Nemotron 3 Ultra da Nvidia: Modelo Open Source de 550B Corta Custos de IA Empresarial em 10x
Em 8 de julho de 2026, Nvidia e LangChain anunciaram o blueprint NemoClaw para LangChain Deep Agents, alimentado pelo Nemotron 3 Ultra — um modelo open source MoE híbrido Mamba Attention com 550B totais / 55B ativos. O Nemotron 3 Ultra pontua 47,7–48 no Artificial Analysis Intelligence Index — o maior entre modelos...
Publicado porEditado com DeepSeek-V4-FlashImagens geradas com GPT Image 1.5
Em 8 de julho de 2026, Nvidia e LangChain anunciaram o blueprint NemoClaw para LangChain Deep Agents, alimentado pelo Nemotron 3 Ultra — um modelo open source MoE híbrido Mamba Attention com 550B totais / 55B ativos.
O Nemotron 3 Ultra pontua 47,7–48 no Artificial Analysis Intelligence Index — o maior entre modelos americanos de peso aberto — e custa US$ 0,58 por 1M de tokens, contra US$ 2,31 do Claude Sonnet 4.6, uma redução de 75%.
Parceiros empresariais como EY, Abridge, Amdocs e Box já estão usando o stack NemoClaw, e desenvolvedores podem acessar o modelo via Hugging Face, Nvidia NIM, Ollama ou implantação 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
Na terça-feira, 8 de julho de 2026, a Nvidia e a LangChain anunciaram em conjunto o blueprint NemoClaw for LangChain Deep Agents, uma arquitetura de referência para construir agentes de IA empresarial alimentados pelo modelo open source Nemotron 3 Ultra da Nvidia. O anúncio destacou reduções massivas nos custos de inferência e desempenho de nível empresarial contra rivais fechados .
O que foi anunciado: NemoClaw for LangChain Deep Agents
O blueprint NemoClaw for LangChain Deep Agents fornece às empresas uma arquitetura de referência para construir sistemas de agentes abertos usando o Nemotron 3 Ultra e o OpenShell da Nvidia para controles de política em tempo de execução. Ele é projetado para grandes clientes que precisam de agentes de IA personalizáveis e prontos para produção com custos de inferência mais baixos . O lançamento do NemoClaw v0.0.76 (8 de julho) tornou o Nemotron 3 Ultra o padrão gerenciado dos endpoints Nvidia para Deep Agents Code .
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Quais são os pontos-chave para validar primeiro?
Em 8 de julho de 2026, Nvidia e LangChain anunciaram o blueprint NemoClaw para LangChain Deep Agents, alimentado pelo Nemotron 3 Ultra — um modelo open source MoE híbrido Mamba Attention com 550B totais / 55B ativos. O Nemotron 3 Ultra pontua 47,7–48 no Artificial Analysis Intelligence Index — o maior entre modelos americanos de peso aberto — e custa US$ 0,58 por 1M de tokens, contra US$ 2,31 do Claude Sonnet 4.6, uma redução de 75%.
O que devo fazer a seguir na prática?
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Em 8 de julho de 2026, Nvidia e LangChain anunciaram o blueprint NemoClaw para LangChain Deep Agents, alimentado pelo Nemotron 3 Ultra — um modelo open source MoE híbrido Mamba Attention com 550B totais / 55B ativos. O Nemotron 3 Ultra pontua 47,7–48 no Artificial Analysis Intelligence Index — o maior entre modelos...
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Em 8 de julho de 2026, Nvidia e LangChain anunciaram o blueprint NemoClaw para LangChain Deep Agents, alimentado pelo Nemotron 3 Ultra — um modelo open source MoE híbrido Mamba Attention com 550B totais / 55B ativos.
O Nemotron 3 Ultra pontua 47,7–48 no Artificial Analysis Intelligence Index — o maior entre modelos americanos de peso aberto — e custa US$ 0,58 por 1M de tokens, contra US$ 2,31 do Claude Sonnet 4.6, uma redução de 75%.
Parceiros empresariais como EY, Abridge, Amdocs e Box já estão usando o stack NemoClaw, e desenvolvedores podem acessar o modelo via Hugging Face, Nvidia NIM, Ollama ou implantação on premise.
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Na terça-feira, 8 de julho de 2026, a Nvidia e a LangChain anunciaram em conjunto o blueprint NemoClaw for LangChain Deep Agents, uma arquitetura de referência para construir agentes de IA empresarial alimentados pelo modelo open source Nemotron 3 Ultra da Nvidia. O anúncio destacou reduções massivas nos custos de inferência e desempenho de nível empresarial contra rivais fechados .
O que foi anunciado: NemoClaw for LangChain Deep Agents
O blueprint NemoClaw for LangChain Deep Agents fornece às empresas uma arquitetura de referência para construir sistemas de agentes abertos usando o Nemotron 3 Ultra e o OpenShell da Nvidia para controles de política em tempo de execução. Ele é projetado para grandes clientes que precisam de agentes de IA personalizáveis e prontos para produção com custos de inferência mais baixos . O lançamento do NemoClaw v0.0.76 (8 de julho) tornou o Nemotron 3 Ultra o padrão gerenciado dos endpoints Nvidia para Deep Agents Code .
Studio Global AI
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Quais são os pontos-chave para validar primeiro?
Em 8 de julho de 2026, Nvidia e LangChain anunciaram o blueprint NemoClaw para LangChain Deep Agents, alimentado pelo Nemotron 3 Ultra — um modelo open source MoE híbrido Mamba Attention com 550B totais / 55B ativos. O Nemotron 3 Ultra pontua 47,7–48 no Artificial Analysis Intelligence Index — o maior entre modelos americanos de peso aberto — e custa US$ 0,58 por 1M de tokens, contra US$ 2,31 do Claude Sonnet 4.6, uma redução de 75%.
O que devo fazer a seguir na prática?
Parceiros empresariais como EY, Abridge, Amdocs e Box já estão usando o stack NemoClaw, e desenvolvedores podem acessar o modelo via Hugging Face, Nvidia NIM, Ollama ou implantação on premise.
Vantagem de custo de inferência: 10x menor que rivais fechados
O harness Deep Agents da LangChain, otimizado para o Nemotron 3 Ultra, oferece custos de inferência até 10x menores por execução em comparação com certos modelos líderes de código fechado . No Artificial Analysis, o Nemotron 3 Ultra custa US$ 0,58 por 1M de tokens, contra US$ 2,31 do Claude Sonnet 4.6 — uma redução de 75% . A mídia financeira chinesa reportou uma alegação de que os custos de inferência são ~90% menores que os modelos fechados .
Desempenho contra rivais fechados em benchmarks empresariais
A Nvidia afirma que, nos benchmarks Deep Agents da LangChain, o Nemotron 3 Ultra igualou o modelo com maior pontuação em tarefas de negócios (paridade em qualidade) . As principais pontuações em benchmarks incluem:
Artificial Analysis Intelligence Index: Pontua 47,7–48 — o mais alto entre modelos americanos de peso aberto, à frente do Gemma 4 31B (39) e Nemotron 3 Super (36), mas atrás do líder chinês de peso aberto Kimi K2.6 (54) e de modelos proprietários de fronteira como GPT-5.5 (60,2) e Claude Opus 4.7 (57) .
GPQA Diamond: Pontua 86,7%, competitivo com os principais modelos .
Benchmarks agentivos: Nos dados publicados no HuggingFace, o Nemotron 3 Ultra pontua 56,4 no Terminal Bench 2.1, 46,7 no GDPVal e 70,7 no SWE-Bench Verified, competitivo com MiniMax-2.7, GLM-5.1 e Kimi-K2.6 em tarefas agentivas .
PinchBench Agent Productivity: Pontua 90–91%, igualando o Kimi K2.6 e à frente do Qwen 3.5 .
OpenMDW 1.1 / licença permissiva da Linux Foundation
Fonte dos ganhos de desempenho
Os ganhos de desempenho vêm de três inovações principais :
Arquitetura MoE híbrida Mamba-Attention: Combina camadas de espaço de estado Mamba 2 com camadas de atenção em um framework de roteamento MoE, ativando apenas 55B dos 550B parâmetros por token para eficiência massiva.
Destilação On-Policy Multinível (MOPD): Uma técnica de pós-treinamento que usa aprendizado por reforço em ambientes interativos para destilar capacidades de raciocínio.
Ativação esparsa: A proporção de 10:1 entre parâmetros totais e ativos oferece raciocínio de nível de fronteira a uma fração do custo computacional de modelos densos.
O Nemotron 3 Ultra alcança até 5,9x mais throughput de inferência em comparação com o GLM-5.1-754B-A40B na configuração de 8K tokens de entrada / 64K tokens de saída . Em um endpoint pré-lançamento do DeepInfra, ele serviu mais de 300 tokens por segundo.
Parceria com a LangChain e citações
A LangChain forneceu suporte no Dia Zero para o Nemotron 3 Ultra em seu harness Deep Agents e é membro da Nemotron Coalition. Harrison Chase, CEO da LangChain, disse que as empresas podem alcançar um desempenho forte a uma fração do custo dos modelos fechados . A Nvidia afirmou que o harness Deep Agents da LangChain completou "mais tarefas com maior throughput usando o Nemotron 3 Ultra, enquanto entregava custos de inferência até 10x menores do que alguns modelos fechados líderes" .
Adoção empresarial
Parceiros globais como EY e outros como Abridge, Amdocs e Box já estão engajados com o stack NemoClaw + Nemotron 3 Ultra para construir agentes de IA empresarial . Cadence, Siemens, Synopsys e Dassault Systèmes também estão implantando engenheiros de IA autônomos usando os blueprints NemoClaw da Nvidia .
Opções de acesso para desenvolvedores
Os desenvolvedores podem acessar o Nemotron 3 Ultra através de :
Hugging Face: Pesos do modelo em nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-BF16
NVIDIA Endpoints / Nvidia NIM: Inferência gerenciada via endpoints de nuvem da Nvidia (padrão no NemoClaw)
Ollama: Disponível em ollama.com/library/nemotron-3-ultra
On-premise / GPU Cloud: Os pesos podem ser implantados em qualquer instância de nuvem com GPU
Nvidia NemoClaw: Blueprints open source implantáveis com um único comando
Reação do mercado de ações
As ações da Nvidia (NVDA) subiram 4% na quarta-feira, 9 de julho, à medida que os novos resultados de benchmark e o anúncio do NemoClaw sugeriram que o Nemotron 3 Ultra poderia desafiar modelos fechados tanto em custo quanto em desempenho empresarial . O Bank of America reiterou sua classificação de Compra para as ações da Nvidia após o anúncio, citando a vantagem de custo-desempenho do modelo e o momentum empresarial .
Linha do tempo dos principais anúncios
1º de junho de 2026: Jensen Huang anunciou o Nemotron 3 Ultra na Computex 2026 em Taipei
4 de junho de 2026: A Nvidia lançou oficialmente o Nemotron 3 Ultra como um modelo open source com pesos, dados de treinamento e receitas
8 de julho de 2026 (terça-feira): LangChain e Nvidia anunciaram o blueprint NemoClaw for LangChain Deep Agents, destacando custos de inferência 10x menores e adoção empresarial por EY, Abridge, Amdocs e Box
9 de julho de 2026 (quarta-feira): As ações da NVDA subiram 4% com a notícia; Bank of America reiterou Compra
mindstudio.ai
NVIDIA Nemotron 3 Ultra vs Claude Opus 4.8 - MindStudio
Vantagem de custo de inferência: 10x menor que rivais fechados
O harness Deep Agents da LangChain, otimizado para o Nemotron 3 Ultra, oferece custos de inferência até 10x menores por execução em comparação com certos modelos líderes de código fechado . No Artificial Analysis, o Nemotron 3 Ultra custa US$ 0,58 por 1M de tokens, contra US$ 2,31 do Claude Sonnet 4.6 — uma redução de 75% . A mídia financeira chinesa reportou uma alegação de que os custos de inferência são ~90% menores que os modelos fechados .
Desempenho contra rivais fechados em benchmarks empresariais
A Nvidia afirma que, nos benchmarks Deep Agents da LangChain, o Nemotron 3 Ultra igualou o modelo com maior pontuação em tarefas de negócios (paridade em qualidade) . As principais pontuações em benchmarks incluem:
Artificial Analysis Intelligence Index: Pontua 47,7–48 — o mais alto entre modelos americanos de peso aberto, à frente do Gemma 4 31B (39) e Nemotron 3 Super (36), mas atrás do líder chinês de peso aberto Kimi K2.6 (54) e de modelos proprietários de fronteira como GPT-5.5 (60,2) e Claude Opus 4.7 (57) .
GPQA Diamond: Pontua 86,7%, competitivo com os principais modelos .
Benchmarks agentivos: Nos dados publicados no HuggingFace, o Nemotron 3 Ultra pontua 56,4 no Terminal Bench 2.1, 46,7 no GDPVal e 70,7 no SWE-Bench Verified, competitivo com MiniMax-2.7, GLM-5.1 e Kimi-K2.6 em tarefas agentivas .
PinchBench Agent Productivity: Pontua 90–91%, igualando o Kimi K2.6 e à frente do Qwen 3.5 .
OpenMDW 1.1 / licença permissiva da Linux Foundation
Fonte dos ganhos de desempenho
Os ganhos de desempenho vêm de três inovações principais :
Arquitetura MoE híbrida Mamba-Attention: Combina camadas de espaço de estado Mamba 2 com camadas de atenção em um framework de roteamento MoE, ativando apenas 55B dos 550B parâmetros por token para eficiência massiva.
Destilação On-Policy Multinível (MOPD): Uma técnica de pós-treinamento que usa aprendizado por reforço em ambientes interativos para destilar capacidades de raciocínio.
Ativação esparsa: A proporção de 10:1 entre parâmetros totais e ativos oferece raciocínio de nível de fronteira a uma fração do custo computacional de modelos densos.
O Nemotron 3 Ultra alcança até 5,9x mais throughput de inferência em comparação com o GLM-5.1-754B-A40B na configuração de 8K tokens de entrada / 64K tokens de saída . Em um endpoint pré-lançamento do DeepInfra, ele serviu mais de 300 tokens por segundo.
Parceria com a LangChain e citações
A LangChain forneceu suporte no Dia Zero para o Nemotron 3 Ultra em seu harness Deep Agents e é membro da Nemotron Coalition. Harrison Chase, CEO da LangChain, disse que as empresas podem alcançar um desempenho forte a uma fração do custo dos modelos fechados . A Nvidia afirmou que o harness Deep Agents da LangChain completou "mais tarefas com maior throughput usando o Nemotron 3 Ultra, enquanto entregava custos de inferência até 10x menores do que alguns modelos fechados líderes" .
Adoção empresarial
Parceiros globais como EY e outros como Abridge, Amdocs e Box já estão engajados com o stack NemoClaw + Nemotron 3 Ultra para construir agentes de IA empresarial . Cadence, Siemens, Synopsys e Dassault Systèmes também estão implantando engenheiros de IA autônomos usando os blueprints NemoClaw da Nvidia .
Opções de acesso para desenvolvedores
Os desenvolvedores podem acessar o Nemotron 3 Ultra através de :
Hugging Face: Pesos do modelo em nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-BF16
NVIDIA Endpoints / Nvidia NIM: Inferência gerenciada via endpoints de nuvem da Nvidia (padrão no NemoClaw)
Ollama: Disponível em ollama.com/library/nemotron-3-ultra
On-premise / GPU Cloud: Os pesos podem ser implantados em qualquer instância de nuvem com GPU
Nvidia NemoClaw: Blueprints open source implantáveis com um único comando
Reação do mercado de ações
As ações da Nvidia (NVDA) subiram 4% na quarta-feira, 9 de julho, à medida que os novos resultados de benchmark e o anúncio do NemoClaw sugeriram que o Nemotron 3 Ultra poderia desafiar modelos fechados tanto em custo quanto em desempenho empresarial . O Bank of America reiterou sua classificação de Compra para as ações da Nvidia após o anúncio, citando a vantagem de custo-desempenho do modelo e o momentum empresarial .
Linha do tempo dos principais anúncios
1º de junho de 2026: Jensen Huang anunciou o Nemotron 3 Ultra na Computex 2026 em Taipei
4 de junho de 2026: A Nvidia lançou oficialmente o Nemotron 3 Ultra como um modelo open source com pesos, dados de treinamento e receitas
8 de julho de 2026 (terça-feira): LangChain e Nvidia anunciaram o blueprint NemoClaw for LangChain Deep Agents, destacando custos de inferência 10x menores e adoção empresarial por EY, Abridge, Amdocs e Box
9 de julho de 2026 (quarta-feira): As ações da NVDA subiram 4% com a notícia; Bank of America reiterou Compra
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NVIDIA Nemotron 3 Ultra vs Claude Opus 4.8 - MindStudio
