Nemotron-3-Super-120B-A12B-MINT-MLX
Nemotron-3-Super-120B-A12B-MINT-MLX ist ein 120 Milliarden Parameter umfassendes Chat-Modell von baa-ai, veröffentlicht am 27. März 2026. Nemotron-3-Super-120B-A12B-MINT-MLX is an open-weights chat model with roughly 120 billion parameters.
by baa-ai · 120 Mrd. Parameter
Am besten geeignet für
- komplexes mehrstufiges Reasoning
- Agent-Orchestrierung mit Tool-Nutzung
- Analyse und Zusammenfassung langer Dokumente
Möglichkeiten, Nemotron-3-Super-120B-A12B-MINT-MLX in osFoundry zu nutzen
Mit eigenem Schlüssel verbinden (BYOK)
Öffnen Sie den Schlüssel-Dialog und fügen Sie Ihren baa-ai-API-Key ein. osFoundry erkennt Nemotron-3-Super-120B-A12B-MINT-MLX automatisch — weisen Sie es im Pipeline-Tab einer Maestro-Rolle (Router, Direct, Orchestrator oder Fallback) zu, und es ist in jedem Chat verfügbar. Ihr Key, Ihr Provider-Konto — kein Token-Aufschlag.
Dedizierten Endpunkt bereitstellen
Nemotron-3-Super-120B-A12B-MINT-MLX ist Open-Weights — betreiben Sie es lokal kostenlos oder stellen Sie in Ihrem Workspace einen dedizierten GPU-Endpunkt für reservierte Kapazität ohne Rate Limits bereit.
In einer Room App verwenden
Room Apps deklarieren KI-Funktionen in ihrem Manifest und rufen sie anschließend mit invokeAI auf:
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
Aus eigenen Anwendungen aufrufen
Sobald ein Modell in Ihrem Workspace eingerichtet ist, können Sie es als API hosten und aus Ihren eigenen Diensten, Skripten oder CI — außerhalb von osFoundry — erreichen.
Welche Hardware kann Nemotron-3-Super-120B-A12B-MINT-MLX ausführen
Nemotron-3-Super-120B-A12B-MINT-MLX läuft auf eine einzelne A100 80GB oder H100 80GB mit Q4-Quantization (~72 GB VRAM mit Reserve für den KV-Cache). Inferenz in voller Präzision erfordert mehrere H100/H200-GPUs bei FP16 (~288 GB).
Nemotron-3-Super-120B-A12B-MINT-MLX im Vergleich zu ähnlichen Modellen
Lizenz
Nicht angegeben — Lizenzbedingungen nicht angegeben — prüfen Sie die Upstream-Model-Card vor kommerzieller Nutzung.
Konsultieren Sie die Upstream-Dokumentation.
Häufige Fragen zu Nemotron-3-Super-120B-A12B-MINT-MLX
Ist Nemotron-3-Super-120B-A12B-MINT-MLX kostenlos nutzbar?
Nemotron-3-Super-120B-A12B-MINT-MLX kann auf Ihrer eigenen Hardware kostenlos lokal betrieben werden. Der gehostete Zugriff über osFoundry wird abgerechnet (Input Free (local), Output Free (local)). Sie können jederzeit zwischen lokal und gehostet wechseln.
Kann ich Nemotron-3-Super-120B-A12B-MINT-MLX kommerziell nutzen?
Kommerzielle Nutzung ist unter bestimmten Bedingungen erlaubt. Lizenzbedingungen nicht angegeben — prüfen Sie die Upstream-Model-Card vor kommerzieller Nutzung. Konsultieren Sie die Upstream-Dokumentation.
Wie viel VRAM benötigt Nemotron-3-Super-120B-A12B-MINT-MLX?
Etwa 72 GB bei Q4-Quantization oder 288 GB bei voller FP16-Präzision. Passt auf eine einzelne A100/H100 80GB.
Kann ich Nemotron-3-Super-120B-A12B-MINT-MLX lokal betreiben?
Ja. Nemotron-3-Super-120B-A12B-MINT-MLX ist Open-Weights und läuft lokal auf einer Workstation-GPU. Die lokale Runtime von osFoundry übernimmt Modellladen, Quantization und Routing.
Worin ist Nemotron-3-Super-120B-A12B-MINT-MLX besonders gut?
Nemotron-3-Super-120B-A12B-MINT-MLX eignet sich besonders für komplexes mehrstufiges Reasoning, Agent-Orchestrierung mit Tool-Nutzung, Analyse und Zusammenfassung langer Dokumente.
Wie verwende ich Nemotron-3-Super-120B-A12B-MINT-MLX in osFoundry?
Fügen Sie Ihren baa-ai-API-Key im Schlüssel-Dialog ein (oder stellen Sie bei selbst hostbaren Modellen die Open Weights bereit), weisen Sie Nemotron-3-Super-120B-A12B-MINT-MLX im Pipeline-Tab einer Maestro-Rolle zu und nutzen Sie es anschließend im Chat, in Room Apps über invokeAI oder in Ihren eigenen Anwendungen.
Veröffentlicht von baa-ai am 27. März 2026. Quelle: https://huggingface.co/baa-ai/Nemotron-3-Super-120B-A12B-MINT-MLX