En resumen

  • Nemotron 3 Ultra es el modelo estadounidense de peso abierto más capaz hasta la fecha, según el Índice de Inteligencia de Artificial Analysis
  • El modelo ofrece una velocidad de inferencia hasta 5 veces mayor que la de modelos abiertos comparables
  • LangChain ha adaptado su marco Deep Agents para el modelo y logra la mejor precisión entre los modelos abiertos
  • El modelo chino Kimi K2.6 sigue liderando en la puntuación general del Índice de Inteligencia y supera a Nemotron en codificación

Con 550 mil millones de parámetros en total y una arquitectura híbrida que combina Mamba y Transformer, NVIDIA posiciona su Nemotron 3 Ultra como un serio contendiente en el cada vez más competitivo mercado de los modelos de lenguaje grandes abiertos. El modelo fue lanzado el 4 de junio de 2026 bajo la licencia OpenMDW-1.1 y está construido específicamente para flujos de trabajo basados en agentes que requieren un contexto largo y razonamiento en múltiples etapas.

LangChain adapta Deep Agents para Nemotron

Una de las noticias más importantes es que LangChain —una de las plataformas más extendidas para la orquestación de agentes de IA— ha optimizado su marco Deep Agents directamente para Nemotron 3 Ultra. Según el blog de NVIDIA, esta combinación logra la mayor precisión entre los modelos abiertos, con un mayor rendimiento y un precio que se espera sea diez veces inferior al de los modelos cerrados líderes.

Nemotron 3 Ultra promete reducir los costos de las tareas de agente hasta en un 30 por ciento, al mismo tiempo que ofrece la velocidad más alta de la industria entre los modelos abiertos de su clase.
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Cifras impresionantes — con reservas

NVIDIA presenta una serie de cifras de referencia que merecen un examen más detenido. La compañía afirma que el modelo entrega más de 300 tokens por segundo en un punto final DeepInfra de pre-lanzamiento, frente a un estimado de 50-100 tokens por segundo para su competidor Kimi K2.6 a través de APIs comerciales. Es una diferencia significativa, pero cabe señalar que las cifras de Kimi K2.6 son estimaciones y no están documentadas con la misma precisión.

550B
Parámetros totales
300+
Tokens/seg en punto final de pre-lanzamiento
48
Puntuación del Índice de Inteligencia

En el Índice de Inteligencia de Artificial Analysis, Nemotron 3 Ultra obtiene una puntuación de 48, lo que lo convierte en el modelo estadounidense de peso abierto más potente hasta la fecha. Sin embargo, Kimi K2.6 de Moonshot AI lidera con una puntuación de 54 en el mismo índice — una brecha que no es insignificante.

Fuerte en contexto y comprensión de instrucciones

Donde Nemotron 3 Ultra realmente destaca es en el manejo de contexto largo. El modelo obtiene un 95 por ciento en el benchmark RULER con 1 millón de tokens de contexto, según NVIDIA. La mayoría de los modelos abiertos de la competencia se detienen en 256.000 tokens. El modelo soporta hasta 1 millón de tokens de contexto utilizando la cuantificación NVFP4 en la arquitectura de GPU Blackwell.

En IFBench, que mide el seguimiento de instrucciones, Ultra obtiene un 82 por ciento — más alto que GLM-5.1 (77 por ciento), Kimi K2.6 (74 por ciento) y Qwen 3.5 (78 por ciento).

En el análisis de contexto largo, Nemotron 3 Ultra está en una liga propia entre los modelos abiertos.

Más débil en codificación y planificación a largo plazo

El panorama no es exclusivamente positivo. En Terminal-Bench 2.0, que evalúa las habilidades de codificación, Nemotron 3 Ultra obtiene un 54 por ciento — por detrás del 67 por ciento de Kimi K2.6 y el 64 por ciento de GLM-5.1. En EnterpriseOps-Gym, que mide la planificación a largo plazo, el modelo obtiene un 33 por ciento, claramente por detrás del 40 por ciento de GLM-5.1.

SWEBench Verified — un benchmark reconocido por la industria para tareas de código en proyectos reales — otorga a Ultra entre 65 y 70,4 por ciento, dependiendo del marco de agente. Es sólido, pero no sobresaliente.

Abierto, pero no sin competidores

Nemotron 3 Ultra ha sido entrenado con 20 billones de tokens y complementado con 212 mil millones de tokens específicos de dominio. Además, NVIDIA ha liberado 10 millones de nuevas muestras de entrenamiento SFT y 1 millón de nuevas tareas de aprendizaje por refuerzo para la comunidad de investigación.

En conjunto, Nemotron 3 Ultra se presenta como un fuerte candidato para empresas que buscan alta velocidad de inferencia y bajos costos operativos en sistemas basados en agentes — especialmente en el propio ecosistema de hardware de NVIDIA. Pero para los desarrolladores que priorizan el rendimiento puro en codificación o una puntuación de inteligencia general, los benchmarks indican que los modelos chinos como Kimi K2.6 aún ocupan el escalón más alto del podio.

Material de origen: Blog de NVIDIA AI y análisis de benchmark independiente de Artificial Analysis.