NVIDIA: Nemotron Nano 9B V2 (free) nvidia/nemotron-nano-9b-v2:free

Модель NVIDIA: Nemotron Nano 9B V2 (free) от NVIDIA (семейство nemotron-nano) 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

128K

контекст, токенов

0 ₽

бесплатный тариф

возможностей

2025-03

база знаний до

Что такое NVIDIA: Nemotron Nano 9B V2 (free)

Компактная reasoning-модель для задач, требующих пошагового анализа, при ограниченном бюджете или в NVIDIA-ориентированной инфраструктуре.

NVIDIA Nemotron Nano 9B V2 — языковая модель, разработанная NVIDIA с нуля и ориентированная на совмещение режимов рассуждения и обычного диалога в одной архитектуре. Модель относится к компактному семейству Nemotron Nano, что делает её привлекательной для сценариев, где важен баланс между вычислительной эффективностью и качеством ответов.

Ключевая особенность — поддержка внутреннего рассуждения (reasoning): модель способна разворачивать цепочку мыслей перед финальным ответом, что повышает точность на задачах с многошаговой логикой, математикой и анализом. При этом она не ограничена только режимом «думать долго» — для простых запросов переключается в обычный режим без лишних накладных расходов. Контекстное окно в 128 000 токенов позволяет работать с объёмными документами и длинными диалогами.

Модель доступна бесплатно, что снижает порог входа для экспериментов и прототипирования. Для команд, уже работающих в экосистеме NVIDIA (CUDA, NIM, Triton), интеграция будет особенно органичной.

Когда брать эту модель

✓ Многошаговые задачи с логическим выводом: математика, головоломки, цепочки умозаключений
✓ Анализ и отладка кода с развёрнутыми объяснениями
✓ Обработка длинных документов и суммаризация объёмных текстов
✓ Прототипирование и эксперименты без затрат на API
✓ Интеграция в инфраструктуру на базе NVIDIA (NIM, Triton Inference Server)

Пример работы

Реальный сценарий, на котором модель проявляет себя:

Проанализируй следующий фрагмент кода на Python, найди потенциальные ошибки и объясни пошагово, как их исправить, учитывая возможные граничные случаи.

Использование NVIDIA: Nemotron Nano 9B V2 (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-nano-9b-v2: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-nano-9b-v2: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-nano-9b-v2:free",
  messages: [{ role: "user", content: "Привет!" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);