NVIDIA Nemotron 3 Nano 4B

Name: NVIDIA Nemotron 3 Nano 4B
Author: NVIDIA

Catalogue uniquement Poids ouverts

Souveraineté et hébergement

Catalogue uniquement

Ce modèle est catalogué pour référence. Il n’est pas encore hébergé sur LLM EU, et aucun endpoint de première partie ne le sert ici. Les requêtes vers ce modèle vont directement au fournisseur, selon les propres conditions de ce fournisseur.

Résumé

Nemotron 3 Nano 4B is a 4B-parameter model with a context window of up to 262K tokens, released under the NVIDIA Nemotron Open Model License. Published scores include 91.1 on RULER at 128k, 78.5 on AIME25 and 95.4 on MATH500. The model card lists English as the supported language, so it is not a multilingual option.

Spécifications

Fournisseur: NVIDIA (US)
Fenêtre de contexte: 262k
Paramètres: 3.97B
Modalités: text
Licence: other · licence
Poids ouverts: yes
Date de publication: 07 mars 2026
Tâches: cheap, reasoning, rag, summarization

Langues

Fort: en

Adéquat: —

Langues

Fort

Adéquat

Non vérifié : le fournisseur n’a pas documenté cette affirmation. — a language is listed as strong only where a source claims it; the card links the evidence where one exists.

Quand l’utiliser

Points forts

long context for a 4B model
high published maths scores for its size
runs on a single small accelerator

Limites

English only, per the model card
vendor licence rather than an OSI one
benchmark figures come from NVIDIA’s own harness

Tarification

Statut de vérification

Quand un champ n'a pas de source, la fiche l'affiche comme non vérifié au lieu de le remplir. Un champ vide est une information.

LLM EU Verified signifie documenté, pas légalement certifié. Ce n'est pas une évaluation de conformité au règlement sur l'IA et LLM EU n'est pas un organisme de l'UE.

Versions et variantes

catalogue · Catalogue uniquement · weights

Exemple de requête

curl https://api.llmeu.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $LLMEU_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"nemotron-3-nano-4b","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'

Aucun playground n’est déployé pour ce modèle : aucun endpoint ne le sert, donc une requête n’aurait nulle part où aller.

Benchmarks

RULER (128k): 91.1 (vendor-reported) source
AIME25: 78.5 (vendor-reported) source
MATH500: 95.4 (vendor-reported) source
IFEval-Instruction: 88 (vendor-reported) source

Sources

huggingface.co

Historique de la fiche

07 mars 2026 — Date de publication
19 sept. 2026 — Dernière révision

Dernière révision: 19 sept. 2026

Tâches

Low cost