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Nemotron 3 Nano 30B A3B：完整規格、價格、API 存取與應用場景（2026）

模型

更新於: 2026-06-30 06:09

Nemotron 3 Nano 30B A3B是什麼？

Nemotron 3 Nano 30B A3B 是 NVIDIA 推出的專為文本設計的混合 Mamba-Transformer 專家混合大型語言模型，於 2025年12月15日發佈。此模型具備可調整的推理能力，支援 128K-token 的託管 API 輸入輸出上限，自行託管環境下最高可達 1M-token 上下文視窗。

根據用戶提供的 Gate.AI 模型卡，免費模型的定價顯示每 100 萬輸入 token 及每 100 萬輸出 token 均為 0 美元（截至 2026年6月）。NVIDIA 將模型開發者標註為 NVIDIA Corporation，預訓練資料更新至 2025年6月25日，後訓練資料更新至 2025年11月28日，並將該模型描述為統一推理與非推理的大型語言模型。

NVIDIA 將 Nemotron 定義為開放權重、開放訓練資料及建構專業 AI 代理的開放模型家族。Nemotron 3 Nano 30B A3B 是該家族中適合開發者評估推理、程式碼、RAG、聊天與智慧代理等場景的小型成員，尤其適用於需要自託管或閘道 API 存取的情境。

研究此模型的團隊通常會將其與其他推理或開放權重系統進行比較，例如 DeepSeek-R1、DeepSeek-V3 及 Qwen2.5 72B Instruct，特別是在成本、部署控制、上下文長度與工具調用行為等方面進行權衡。

Nemotron 3 Nano 30B A3B 的主要規格與定價如何？

資料參考日期：2026年6月。

欄位	核實數值
服務商	NVIDIA Corporation，截止 2026年6月
模型家族	NVIDIA Nemotron / Nemotron 3，截止 2026年6月
模型類型	專為文本設計的混合 Mamba2-Transformer 專家混合大型語言模型，適用於推理與聊天，截止 2026年6月
發佈日期	2025年12月15日，於 Hugging Face 與 Build.NVIDIA.com 上線，截止 2026年6月
上下文視窗	NVIDIA Build 模型卡顯示託管模型最大輸入 128K、最大輸出 128K。官方亦說明自託管環境下支援最高 1M 上下文視窗，Hugging Face 預設配置為 256K，受顯示記憶體需求影響，截止 2026年6月
輸入定價	Gate.AI 用戶提供的模型卡顯示 `nvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b:free` 每 100 萬輸入 token 為 0 美元，截止 2026年6月。NVIDIA 官方未確認具體 token 定價
快取輸入定價	Gate.AI 用戶提供的模型卡顯示該模型的快取讀寫欄位為「—」，截止 2026年6月
輸出定價	Gate.AI 用戶提供的模型卡顯示 `nvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b:free` 每 100 萬輸出 token 為 0 美元，截止 2026年6月
定價單位	Gate.AI 模型卡以每 100 萬 token 計價；NVIDIA 官方未確認定價單位，截止 2026年6月
模態支援	NVIDIA 模型卡僅支援文本輸入與文本輸出，截止 2026年6月
支援輸入類型	文字字串及一維 token 序列，截止 2026年6月
支援輸出類型	文字字串及一維 token 序列，截止 2026年6月
API 存取	Gate.AI 支援 OpenAI 相容聊天 API；NVIDIA Build / NIM、自託管 Hugging Face、vLLM、TRT-LLM、SGLang 等路徑均有文件說明，截止 2026年6月
模型 ID	Gate.AI：`nvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b:free`；NVIDIA Build API：`nvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b`；Hugging Face 權重：`nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16`，截止 2026年6月
可用性	NVIDIA 官方列出全球部署；Gate.AI 模型具體可用性以用戶提供的 Gate.AI 模型卡為準，截止 2026年6月
知識截止	預訓練截止：2025年6月25日；後訓練截止：2025年11月28日，截止 2026年6月
速率限制	截至 2026年6月，官方未確認具體數值速率限制
微調支援	開放權重及模型使用路徑均有文件說明；該模型的託管 API 微調支援未見官方確認，截止 2026年6月
串流支援	Gate.AI 文件說明 `POST /chat/completions` 支援串流，截止 2026年6月
批次 API 支援	截至 2026年6月，官方未確認相關資訊
工具／函式調用	NVIDIA 文件涵蓋工具調用、多步工具使用、結構化輸出環境；Gate.AI 模型具體工具調用行為未單獨確認，截止 2026年6月
結構化輸出／JSON 模式	NVIDIA 文件涵蓋結構化輸出訓練環境；Gate.AI 模型具體 JSON 模式保障未單獨確認，截止 2026年6月
授權／使用限制	NVIDIA Nemotron 開放模型授權；NVIDIA 稱該模型已可商用，截止 2026年6月

Nemotron 3 Nano 30B A3B 在生產環境有哪些實用價值？

Nemotron 3 Nano 30B A3B 適用於 AI 代理原型開發，因為 NVIDIA 將其定位為面向開發者建構 AI 代理系統、聊天機器人、RAG 系統及指令遵循應用的通用推理與聊天模型。這使其適合在工作流程自動化、工具輔助助手及內部開發工具等場景進行評估，前提是團隊需針對自身任務測試工具可靠性與安全行為。

當團隊可控部署時，該模型對於長上下文實驗尤其有用。NVIDIA 託管模型卡欄位顯示最大輸入 128K、最大輸出 128K，同時官方說明自託管環境下最高可達 1M 上下文視窗（需更高顯示記憶體）。這一差異對於文件審查、程式碼庫分析及 RAG 流程尤其重要。

在程式碼與技術問答方面，NVIDIA 將程式語言與開發應用列為主要用途之一。模型後訓練資料涵蓋合成程式碼、數學、科學、工具調用、指令遵循、結構化輸出及一般知識，但生產團隊仍需結合自身程式碼庫、延遲預算與容錯需求進行基準測試。

對於閘道測試，Gate.AI 文件確認支援 OpenAI 相容基礎 URL、Bearer-token 認證、按需計費、/chat/completions 及 /models 介面。Gate.AI 首頁也將 Nemotron 列入其 200+ 模型覆蓋範圍，具體免費模型 ID 與 0 美元定價來自用戶提供的 Gate.AI 模型卡截圖。

Nemotron 3 Nano 30B A3B 支援哪些模態？

模態	是否支援	說明
文字輸入	是	NVIDIA 支援文字輸入、字串格式及一維序列
文字輸出	是	NVIDIA 支援文字輸出、字串格式及一維序列
圖像輸入	未驗證	此模型卡僅支援文字輸入。NVIDIA 另有 Nemotron Omni 模型支援多模態工作流程
音訊輸入	未驗證	此模型卡僅支援文字輸入
影片輸入	未驗證	此模型卡僅支援文字輸入

Nemotron 3 Nano 30B A3B 有哪些不足？

主要的規格注意點在於上下文視窗依賴部署方式。NVIDIA 模型卡顯示最大輸入 128K、最大輸出 128K，但官方亦說明自託管環境最高可達 1M。團隊不應假定所有 API 路徑均支援 1M token。

此模型於 NVIDIA 模型卡中僅支援文字，不應作為多模態模型使用，圖像、音訊或影片場景需選擇專門支援相關模態的模型。

官方支援語言包括英語、西班牙語、法語、德語、日語及義大利語。NVIDIA 亦描述更廣泛的訓練資料，但非官方支援語言的生產品質需單獨評估。

這是通用 AI 侷限，非模型特有：模型可能出現幻覺、誤讀指令、產生不安全輸出、工具調用異常或於高風險法律、醫療、金融、網路安全、合規任務中失效。高風險應用需專家審核與應用層安全防護。

Nemotron 3 Nano 30B A3B 最適合哪些場景？

應用場景	適用理由	重要限制
AI 代理	NVIDIA 定位該模型用於代理系統、聊天機器人、RAG 系統及指令遵循應用	工具調用行為需在實際代理框架中驗證
程式輔助	NVIDIA 描述主要用途包括英語及程式語言	針對程式碼庫的測試比通用基準更可靠
RAG 與文件問答	長上下文自託管配置可支援大文件輸入	託管 API 與閘道限制可能與自託管不同
成本敏感測試	用戶提供的 Gate.AI 模型卡顯示免費版本每 100 萬輸入和輸出 token 為 0 美元	免費路徑可能有配額、可用性或速率限制
開放權重部署	NVIDIA 於 Hugging Face 發布模型，並支援 vLLM、SGLang 等本地部署工具	自託管需 GPU 顯示記憶體、部署經驗及監控

對比開放或閘道可存取模型時，團隊亦可評估 Mistral Small 4 用於輕量生產路由，或 Llama 3.1 70B 作為成熟的開放模型基線。

Nemotron 3 Nano 30B A3B 與 Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 及 GPT-OSS-20B 對比如何？

對比維度	Nemotron 3 Nano 30B A3B	Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507	GPT-OSS-20B	場景適配
模型類型	混合 Mamba2-Transformer 專家混合推理／聊天 LLM，共 30B 參數	因果語言模型，30.5B 總參數，3.3B 啟用參數	OpenAI 開放權重專家混合語言模型，21B 總參數，每 token 啟用參數 3.6B	根據任務類型、模型存取方式與部署棧選擇
上下文視窗	託管輸入／輸出 128K；自託管最高 1M	原生上下文 262,144 token，另有 1M 上下文配置指導	上下文長度 128K	長上下文用戶需驗證具體部署配置
模態支援	文字輸入與文字輸出	文字生成模型	主要英語，文本專用模型家族	三者均為文字模型選擇，非多模態替代
部署方式	Gate.AI API、NVIDIA Build / NIM、Hugging Face、vLLM、TRT-LLM、SGLang 路徑	Hugging Face、Transformers、vLLM、SGLang 及本地應用生態	開放權重本地或託管部署，視服務商而定	部署偏好可能比基準差異更重要
實用適配	適合 NVIDIA 生態的開放權重推理、RAG、代理工作流程	適合 Qwen 生態推理及長上下文思考模式工作流程	適合本地或邊緣開放權重實驗	無絕對優勝，需結合任務、語言、延遲、預算與基礎設施匹配

如何透過 Gate.AI 存取 Nemotron 3 Nano 30B A3B？

Gate.AI 存取 Nemotron 3 Nano 30B A3B 已由用戶提供的 Gate.AI 模型卡截圖驗證，模型 ID 為 nvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b:free。

Gate.AI 文件確認支援 OpenAI 相容基礎 URL https://api.gate.ai/openai/v1、Bearer-token 認證、POST /chat/completions、GET /models、按需計費模式及聊天串流支援。

Python 範例

from openai import OpenAI
import os
client = OpenAI(
    api_key=os.environ["GATEAI_API_KEY"],
    base_url="https://api.gate.ai/openai/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
    model="nvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b:free",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Summarize Nemotron 3 Nano 30B A3B in three bullet points."
        }
    ],
)
print(response.choices[0].message.content)

curl 範例

curl https://api.gate.ai/openai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $GATEAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "nvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b:free",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Explain what Nemotron 3 Nano 30B A3B is used for."
      }
    ]
  }'

Gate.AI 定價文件說明免費模型有免費層，200+ 模型按需計費，支援 API 金鑰管理、智慧路由、支援快取提示（部分模型）、用量洞察及組織權限。生產團隊仍需於儀表板檢查模型配額、路徑可用性及免費模型每日限額。

常見問題

Nemotron 3 Nano 30B A3B 的上下文視窗是多少？

NVIDIA 託管模型卡欄位顯示最大輸入 128K、最大輸出 128K，同時官方說明自託管環境下最高可達 1M token。

Nemotron 3 Nano 30B A3B 在 Gate.AI 上的費用是多少？

用戶提供的 Gate.AI 模型卡顯示 nvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b:free 每 100 萬輸入 token 和每 100 萬輸出 token 均為 0 美元（截至 2026年6月）。

開發者如何存取 Nemotron 3 Nano 30B A3B？

開發者可透過 Gate.AI OpenAI 相容聊天 API，使用已驗證的 Gate.AI 模型 ID 存取。NVIDIA 亦支援 Build / NIM 及 Hugging Face、vLLM、TRT-LLM、SGLang 等自託管選項。

Nemotron 3 Nano 30B A3B 適合哪些用途？

適用於 AI 代理、程式輔助、RAG、文件分析、指令遵循及開放權重實驗。生產前團隊需測試延遲、幻覺行為、安全性及工具調用可靠性。