Nemotron-3-Super-120B-A12B-tq3a-tq2e-g32
Lançado pela manjunathshiva em 2026, Nemotron-3-Super-120B-A12B-tq3a-tq2e-g32 é um modelo de 120 bilhões de parâmetros de chat. Nemotron-3-Super-120B-A12B-tq3a-tq2e-g32 is an open-weights chat model with roughly 120 billion parameters.
by manjunathshiva · 120B parâmetros
Ideal para
Como usar Nemotron-3-Super-120B-A12B-tq3a-tq2e-g32 no osFoundry
Conecte com sua própria chave (BYOK)
Abra o diálogo de chaves e cole sua chave de API da manjunathshiva. O osFoundry descobre Nemotron-3-Super-120B-A12B-tq3a-tq2e-g32 automaticamente — atribua-o a um papel do Maestro (router, direct, orchestrator ou fallback) na aba Pipeline e ele estará ativo em cada chat. Sua chave, sua conta no provedor — sem markup sobre tokens.
Implante um endpoint dedicado
Nemotron-3-Super-120B-A12B-tq3a-tq2e-g32 é open-weights — execute localmente sem custo, ou implante um endpoint GPU dedicado no seu workspace para capacidade reservada sem limites de taxa.
Use em um Room App
Os Room Apps declaram recursos de IA em seus manifestos e os chamam com invokeAI:
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
Chame a partir dos seus próprios apps
Uma vez que um modelo está conectado ao seu workspace, você pode hospedá-lo como uma API e acessá-lo a partir dos seus próprios serviços, scripts ou CI — fora do osFoundry.
Quais hardwares rodam Nemotron-3-Super-120B-A12B-tq3a-tq2e-g32
Nemotron-3-Super-120B-A12B-tq3a-tq2e-g32 roda em uma única A100 80GB ou H100 80GB em quantização Q4 (~72 GB de VRAM com folga para KV-cache). A inferência em precisão completa requer múltiplas GPUs H100/H200 em FP16 (~288 GB).
Nemotron-3-Super-120B-A12B-tq3a-tq2e-g32 vs modelos semelhantes
Licença
Não especificada — Termos de licença não especificados — verifique o model card original antes do uso comercial.
Consulte a documentação original.
Perguntas frequentes sobre Nemotron-3-Super-120B-A12B-tq3a-tq2e-g32
Nemotron-3-Super-120B-A12B-tq3a-tq2e-g32 é gratuito?
Nemotron-3-Super-120B-A12B-tq3a-tq2e-g32 é gratuito para rodar localmente no seu próprio hardware. O acesso hospedado via osFoundry é medido (entrada Free (local), saída Free (local)). Você pode alternar entre local e hospedado a qualquer momento.
Posso usar Nemotron-3-Super-120B-A12B-tq3a-tq2e-g32 comercialmente?
Uso comercial é permitido com condições. Termos de licença não especificados — verifique o model card original antes do uso comercial. Consulte a documentação original.
Quanta VRAM Nemotron-3-Super-120B-A12B-tq3a-tq2e-g32 precisa?
Aproximadamente 72 GB em quantização Q4, ou 288 GB em precisão FP16 completa. Cabe em uma única A100/H100 80GB.
Posso rodar Nemotron-3-Super-120B-A12B-tq3a-tq2e-g32 localmente?
Sim. Nemotron-3-Super-120B-A12B-tq3a-tq2e-g32 é open-weights e roda localmente em uma GPU de workstation. O runtime local do osFoundry cuida do carregamento, da quantização e do roteamento do modelo.
Em que Nemotron-3-Super-120B-A12B-tq3a-tq2e-g32 é melhor?
Nemotron-3-Super-120B-A12B-tq3a-tq2e-g32 é bem adequado para text generation.
Como uso Nemotron-3-Super-120B-A12B-tq3a-tq2e-g32 no osFoundry?
Cole sua chave de API da manjunathshiva no diálogo de chaves (ou implante os pesos abertos para modelos auto-hospedáveis), atribua Nemotron-3-Super-120B-A12B-tq3a-tq2e-g32 a um papel do Maestro na aba Pipeline e use-o em chats, em Room Apps via invokeAI ou nos seus próprios apps.
Publicado pela manjunathshiva em 27 de abril de 2026. Fonte: https://huggingface.co/manjunathshiva/Nemotron-3-Super-120B-A12B-tq3a-tq2e-g32