9x de throughput: mesmo desempenho, muito menos recursos
- ◆Raciocínio nativo em tela 1080p para agentes GUI
- ◆Peso aberto: personalize com NeMo para tarefas de domínio
Preço de Entrada
$0.100
per 1M tokens
Preço de Saída
$0.400
per 1M tokens
Entrada em Cache
—
per 1M tokens
Entrada em Lote
—
per 1M tokens
Janela de Contexto: 262K
Saída Máxima: 8,192 tokens
Corte de Conhecimento: 2026-04
VisãoChamada de FunçãoAjuste FinoModo JSONNível Gratuito
Prós
- Omni-modal: vídeo + áudio + imagem + texto em um único modelo
- 30B total / 3B ativos — roda em 25 GB de RAM
- 9x de throughput em comparação com modelos omni abertos similares
- Peso aberto com direitos de uso comercial
- Raciocínio visual nativo em 1920x1080
Contras
- 3B parâmetros ativos limitam raciocínio complexo
- Máximo de 8K de saída
- Janela de contexto menor (256K)
Desempenho
Velocidade de saída~200 tok/s
Limite de taxa15,000 RPM
Multimodal
Entrada de imagemSaída de imagemEntrada de áudioSaída de áudio
Benchmarks
MMLU
71.2%
MMMU
65.8%
OSWorld
42.3%
DocVQA
92.1%
Nemotron-3-8B
Mid-tierGeração de dados sintéticos, modelagem de recompensa
Quando usar: Gerar dados sintéticos de treinamento, modelagem de recompensa para RLHF e fluxos de trabalho do ecossistema NVIDIA.
Destaques da Atualização
- ◆Projetado especificamente para geração de dados sintéticos — treinar outros modelos
- ◆Modelo de recompensa forte: classifica respostas melhor que o juiz GPT-4
- ◆Implantação NVIDIA NIM — inferência otimizada em GPUs
- ◆Ajuste fino com framework NeMo
- ◆$0,10/1M de entrada — econômico para geração de dados em escala
Preço de Entrada
$0.100
per 1M tokens
Preço de Saída
$0.400
per 1M tokens
Entrada em Cache
—
per 1M tokens
Entrada em Lote
—
per 1M tokens
Janela de Contexto: 128K
Saída Máxima: 4,096 tokens
Corte de Conhecimento: 2025-03
VisãoChamada de FunçãoAjuste FinoModo JSONNível Gratuito
Prós
- Otimizado para geração de dados sintéticos
- Capacidades robustas de modelo de recompensa
- Integração com ecossistema NVIDIA
- Suporte para ajuste fino
Contras
- Saída máxima de 4K
- Sem visão
- Tamanho menor do modelo limita tarefas complexas
Desempenho
Velocidade de saída~100 tok/s
Limite de taxa10,000 RPM
Multimodal
Entrada de imagemSaída de imagemEntrada de áudioSaída de áudio
Benchmarks
MMLU
73.8%
MT-Bench
8.2
Nemotron-3-4B
LiteDados sintéticos leves, implantação na borda
Quando usar: Implantação na borda, geração leve de dados sintéticos e processamento em lote sensível a custos.
Destaques da Atualização
- ◆4B parâmetros — implanta em Jetson e GPUs de borda
- ◆Geração de dados sintéticos a $0,05/1M de entrada
- ◆NVIDIA NIM: implantação conteinerizada otimizada
- ◆Código aberto: pesos completos para personalização
Preço de Entrada
$0.050
per 1M tokens
Preço de Saída
$0.200
per 1M tokens
Entrada em Cache
—
per 1M tokens
Entrada em Lote
—
per 1M tokens
Janela de Contexto: 128K
Saída Máxima: 4,096 tokens
Corte de Conhecimento: 2025-03
VisãoChamada de FunçãoAjuste FinoModo JSONNível Gratuito
Prós
- Compacto 4B — roda em GPUs de borda
- Geração de dados sintéticos
- Otimizado para NVIDIA NIM
- Pesos de código aberto
Contras
- Capacidade de raciocínio limitada
- Saída máxima de 4K
- Sem visão
Desempenho
Velocidade de saída~180 tok/s
Limite de taxa20,000 RPM
Multimodal
Entrada de imagemSaída de imagemEntrada de áudioSaída de áudio
Benchmarks
MMLU
66.5%
MT-Bench
7.1
Comparação Lado a Lado
| Modelo | Nível | Entrada | Saída | Contexto |
|---|---|---|---|---|
| Nemotron-3-Ultra | Flagship | $0.500 | $2.00 | 1M |
| Nemotron-3-Nano-Omni | Lite | $0.100 | $0.400 | 262K |
| Nemotron-3-8B | Mid-tier | $0.100 | $0.400 | 128K |
| Nemotron-3-4B | Lite | $0.050 | $0.200 | 128K |