NVIDIA
প্রকাশ: 2026-04-28
পরীক্ষিত হয়েছে: 2026-04-28 23:08
nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning::none
30B মোট (3B সক্রিয়)MoEওজন উপলভ্য
(medium)
(none)
সারাংশ
Nemotron 3 Nano Omni 30b A3b Reasoning AI BENCHY-তে 4.4 স্কোর করে এবং #129 স্থানে আছে। এর reliability 10.0, pass rate 25.0%, মোট খরচ $0.000, এবং গড় response time 698ms.
Nemotron 3 Nano Omni 30b A3b Reasoning কে আলাদা করে যা: এটি কোডিং-তে সবচেয়ে ভালোভাবে নজর কাড়ে, যেখানে এর rank #1; আর অ্যান্টি-এআই কৌশল এর দুর্বলতম ক্ষেত্র, rank #18. এই score range-এর জন্য মোট benchmark খরচ অস্বাভাবিকভাবে কম। একই ধরনের মডেলের তুলনায় এটি লক্ষণীয়ভাবে দ্রুত।
আর্কাইভড মডেল: এই মডেল আর আপডেট করা হবে না এবং নতুন টেস্টে পরীক্ষা করা হবে না।
মডেলের তথ্য
গবেষণার তারিখ: 2026-08-12
- প্যারামিটার
- 30B মোট (3B সক্রিয়)
- আর্কিটেকচার
- MoE
- উপলভ্যতা
- ওজন উপলভ্য
- লাইসেন্স
- NVIDIA Open Model
4.4
ধারাবাহিকতা
8.4
10.0
$0.000
মোট আউটপুট টোকেন
1,567
মোট ইনপুট টোকেন
0
ইনপুট মূল্য
$0.000 / 1M
আউটপুট মূল্য
$0.000 / 1M
অস্থির টেস্ট
3
অস্থির টেস্টে রানভেদে মিশ্র ফল হয়েছে (কমপক্ষে একটি পাস এবং একটি ফেল)।
রান ইতিহাস
| পরীক্ষিত হয়েছে | স্কোর | নির্ভরযোগ্যতা | সঠিক টেস্ট | মোট খরচ | তুলনা করুন |
|---|---|---|---|---|---|
| 2026-05-08 15:30 স্যুইট পরিবর্তিত হয়েছে | 3.2 | 10.0 | $0.000 | তুলনা করুন | |
| 2026-04-28 23:08 প্রথম নথিভুক্ত রান | 4.4 | 10.0 | $0.000 | বর্তমান রান |
রান তুলনা
| রান | বেঞ্চমার্ক কভারেজ | স্কোর | ধারাবাহিকতা | নির্ভরযোগ্যতা | সঠিক টেস্ট | অস্থির টেস্ট | মোট আউটপুট টোকেন | মোট ইনপুট টোকেন | মোট খরচ | প্রতিক্রিয়া সময় (গড়) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2026-04-28 23:08 · প্রথম নথিভুক্ত রান | 54/54 প্রচেষ্টা | 4.4 | 8.4 | 10.0 | 2/16 | 3 | 1,567 | 0 | $0.000 | 698ms |
| 2026-05-08 15:30 · স্যুইট পরিবর্তিত হয়েছে | 57/57 প্রচেষ্টা | 3.2 | 7.9 | 10.0 | 2/19 | 2 | 1,302 | 11,661 | $0.000 | 728ms |
| পার্থক্য | — | +1.2 | +0.5 | 0.0 | +2 | +1 | +265 | -11661 | $0.000 | -30ms |
বেঞ্চমার্ক কভারেজ আলাদা: 54/54 প্রচেষ্টা (লক্ষ্য: প্রতি টেস্টে 3টি পুনরাবৃত্তি) বনাম 57/57 প্রচেষ্টা (লক্ষ্য: প্রতি টেস্টে 3টি পুনরাবৃত্তি)। মোট মান ও পুনরাবৃত্তি-সংবেদনশীল মেট্রিক সরাসরি তুলনাযোগ্য নয়।
এই দুই রান ভিন্ন বেঞ্চমার্ক স্যুইট ব্যবহার করেছে, তাই পার্থক্যগুলোতে মডেল পরিবর্তন এবং স্যুইট পরিবর্তন দুটোই ধরা পড়ে।
চার্ট
প্রথম মডেলটি নির্বাচন করুন, তারপর দ্বিতীয় মডেলে ক্লিক করে পাশাপাশি তুলনা পৃষ্ঠা খুলুন।
স্কোর vs মোট খরচ
প্রতিক্রিয়া সময় (গড়)
স্কোর vs প্রতিক্রিয়া সময় (গড়)
মোট আউটপুট টোকেন
স্কোর vs মোট আউটপুট টোকেন
বিভাগভিত্তিক বিশ্লেষণ
| বিভাগ | স্কোর | ধারাবাহিকতা | সঠিক টেস্ট |
|---|---|---|---|
| অ্যান্টি-এআই কৌশল | 5.2 | 7.9 | |
| কোডিং | 10.0 | 10.0 | |
| সমন্বিত | 0.0 | 0.0 | |
| ডেটা পার্সিং ও নিষ্কাশন | 3.8 | 5.8 | |
| ডোমেইন-নির্দিষ্ট | 3.6 | 7.2 | |
| Sadharon Buddhimotta | 3.6 | 9.7 | |
| নির্দেশনা অনুসরণ | 4.6 | 10.0 | |
| ধাঁধা সমাধান | 3.0 | 10.0 | |
| টুল কলিং | 0.0 | 0.0 |