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#107

Nemotron 3 Nano Omni 30b A3b Reasoning

NVIDIA रिलीज़: 2026-04-28 परीक्षण किया गया: 2026-04-28 23:26 nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning::medium
30B कुल (3B सक्रिय)MoEवेट उपलब्ध
(medium) (default)

सारांश

Nemotron 3 Nano Omni 30b A3b Reasoning AI BENCHY पर 5.2 स्कोर करता है और #107 पर है। इसकी reliability 10.0, pass rate 47.9%, कुल लागत $0.000, और औसत response time 14.46s है।

Nemotron 3 Nano Omni 30b A3b Reasoning को अलग क्या बनाता है: इस score range के लिए इसकी कुल benchmark लागत असामान्य रूप से कम है।

संग्रहीत मॉडल: इस मॉडल को अब अपडेट नहीं किया जाएगा और नए परीक्षणों में टेस्ट नहीं किया जाएगा।

मॉडल विवरण

शोध की तारीख: 2026-08-12

घोषित
पैरामीटर
30B कुल (3B सक्रिय)
आर्किटेक्चर
MoE
उपलब्धता
वेट उपलब्ध
लाइसेंस
NVIDIA Open Model

संगति

5.9

कुल आउटपुट टोकन

235,283

कुल इनपुट टोकन

0

इनपुट कीमत

$0.000 / 1M

आउटपुट कीमत

$0.000 / 1M

कैश पढ़ने की कीमत

लागू नहीं

कैश लिखने की कीमत

लागू नहीं

कैश की कीमतें इनपुट टोकन पर लागू होती हैं। पढ़ने पर कैश किए गए प्रॉम्प्ट का दोबारा उपयोग होता है; लिखने पर वे सहेजे जाते हैं और अतिरिक्त लागत हो सकती है। आउटपुट टोकन पर आउटपुट की कीमत लागू होती है।

सही परीक्षण

गलत टेस्ट: 12

प्रति प्रयास पास दर: 47.9%

अस्थिर टेस्ट

8

अस्थिर टेस्ट में रनों के बीच मिले-जुले परिणाम रहे (कम से कम एक पास और एक फेल)।

प्रतिक्रिया समय (औसत)

14.46s

प्रतिक्रिया समय (अधिकतम): 147.45s

प्रतिक्रिया समय (कुल): 231.37s

रन इतिहास

परीक्षण किया गया स्कोर विश्वसनीयता सही परीक्षण कुल लागत तुलना करें
2026-05-08 15:30 सूट बदला गया 3.4 10.0 $0.000 तुलना करें
2026-04-28 23:26 पहला दर्ज रन 5.2 10.0 $0.000 वर्तमान रन

रन तुलना

रनबेंचमार्क कवरेजस्कोरसंगतिविश्वसनीयतासही परीक्षणअस्थिर टेस्टकुल आउटपुट टोकनकुल इनपुट टोकनकुल लागतप्रतिक्रिया समय (औसत)
2026-04-28 23:26 · पहला दर्ज रन54/54 प्रयास5.25.910.04/168235,2830$0.00014.46s
2026-05-08 15:30 · सूट बदला गया57/57 प्रयास3.46.710.04/195229,18611,661$0.00017.13s
अंतर—+1.9-0.80.0+2+3+6097-11661$0.000-2668ms

बेंचमार्क कवरेज अलग है: 54/54 प्रयास (लक्ष्य: प्रति टेस्ट 3 दोहराव) बनाम 57/57 प्रयास (लक्ष्य: प्रति टेस्ट 3 दोहराव)। कुल और दोहराव-संवेदनशील मेट्रिक सीधे तुलना योग्य नहीं हैं।

इन दो रन में अलग-अलग बेंचमार्क सूट इस्तेमाल हुए थे, इसलिए अंतर मॉडल बदलाव और सूट बदलाव दोनों को दर्शाते हैं।

चार्ट

पहले मॉडल चुनें, फिर दूसरा मॉडल क्लिक करके साइड-बाय-साइड पेज खोलें।

कुल आउटपुट टोकन

स्कोर vs कुल आउटपुट टोकन

श्रेणी विवरण

श्रेणी स्कोर संगति सही परीक्षण
एंटी-एआई ट्रिक्स 7.0 5.9
कोडिंग 3.3 1.7
संयुक्त 0.0 0.0
डेटा पार्सिंग और निष्कर्षण 7.3 5.9
डोमेन-विशिष्ट 2.9 7.2
Samanya Buddhimatta 4.8 9.9
निर्देश पालन 6.9 6.3
पहेली समाधान 3.5 4.4
टूल कॉलिंग 0.0 0.0

तुलना किए गए मॉडल