NVIDIA: Nemotron 3 Nano 30B A3B (free) nvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b:free

Модель NVIDIA: Nemotron 3 Nano 30B A3B (free) от NVIDIA (семейство nemotron-3) доступна через единый OpenAI-совместимый API НейроГейт — без VPN, с оплатой в рублях, единым ключом для всех 353+ моделей платформы.
Nemotron — open-модели от создателя GPU для AI.

👁 Зрение 🧠 Рассуждение 🎨 Генерация изображений 🎙 Аудио-вход 🔊 Синтез речи 🆓 Бесплатно

256K

контекст, токенов

0 ₽

бесплатный тариф

возможностей

Что такое NVIDIA: Nemotron 3 Nano 30B A3B (free)

Разработка агентных AI-систем, где важна вычислительная эффективность и возможность дообучения под специфическую предметную область.

NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B A3B — это компактная языковая модель с архитектурой Mixture of Experts (MoE), разработанная NVIDIA с акцентом на вычислительную эффективность. Несмотря на заявленные 30 миллиардов параметров, модель активирует лишь около 3 миллиардов на каждый токен (отсюда суффикс A3B), что позволяет существенно снизить требования к ресурсам при инференсе без значительной потери качества.

Модель ориентирована на разработчиков, которым нужна основа для построения специализированных агентных систем. Поддержка внутреннего рассуждения (reasoning) делает её пригодной для задач, требующих пошагового анализа: планирование, декомпозиция задач, инструментальные вызовы. Контекстное окно в 256 000 токенов позволяет обрабатывать длинные документы и многоходовые диалоги. Модель доступна бесплатно, что снижает порог входа для экспериментов и прототипирования.

Семейство Nemotron от NVIDIA традиционно проектируется с прицелом на fine-tuning и адаптацию под корпоративные сценарии. Nemotron 3 Nano 30B A3B продолжает эту линию, предлагая баланс между компактностью и функциональностью для агентных пайплайнов.

Когда брать эту модель

✓ Построение агентных систем и многошаговых пайплайнов с инструментальными вызовами
✓ Прототипирование и эксперименты без затрат благодаря бесплатному доступу
✓ Обработка длинных документов и контекстов до 256 000 токенов
✓ Fine-tuning и специализация под узкоотраслевые задачи
✓ Задачи, требующие пошагового рассуждения: планирование, декомпозиция, анализ

Пример работы

Реальный сценарий, на котором модель проявляет себя:

Разбей задачу по автоматизации обработки входящих заявок в службу поддержки на подзадачи, определи необходимые инструменты и составь план агентного пайплайна с описанием каждого шага.

Использование NVIDIA: Nemotron 3 Nano 30B A3B (free) через НейроГейт

OpenAI-совместимый эндпоинт https://api.neuralgate.ru/v1 — замени base_url в любом SDK и используй модель по её id.

# Chat completion
curl https://api.neuralgate.ru/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $NEURALGATE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "nvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b:free",
    "messages": [{"role":"user","content":"Привет!"}]
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-...your-neuralgate-key...",
    base_url="https://api.neuralgate.ru/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
    model="nvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b:free",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.NEURALGATE_API_KEY,
  baseURL: "https://api.neuralgate.ru/v1",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "nvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b:free",
  messages: [{ role: "user", content: "Привет!" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);