Fiche technique
| Développeur | NVIDIA |
|---|---|
| Date de sortie | 2026-03 |
| Fenêtre de contexte (tokens) | 1000000 |
| Paramètres (estimation) | 120 milliards (12B actifs, MoE) |
| Prix input ($/1M tokens) | 0.30 |
| Prix output ($/1M tokens) | 0.80 |
| SWE-bench / HumanEval (%) | 60.5 |
| Modalités (texte, image, audio, vidéo) | Texte |
| Open source (oui/non) | Oui |
| Site officiel | https://www.nvidia.com/en-us/ai-data-science/foundation-models/nemotron/ |
| Note Authoritaire (/10) | 8.0 |
Nemotron 3 Super (nemotron-3-super-120b-a12b), dévoilé par NVIDIA au GTC le 11 mars 2026, marque l’entrée du géant des GPU dans la cour des laboratoires de modèles. Son architecture hybride Mamba-2 + Transformer MoE (120 milliards de paramètres, dont ~12 milliards actifs) associée à la prédiction multi-token lui offre un débit record de 449 tokens/seconde — le meilleur de sa catégorie.
Fiche technique
- Éditeur : NVIDIA
- Type : LLM agentique open-weight
- Licence : NVIDIA Open Model License — usage commercial et œuvres dérivées autorisés, propriété des sorties garantie
- Prix API : médiane d’environ 0,30 $ / 0,80 $ par 1M tokens (entrée/sortie) selon les fournisseurs (tarifs constatés en septembre 2026) ; gratuit en auto-hébergement
- Fenêtre de contexte : 1 million de tokens (91,75 % de précision RULER à pleine longueur)
- Multimodal : texte uniquement — 20 langues, 43 langages de programmation
Benchmarks
Le modèle brille en code : 60,47 % sur SWE-Bench Verified (contre 41,9 % pour GPT-OSS-120B) et 81,19 % sur LiveCodeBench. En raisonnement : 83,73 sur MMLU-Pro et 79,23 sur GPQA. Il décroche aussi la première place des DeepResearch Bench I et II.
Cas d’usage
Nemotron 3 Super est taillé pour les workloads agentiques longs : agents de codage autonomes, recherche approfondie, pipelines multi-étapes. Son débit exceptionnel réduit le coût des exécutions longues, et ses poids ouverts (avec recettes d’entraînement et datasets publiés) séduisent les équipes qui veulent garder la main sur leur infrastructure.
Notre avis
Avec un Indice d’Intelligence Authoritaire de 60,5/100, Nemotron 3 Super est le champion du « débit/prix » pour l’agentique : il bat nettement GPT-OSS-120B sur le code tout en restant très abordable. Il reste en revanche derrière Qwen sur le raisonnement scientifique, et son auto-hébergement exige une infrastructure lourde (8× H100 minimum).
Questions fréquentes
Nemotron 3 Super est-il open-source ?
C’est un modèle open-weight sous licence NVIDIA Open Model License, permissive : usage commercial et œuvres dérivées autorisés.
Que faut-il pour l’auto-héberger ?
Au minimum 8 GPU H100 de 80 Go — une infrastructure lourde, réservée aux équipes bien équipées.
Est-il meilleur que GPT-OSS-120B ?
Oui sur le code (60,5 % contre 26 % à SWE-Bench Verified) et sur le débit ; comparable en raisonnement général.
Où l’essayer ?
Via build.nvidia.com, Hugging Face ou les API des partenaires (Fireworks, DeepInfra, etc.).