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NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-NVFP4

nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-NVFP4

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上游访问:公开 本站服务:可咨询 内容检查:AI 辅助整理并检查 许可证:nvidia-nemotron-open-model-license 上游版本:4f0cf9daaeb7

中文简介

nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-NVFP4 是 nvidia 在 Hugging Face 发布的模型仓库,当前卡片主要关联文本生成与推理。本站固定记录上游版本 4f0cf9daaeb7,同步到 36 个文件,文件元数据合计 74.83 GB;访问状态为“公开”,许可证字段为“nvidia-nemotron-open-model-license”。

UPSTREAM README

上游模型卡 / 数据集卡

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【README 卡片中文译介】

以下内容依据上游仓库 nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-NVFP4 的固定版本 README、卡片字段和文件元数据进行中文结构化整理。它保留便于选型的关键信息,完整技术细节、代码示例和许可文本请同时查看上游原文。

【资源概览】
nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-NVFP4 是 nvidia 在 Hugging Face 发布的模型仓库,当前卡片主要关联文本生成与推理。本站固定记录上游版本 4f0cf9daaeb7,同步到 36 个文件,文件元数据合计 74.83 GB;访问状态为“公开”,许可证字段为“nvidia-nemotron-open-model-license”。

【适用方向】
适合在真实样本上评估文本生成与推理能力,并比较质量、时延和资源消耗。 建议先用小规模样本验证推理框架、输入输出格式和任务指标,再决定是否进入完整权重获取、量化或部署评估。

【版本与规格】
固定版本:4f0cf9daaeb7。 任务标签:文本生成与推理。 语言字段:en, fr, es, it, de, ja, zh。 架构:NemotronHForCausalLM。 上游 Safetensors 元数据显示参数量约 67.23 B。 库标记:transformers。 模型类型字段:nemotron_h。 上游页面记录的最近更新时间:2026-05-01。

【文件信息】
上游 API 返回 36 个文件,文件元数据合计 74.83 GB。 已保存文件清单中的主要扩展名:.safetensors 17 个、.json 7 个、.md 5 个、.py 4 个、.jinja 1 个、.png 1 个。 当前较大的文件包括:model-00003-of-00017.safetensors(4.66 GB);model-00013-of-00017.safetensors(4.66 GB);model-00004-of-00017.safetensors(4.66 GB)。

【运行或处理环境】
仓库文件元数据合计 74.83 GB。 按每参数 2 字节只计算 BF16 权重,理论下限约 125.22 GB;这不包含 KV Cache、激活值、框架开销或并发余量。 实际显存与内存由精度、量化方式、上下文长度、批量、并发、MoE 专家加载方式和推理框架共同决定,不能只凭参数名或仓库大小作部署承诺;应在目标格式和目标硬件上实测。

【使用边界】
许可证显示为“nvidia-nemotron-open-model-license”,具体用途限制、附加政策和归属要求仍以上游原文为准。 模型输出、工具调用和生成内容可能出现错误、偏见或安全风险,面向业务前应建立任务级评测、权限隔离和人工确认。

已有简体中文译文 · Codex 基于固定版本 README 与上游元数据生成中文结构化译介 · 2026-07-26 00:51

NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-NVFP4 Model Summary | | | |:---|:---| | **Total Parameters** | 120B (12B active) | | **Architecture** | LatentMoE - Mamba-2 + MoE + Attention hybrid with Multi-Token Prediction (MTP) | | **Context Length** | Up to 1M tokens | | **Minimum GPU Requirement** | 1× B200 OR 1× DGX Spark| | **Supported Languages** | English, French, German, Italian, Japanese, Spanish, Chinese | | **Best For** | Agentic workflows, long-context reasoning, high-volume workloads (e.g. IT ticket automation), tool use, RAG | | **Reasoning Mode** | Configurable on/off via chat template (`enable_thinking=True/False`) | | **License** | NVIDIA Nemotron Open Model License | | **Release Date** | March 11, 2026 | Quick Start Use `temperature=1.0` and `top_p=0.95` across **all tasks and serving backends** — reasoning, tool calling, and general chat alike. For more details on how to deploy and use the model - see the Quick Start Guide below! Model Overview Model Developer:** NVIDIA Corporation Model Dates:** December 2025 - March 2026 Data Freshness:** The post-training data has a cutoff date of February 2026. The pre-training data has a cutoff date of June 2025. What is Nemotron? NVIDIA Nemotron™ is a family of open models with open weights, training data, and recipes, delivering leading efficiency and accuracy for building specialized AI agents. Description Nemotron-3-Super-120B-A12B-NVFP4** is a large language model (LLM) trained by NVIDIA, designed to deliver strong agentic, reasoning, and conversational capabilities. It is optimized for collaborative agents and high-volume workloads such as IT ticket automation. Like other models in the family, it responds to user queries and tasks by first generating a reasoning trace and then concluding with a final response. The model's reasoning capabilities can be configured through a flag in the chat template. The model employs a hybrid **Latent Mixture-of-Experts (LatentMoE)** architecture, utilizing interleaved Mamba-2 and M

公开页仅展示原文摘录;完整模型卡或数据集卡请前往上游仓库查看。

适用场景

适合在真实样本上评估文本生成与推理能力,并比较质量、时延和资源消耗。 建议先用小规模样本验证推理框架、输入输出格式和任务指标,再决定是否进入完整权重获取、量化或部署评估。

模型参数

固定版本:4f0cf9daaeb7。 任务标签:文本生成与推理。 语言字段:en, fr, es, it, de, ja, zh。 架构:NemotronHForCausalLM。 上游 Safetensors 元数据显示参数量约 67.23 B。 库标记:transformers。 模型类型字段:nemotron_h。 上游页面记录的最近更新时间:2026-05-01。

文件说明

上游 API 返回 36 个文件,文件元数据合计 74.83 GB。 已保存文件清单中的主要扩展名:.safetensors 17 个、.json 7 个、.md 5 个、.py 4 个、.jinja 1 个、.png 1 个。 当前较大的文件包括:model-00003-of-00017.safetensors(4.66 GB);model-00013-of-00017.safetensors(4.66 GB);model-00004-of-00017.safetensors(4.66 GB)。

上游文件元数据

  • .gitattributes1.60 KB
  • __init__.py0 B
  • accuracy_chart.png77.31 KB
  • bias.md2.56 KB
  • chat_template.jinja10.52 KB
  • config.json7.07 MB
  • configuration_nemotron_h.py19.36 KB
  • explainability.md3.08 KB
  • generation_config.json210 B
  • hf_quant_config.json5.86 MB
  • model-00001-of-00017.safetensors4.66 GB
  • model-00002-of-00017.safetensors4.64 GB

硬件建议

仓库文件元数据合计 74.83 GB。 按每参数 2 字节只计算 BF16 权重,理论下限约 125.22 GB;这不包含 KV Cache、激活值、框架开销或并发余量。 实际显存与内存由精度、量化方式、上下文长度、批量、并发、MoE 专家加载方式和推理框架共同决定,不能只凭参数名或仓库大小作部署承诺;应在目标格式和目标硬件上实测。

注意事项

许可证显示为“nvidia-nemotron-open-model-license”,具体用途限制、附加政策和归属要求仍以上游原文为准。 模型输出、工具调用和生成内容可能出现错误、偏见或安全风险,面向业务前应建立任务级评测、权限隔离和人工确认。

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