Nemotron 3 Ultra de Nvidia: el modelo open-source de 550B parámetros que reduce 10 veces los costos de IA empresarial
El 8 de julio de 2026, Nvidia y LangChain anunciaron el blueprint NemoClaw para LangChain Deep Agents, impulsado por Nemotron 3 Ultra, un modelo MoE híbrido Mamba Attention open source de 550B totales y 55B activos. Nemotron 3 Ultra obtiene 47.7–48 en el Artificial Analysis Intelligence Index —el más alto entre mode...
Publicado porEditado con DeepSeek-V4-FlashImágenes generadas con GPT Image 1.5
El 8 de julio de 2026, Nvidia y LangChain anunciaron el blueprint NemoClaw para LangChain Deep Agents, impulsado por Nemotron 3 Ultra, un modelo MoE híbrido Mamba Attention open source de 550B totales y 55B activos.
Nemotron 3 Ultra obtiene 47.7–48 en el Artificial Analysis Intelligence Index —el más alto entre modelos de peso abierto de EE.
Socios empresariales como EY, Abridge, Amdocs y Box ya trabajan con el stack NemoClaw; los desarrolladores pueden acceder al modelo mediante Hugging Face, Nvidia NIM, Ollama o despliegue on premise.
Search & fact-check with cited sources for What did Nvidia announce on Tuesday about its open-source Nemotron 3 Ultra AI model, including itNvidia's Nemotron 3 Ultra is the most intelligent US open-weight model, scoring 48 on the Artificial Analysis Intelligence Index.
Prompt de IA
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: Search & fact-check with cited sources for What did Nvidia announce on Tuesday about its open-source Nemotron 3 Ultra AI model, including it. Article summary: Here is a detailed, sourced fact-check on all aspects of your query.. Topic tags: general, documentation, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers, clickbait thumbnails, icons, and tiny thumbnail layouts. Make it useful as an illustrative visual, not as factual evidence.
openai.com
El martes 8 de julio de 2026, Nvidia y LangChain presentaron conjuntamente el blueprint NemoClaw for LangChain Deep Agents, una arquitectura de referencia para construir agentes de IA empresarial impulsados por el modelo open-source Nemotron 3 Ultra de Nvidia. El anuncio destacó reducciones masivas en costos de inferencia y un rendimiento de primer nivel frente a rivales cerrados .
¿Qué se anunció? NemoClaw para LangChain Deep Agents
El blueprint NemoClaw for LangChain Deep Agents ofrece a las empresas una arquitectura de referencia para construir sistemas de agentes abiertos utilizando Nemotron 3 Ultra y Nvidia OpenShell para controles de políticas en tiempo de ejecución. Está diseñado para grandes clientes que necesitan agentes de IA personalizables y listos para producción con costos de inferencia más bajos . La versión NemoClaw v0.0.76 (8 de julio) estableció a Nemotron 3 Ultra como el modelo predeterminado gestionado por Nvidia Endpoints para Deep Agents Code .
Studio Global AI
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Esta página incluye una respuesta respaldada por fuentes que puede continuar dentro de Studio Global.
¿Cuál es la respuesta corta a "Nemotron 3 Ultra de Nvidia: el modelo open-source de 550B parámetros que reduce 10 veces los costos de IA empresarial"?
El 8 de julio de 2026, Nvidia y LangChain anunciaron el blueprint NemoClaw para LangChain Deep Agents, impulsado por Nemotron 3 Ultra, un modelo MoE híbrido Mamba Attention open source de 550B totales y 55B activos.
¿Cuáles son los puntos clave a validar primero?
El 8 de julio de 2026, Nvidia y LangChain anunciaron el blueprint NemoClaw para LangChain Deep Agents, impulsado por Nemotron 3 Ultra, un modelo MoE híbrido Mamba Attention open source de 550B totales y 55B activos. Nemotron 3 Ultra obtiene 47.7–48 en el Artificial Analysis Intelligence Index —el más alto entre modelos de peso abierto de EE.
¿Qué debo hacer a continuación en la práctica?
Socios empresariales como EY, Abridge, Amdocs y Box ya trabajan con el stack NemoClaw; los desarrolladores pueden acceder al modelo mediante Hugging Face, Nvidia NIM, Ollama o despliegue on premise.
Nemotron 3 Ultra de Nvidia: el modelo open-source de 550B parámetros que reduce 10 veces los costos de IA empresarial
El 8 de julio de 2026, Nvidia y LangChain anunciaron el blueprint NemoClaw para LangChain Deep Agents, impulsado por Nemotron 3 Ultra, un modelo MoE híbrido Mamba Attention open source de 550B totales y 55B activos. Nemotron 3 Ultra obtiene 47.7–48 en el Artificial Analysis Intelligence Index —el más alto entre mode...
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El 8 de julio de 2026, Nvidia y LangChain anunciaron el blueprint NemoClaw para LangChain Deep Agents, impulsado por Nemotron 3 Ultra, un modelo MoE híbrido Mamba Attention open source de 550B totales y 55B activos.
Nemotron 3 Ultra obtiene 47.7–48 en el Artificial Analysis Intelligence Index —el más alto entre modelos de peso abierto de EE.
Socios empresariales como EY, Abridge, Amdocs y Box ya trabajan con el stack NemoClaw; los desarrolladores pueden acceder al modelo mediante Hugging Face, Nvidia NIM, Ollama o despliegue on premise.
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openai.com
El martes 8 de julio de 2026, Nvidia y LangChain presentaron conjuntamente el blueprint NemoClaw for LangChain Deep Agents, una arquitectura de referencia para construir agentes de IA empresarial impulsados por el modelo open-source Nemotron 3 Ultra de Nvidia. El anuncio destacó reducciones masivas en costos de inferencia y un rendimiento de primer nivel frente a rivales cerrados .
¿Qué se anunció? NemoClaw para LangChain Deep Agents
El blueprint NemoClaw for LangChain Deep Agents ofrece a las empresas una arquitectura de referencia para construir sistemas de agentes abiertos utilizando Nemotron 3 Ultra y Nvidia OpenShell para controles de políticas en tiempo de ejecución. Está diseñado para grandes clientes que necesitan agentes de IA personalizables y listos para producción con costos de inferencia más bajos . La versión NemoClaw v0.0.76 (8 de julio) estableció a Nemotron 3 Ultra como el modelo predeterminado gestionado por Nvidia Endpoints para Deep Agents Code .
Studio Global AI
Continúe su investigación
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¿Cuál es la respuesta corta a "Nemotron 3 Ultra de Nvidia: el modelo open-source de 550B parámetros que reduce 10 veces los costos de IA empresarial"?
El 8 de julio de 2026, Nvidia y LangChain anunciaron el blueprint NemoClaw para LangChain Deep Agents, impulsado por Nemotron 3 Ultra, un modelo MoE híbrido Mamba Attention open source de 550B totales y 55B activos.
¿Cuáles son los puntos clave a validar primero?
El 8 de julio de 2026, Nvidia y LangChain anunciaron el blueprint NemoClaw para LangChain Deep Agents, impulsado por Nemotron 3 Ultra, un modelo MoE híbrido Mamba Attention open source de 550B totales y 55B activos. Nemotron 3 Ultra obtiene 47.7–48 en el Artificial Analysis Intelligence Index —el más alto entre modelos de peso abierto de EE.
¿Qué debo hacer a continuación en la práctica?
Socios empresariales como EY, Abridge, Amdocs y Box ya trabajan con el stack NemoClaw; los desarrolladores pueden acceder al modelo mediante Hugging Face, Nvidia NIM, Ollama o despliegue on premise.
Ventaja en costo de inferencia: 10 veces más barato que rivales cerrados
El harness Deep Agents de LangChain, optimizado para Nemotron 3 Ultra, ofrece costos de inferencia hasta 10 veces menores por ejecución en comparación con ciertos modelos cerrados líderes . En Artificial Analysis, Nemotron 3 Ultra cuesta $0.58 por 1M de tokens frente a los $2.31 de Claude Sonnet 4.6, una reducción del 75% . Medios financieros chinos reportaron que los costos de inferencia son aproximadamente un 90% más bajos que los de modelos cerrados .
Rendimiento frente a rivales cerrados en benchmarks empresariales
Nvidia afirma que en los benchmarks Deep Agents de LangChain, Nemotron 3 Ultra igualó al modelo con mayor puntuación en tareas empresariales (paridad en calidad) . Puntuaciones clave:
Artificial Analysis Intelligence Index: Obtiene 47.7–48 —el más alto entre los modelos de peso abierto de EE. UU., por delante de Gemma 4 31B (39) y Nemotron 3 Super (36), aunque por detrás del líder chino Kimi K2.6 (54) y modelos propietarios de frontera como GPT-5.5 (60.2) y Claude Opus 4.7 (57) .
GPQA Diamond: Alcanza 86.7%, compitiendo con los mejores modelos .
Benchmarks agentivos: Según datos publicados en HuggingFace, Nemotron 3 Ultra obtiene 56.4 en Terminal Bench 2.1, 46.7 en GDPVal y 70.7 en SWE-Bench Verified, compitiendo con MiniMax-2.7, GLM-5.1 y Kimi-K2.6 en tareas agentivas .
PinchBench Agent Productivity: Logra 90–91%, igualando a Kimi K2.6 y superando a Qwen 3.5 .
OpenMDW 1.1 / licencia permisiva de la Fundación Linux
Origen de las ganancias en rendimiento
Las ganancias provienen de tres innovaciones principales :
Arquitectura MoE híbrida Mamba-Attention: Combina capas de espacio de estado Mamba 2 con capas de atención en un marco de enrutamiento MoE, activando solo 55B de 550B parámetros por token para lograr una eficiencia masiva.
Multi-tier On-Policy Distillation (MOPD): Técnica de post-entrenamiento que utiliza aprendizaje por refuerzo en entornos interactivos para destilar capacidades de razonamiento.
Activación dispersa: La relación 10:1 entre parámetros totales y activos ofrece razonamiento de nivel frontera con una fracción del costo computacional de los modelos densos.
Nemotron 3 Ultra logra hasta 5.9 veces más rendimiento de inferencia en comparación con GLM-5.1-754B-A40B en el modo de entrada de 8K tokens / salida de 64K tokens . En un endpoint pre-lanzamiento de DeepInfra, sirvió más de 300 tokens por segundo.
Alianza con LangChain y declaraciones
LangChain proporcionó soporte desde el día cero para Nemotron 3 Ultra en su harness Deep Agents y es miembro de la Nemotron Coalition. Harrison Chase, CEO de LangChain, afirmó que las empresas pueden lograr un rendimiento sólido a una fracción del costo de los modelos cerrados . Nvidia declaró que el harness Deep Agents de LangChain completó "más tareas con mayor rendimiento usando Nemotron 3 Ultra, ofreciendo costos de inferencia hasta 10 veces menores que algunos modelos cerrados líderes" .
Adopción empresarial
Socios globales como EY y otros como Abridge, Amdocs y Box ya están trabajando con el stack NemoClaw + Nemotron 3 Ultra para construir agentes de IA empresarial . Cadence, Siemens, Synopsys y Dassault Systèmes también están implementando ingenieros de IA autónomos utilizando los blueprints NemoClaw de Nvidia .
Opciones de acceso para desarrolladores
Los desarrolladores pueden acceder a Nemotron 3 Ultra a través de :
Hugging Face: Pesos del modelo en nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-BF16
NVIDIA Endpoints / Nvidia NIM: Inferencia gestionada a través de los endpoints en la nube de Nvidia (predeterminado en NemoClaw)
Ollama: Disponible en ollama.com/library/nemotron-3-ultra
On-premise / GPU Cloud: Los pesos se pueden desplegar en cualquier instancia de GPU en la nube
Nvidia NemoClaw: Blueprints open-source desplegables con un solo comando
Reacción del mercado de valores
Las acciones de Nvidia (NVDA) subieron un 4% el miércoles 9 de julio, ya que los nuevos resultados de benchmarks y el anuncio de NemoClaw sugirieron que Nemotron 3 Ultra podría desafiar a los modelos cerrados tanto en costo como en rendimiento empresarial . Bank of America reiteró su calificación de Compra sobre las acciones de Nvidia tras el anuncio, citando la ventaja costo-rendimiento del modelo y su impulso empresarial .
Cronología de anuncios clave
1 de junio de 2026: Jensen Huang anunció Nemotron 3 Ultra en Computex 2026 en Taipéi
4 de junio de 2026: Nvidia lanzó oficialmente Nemotron 3 Ultra como modelo open-source con pesos, datos de entrenamiento y recetas
8 de julio de 2026 (martes): LangChain y Nvidia anunciaron el blueprint NemoClaw for LangChain Deep Agents, destacando costos de inferencia 10 veces menores y adopción empresarial por parte de EY, Abridge, Amdocs y Box
9 de julio de 2026 (miércoles): Las acciones de NVDA subieron un 4%; Bank of America reiteró Compra
mindstudio.ai
NVIDIA Nemotron 3 Ultra vs Claude Opus 4.8 - MindStudio
Ventaja en costo de inferencia: 10 veces más barato que rivales cerrados
El harness Deep Agents de LangChain, optimizado para Nemotron 3 Ultra, ofrece costos de inferencia hasta 10 veces menores por ejecución en comparación con ciertos modelos cerrados líderes . En Artificial Analysis, Nemotron 3 Ultra cuesta $0.58 por 1M de tokens frente a los $2.31 de Claude Sonnet 4.6, una reducción del 75% . Medios financieros chinos reportaron que los costos de inferencia son aproximadamente un 90% más bajos que los de modelos cerrados .
Rendimiento frente a rivales cerrados en benchmarks empresariales
Nvidia afirma que en los benchmarks Deep Agents de LangChain, Nemotron 3 Ultra igualó al modelo con mayor puntuación en tareas empresariales (paridad en calidad) . Puntuaciones clave:
Artificial Analysis Intelligence Index: Obtiene 47.7–48 —el más alto entre los modelos de peso abierto de EE. UU., por delante de Gemma 4 31B (39) y Nemotron 3 Super (36), aunque por detrás del líder chino Kimi K2.6 (54) y modelos propietarios de frontera como GPT-5.5 (60.2) y Claude Opus 4.7 (57) .
GPQA Diamond: Alcanza 86.7%, compitiendo con los mejores modelos .
Benchmarks agentivos: Según datos publicados en HuggingFace, Nemotron 3 Ultra obtiene 56.4 en Terminal Bench 2.1, 46.7 en GDPVal y 70.7 en SWE-Bench Verified, compitiendo con MiniMax-2.7, GLM-5.1 y Kimi-K2.6 en tareas agentivas .
PinchBench Agent Productivity: Logra 90–91%, igualando a Kimi K2.6 y superando a Qwen 3.5 .
OpenMDW 1.1 / licencia permisiva de la Fundación Linux
Origen de las ganancias en rendimiento
Las ganancias provienen de tres innovaciones principales :
Arquitectura MoE híbrida Mamba-Attention: Combina capas de espacio de estado Mamba 2 con capas de atención en un marco de enrutamiento MoE, activando solo 55B de 550B parámetros por token para lograr una eficiencia masiva.
Multi-tier On-Policy Distillation (MOPD): Técnica de post-entrenamiento que utiliza aprendizaje por refuerzo en entornos interactivos para destilar capacidades de razonamiento.
Activación dispersa: La relación 10:1 entre parámetros totales y activos ofrece razonamiento de nivel frontera con una fracción del costo computacional de los modelos densos.
Nemotron 3 Ultra logra hasta 5.9 veces más rendimiento de inferencia en comparación con GLM-5.1-754B-A40B en el modo de entrada de 8K tokens / salida de 64K tokens . En un endpoint pre-lanzamiento de DeepInfra, sirvió más de 300 tokens por segundo.
Alianza con LangChain y declaraciones
LangChain proporcionó soporte desde el día cero para Nemotron 3 Ultra en su harness Deep Agents y es miembro de la Nemotron Coalition. Harrison Chase, CEO de LangChain, afirmó que las empresas pueden lograr un rendimiento sólido a una fracción del costo de los modelos cerrados . Nvidia declaró que el harness Deep Agents de LangChain completó "más tareas con mayor rendimiento usando Nemotron 3 Ultra, ofreciendo costos de inferencia hasta 10 veces menores que algunos modelos cerrados líderes" .
Adopción empresarial
Socios globales como EY y otros como Abridge, Amdocs y Box ya están trabajando con el stack NemoClaw + Nemotron 3 Ultra para construir agentes de IA empresarial . Cadence, Siemens, Synopsys y Dassault Systèmes también están implementando ingenieros de IA autónomos utilizando los blueprints NemoClaw de Nvidia .
Opciones de acceso para desarrolladores
Los desarrolladores pueden acceder a Nemotron 3 Ultra a través de :
Hugging Face: Pesos del modelo en nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-BF16
NVIDIA Endpoints / Nvidia NIM: Inferencia gestionada a través de los endpoints en la nube de Nvidia (predeterminado en NemoClaw)
Ollama: Disponible en ollama.com/library/nemotron-3-ultra
On-premise / GPU Cloud: Los pesos se pueden desplegar en cualquier instancia de GPU en la nube
Nvidia NemoClaw: Blueprints open-source desplegables con un solo comando
Reacción del mercado de valores
Las acciones de Nvidia (NVDA) subieron un 4% el miércoles 9 de julio, ya que los nuevos resultados de benchmarks y el anuncio de NemoClaw sugirieron que Nemotron 3 Ultra podría desafiar a los modelos cerrados tanto en costo como en rendimiento empresarial . Bank of America reiteró su calificación de Compra sobre las acciones de Nvidia tras el anuncio, citando la ventaja costo-rendimiento del modelo y su impulso empresarial .
Cronología de anuncios clave
1 de junio de 2026: Jensen Huang anunció Nemotron 3 Ultra en Computex 2026 en Taipéi
4 de junio de 2026: Nvidia lanzó oficialmente Nemotron 3 Ultra como modelo open-source con pesos, datos de entrenamiento y recetas
8 de julio de 2026 (martes): LangChain y Nvidia anunciaron el blueprint NemoClaw for LangChain Deep Agents, destacando costos de inferencia 10 veces menores y adopción empresarial por parte de EY, Abridge, Amdocs y Box
9 de julio de 2026 (miércoles): Las acciones de NVDA subieron un 4%; Bank of America reiteró Compra
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NVIDIA Nemotron 3 Ultra vs Claude Opus 4.8 - MindStudio
