圧倒的な推論コスト優位性：クローズドモデル比で最大10分の1

LangChainのDeep AgentsハーネスはNemotron 3 Ultra向けに最適化されており、一部の主要なクローズドソースモデルと比較して、1回の実行あたり最大10分の1の推論コストを実現します 。Artificial Analysisのデータによれば、Nemotron 3 Ultraの推論コストは100万トークンあたり0.58ドルで、Claude Sonnet 4.6（2.31ドル）と比較して75%のコスト削減となります 。中国の金融メディアは、推論コストがクローズドモデル比で約90%低いと報じています 。

エンタープライズベンチマークでクローズドモデルに対抗

エヌビディアは、LangChainのDeep Agentsベンチマークにおいて、Nemotron 3 Ultraがビジネスタスクで最高スコアのモデルと同等の品質を達成したと発表しています 。主なベンチマークスコアは以下の通りです。

• Artificial Analysis Intelligence Index： 47.7〜48を記録。米国製オープンウェイトモデルの中で最高であり、Gemma 4 31B（39）やNemotron 3 Super（36）を上回るものの、中国のオープンウェイトリーダーKimi K2.6（54）や、GPT-5.5（60.2）、Claude Opus 4.7（57）などのプロプライエタリなフロンティアモデルには及びません 。
• GPQA Diamond： **86.7%**を記録し、トップモデルに迫ります 。
• エージェントベンチマーク： HuggingFaceの公開データによると、Terminal Bench 2.1で56.4、GDPValで46.7、SWE-Bench Verifiedで70.7を記録。エージェントタスクではMiniMax-2.7、GLM-5.1、Kimi-K2.6と競合します 。
• PinchBench Agent Productivity： **90〜91%**を記録。Kimi K2.6と並び、Qwen 3.5を上回ります 。

アーキテクチャ仕様

性能向上の源泉

性能向上は、以下の3つの中核的イノベーションに基づいています 。

• ハイブリッドMamba-Attention MoEアーキテクチャ： Mamba 2の状態空間レイヤーとアテンションレイヤーをMoEルーティングフレームワーク内で組み合わせ、550Bのパラメータのうちトークンあたりわずか55Bのみを活性化することで、圧倒的な効率を実現。
• マルチティア・オンポリシー蒸留（MOPD）： インタラクティブ環境全体で強化学習を用い、推論能力を蒸留する事後学習技術。
• スパース活性化： 総パラメータ対活性パラメータの比率10:1により、デンスモデルの計算コストの数分の一でフロンティアレベルの推論を実現。

Nemotron 3 Ultraは、8Kトークン入力/64Kトークン出力設定において、GLM-5.1-754B-A40Bと比較して最大5.9倍の推論スループットを達成します 。プレリリース版のDeepInfraエンドポイントでは、毎秒300トークン以上の処理速度を記録しました 。

LangChainとのパートナーシップと関係者のコメント

LangChainは、Deep AgentsハーネスにおいてNemotron 3 Ultraに対するデイ0サポートを提供しており、Nemotron Coalitionのメンバーでもあります 。LangChainのCEOであるハリソン・チェイス氏は、「企業はクローズドモデルの数分の一のコストで強力な性能を達成できる」と述べています 。エヌビディアは、「LangChainのDeep Agentsハーネスは、Nemotron 3 Ultraを使用して、一部の主要なクローズドモデルよりも最大10分の1低い推論コストで、より多くのタスクをより高いスループットで完了した」と述べています 。

エンタープライズ導入事例

グローバルパートナーであるEYに加え、Abridge、Amdocs、Boxなどの企業が、すでにNemoClaw + Nemotron 3 Ultraスタックを活用したエンタープライズAIエージェントの構築に取り組んでいます 。また、Cadence、Siemens、Synopsys、Dassault Systèmesも、エヌビディアのNemoClawブループリントを使用した自律型AIエンジニアを導入しています 。

開発者向けアクセス手段

開発者は、以下の経路でNemotron 3 Ultraにアクセスできます 。

• Hugging Face： モデルウェイトは nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-BF16 で公開
• NVIDIA Endpoints / Nvidia NIM： エヌビディアのクラウドエンドポイント経由のマネージド推論（NemoClawのデフォルト）
• Ollama： ollama.com/library/nemotron-3-ultra から利用可能
• オンプレミス / GPUクラウド： ウェイトは任意のGPUクラウドインスタンスにデプロイ可能
• Nvidia NemoClaw： 単一コマンドでデプロイ可能なオープンソースブループリント

株式市場の反応

エヌビディア（NVDA）の株価は2026年7月9日（水）に4%上昇しました。これは、Nemotron 3 Ultraの新たなベンチマーク結果とNemoClawの発表を受け、同モデルがコストとエンタープライズ性能の両面でクローズドモデルに挑戦できる可能性を示唆したためです 。バンク・オブ・アメリカは、この発表を受けてエヌビディア株の買い（Buy）評価を再表明し、同モデルのコストパフォーマンスの優位性とエンタープライズにおける勢いを評価しました 。

主要発表のタイムライン

• 2026年6月1日： ジェンスン・フアン（Jensen Huang）CEOが、台北のComputex 2026でNemotron 3 Ultraを発表
• 2026年6月4日： エヌビディアがNemotron 3 Ultraをオープンソースモデルとして正式公開（ウェイト、学習データ、レシピを含む）
• 2026年7月8日（火）： LangChainとエヌビディアがNemoClaw for LangChain Deep Agentsブループリントを発表。推論コスト10分の1とEY、Abridge、Amdocs、Boxによるエンタープライズ導入を強調
• 2026年7月9日（水）： NVDA株が4%上昇。バンク・オブ・アメリカが買い評価を再表明

圧倒的な推論コスト優位性：クローズドモデル比で最大10分の1

LangChainのDeep AgentsハーネスはNemotron 3 Ultra向けに最適化されており、一部の主要なクローズドソースモデルと比較して、1回の実行あたり最大10分の1の推論コストを実現します 。Artificial Analysisのデータによれば、Nemotron 3 Ultraの推論コストは100万トークンあたり0.58ドルで、Claude Sonnet 4.6（2.31ドル）と比較して75%のコスト削減となります 。中国の金融メディアは、推論コストがクローズドモデル比で約90%低いと報じています 。

エンタープライズベンチマークでクローズドモデルに対抗

エヌビディアは、LangChainのDeep Agentsベンチマークにおいて、Nemotron 3 Ultraがビジネスタスクで最高スコアのモデルと同等の品質を達成したと発表しています 。主なベンチマークスコアは以下の通りです。

• Artificial Analysis Intelligence Index： 47.7〜48を記録。米国製オープンウェイトモデルの中で最高であり、Gemma 4 31B（39）やNemotron 3 Super（36）を上回るものの、中国のオープンウェイトリーダーKimi K2.6（54）や、GPT-5.5（60.2）、Claude Opus 4.7（57）などのプロプライエタリなフロンティアモデルには及びません 。
• GPQA Diamond： **86.7%**を記録し、トップモデルに迫ります 。
• エージェントベンチマーク： HuggingFaceの公開データによると、Terminal Bench 2.1で56.4、GDPValで46.7、SWE-Bench Verifiedで70.7を記録。エージェントタスクではMiniMax-2.7、GLM-5.1、Kimi-K2.6と競合します 。
• PinchBench Agent Productivity： **90〜91%**を記録。Kimi K2.6と並び、Qwen 3.5を上回ります 。

アーキテクチャ仕様

性能向上の源泉

性能向上は、以下の3つの中核的イノベーションに基づいています 。

• ハイブリッドMamba-Attention MoEアーキテクチャ： Mamba 2の状態空間レイヤーとアテンションレイヤーをMoEルーティングフレームワーク内で組み合わせ、550Bのパラメータのうちトークンあたりわずか55Bのみを活性化することで、圧倒的な効率を実現。
• マルチティア・オンポリシー蒸留（MOPD）： インタラクティブ環境全体で強化学習を用い、推論能力を蒸留する事後学習技術。
• スパース活性化： 総パラメータ対活性パラメータの比率10:1により、デンスモデルの計算コストの数分の一でフロンティアレベルの推論を実現。

Nemotron 3 Ultraは、8Kトークン入力/64Kトークン出力設定において、GLM-5.1-754B-A40Bと比較して最大5.9倍の推論スループットを達成します 。プレリリース版のDeepInfraエンドポイントでは、毎秒300トークン以上の処理速度を記録しました 。

LangChainとのパートナーシップと関係者のコメント

LangChainは、Deep AgentsハーネスにおいてNemotron 3 Ultraに対するデイ0サポートを提供しており、Nemotron Coalitionのメンバーでもあります 。LangChainのCEOであるハリソン・チェイス氏は、「企業はクローズドモデルの数分の一のコストで強力な性能を達成できる」と述べています 。エヌビディアは、「LangChainのDeep Agentsハーネスは、Nemotron 3 Ultraを使用して、一部の主要なクローズドモデルよりも最大10分の1低い推論コストで、より多くのタスクをより高いスループットで完了した」と述べています 。

エンタープライズ導入事例

グローバルパートナーであるEYに加え、Abridge、Amdocs、Boxなどの企業が、すでにNemoClaw + Nemotron 3 Ultraスタックを活用したエンタープライズAIエージェントの構築に取り組んでいます 。また、Cadence、Siemens、Synopsys、Dassault Systèmesも、エヌビディアのNemoClawブループリントを使用した自律型AIエンジニアを導入しています 。

開発者向けアクセス手段

開発者は、以下の経路でNemotron 3 Ultraにアクセスできます 。

• Hugging Face： モデルウェイトは nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-BF16 で公開
• NVIDIA Endpoints / Nvidia NIM： エヌビディアのクラウドエンドポイント経由のマネージド推論（NemoClawのデフォルト）
• Ollama： ollama.com/library/nemotron-3-ultra から利用可能
• オンプレミス / GPUクラウド： ウェイトは任意のGPUクラウドインスタンスにデプロイ可能
• Nvidia NemoClaw： 単一コマンドでデプロイ可能なオープンソースブループリント

株式市場の反応

エヌビディア（NVDA）の株価は2026年7月9日（水）に4%上昇しました。これは、Nemotron 3 Ultraの新たなベンチマーク結果とNemoClawの発表を受け、同モデルがコストとエンタープライズ性能の両面でクローズドモデルに挑戦できる可能性を示唆したためです 。バンク・オブ・アメリカは、この発表を受けてエヌビディア株の買い（Buy）評価を再表明し、同モデルのコストパフォーマンスの優位性とエンタープライズにおける勢いを評価しました 。

主要発表のタイムライン

• 2026年6月1日： ジェンスン・フアン（Jensen Huang）CEOが、台北のComputex 2026でNemotron 3 Ultraを発表
• 2026年6月4日： エヌビディアがNemotron 3 Ultraをオープンソースモデルとして正式公開（ウェイト、学習データ、レシピを含む）
• 2026年7月8日（火）： LangChainとエヌビディアがNemoClaw for LangChain Deep Agentsブループリントを発表。推論コスト10分の1とEY、Abridge、Amdocs、Boxによるエンタープライズ導入を強調
• 2026年7月9日（水）： NVDA株が4%上昇。バンク・オブ・アメリカが買い評価を再表明