模型 · 厂商

NVIDIA

该厂商或团队在 Global Rankings 上的模型(与主榜同一快照)。

🇺🇸 United States

榜单快照:

关于该厂商

NVIDIA 在聚合目录提供 Nemotron 等 GPU 优化模型,面向企业 RAG、推理与边缘部署。可在 Global Rankings 对比 Nemotron SKU 的排名、上下文与 OpenRouter 快照价格。

🇺🇸 United States · 并排对比前列模型 →

厂商概览

目录模型数 10
Global 榜上榜 2
最佳排名 #20
价格区间(均/1M) $0.13–$2.10/1M
最大上下文 1.0M ctx

模型类型

  • LLM · 7
  • 多模态 · 3

排名前列模型

并排对比前列模型 →

本榜模型 · 排行榜

排名 名称 类型 核心指标 1M Token (均价)
20 NVIDIA: Nemotron 3 Ultra (free) LLM 1.0M ctx $0.00
94 NVIDIA: Nemotron 3 Super LLM 1.0M ctx $0.24

模型目录(未上榜)

排名 名称 Size 价格 Notes
NVIDIA: Nemotron 3 Nano 30B A3B 262k ctx $0.13/1M nvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b
NVIDIA: Nemotron 3 Nano 30B A3B (free) 256k ctx $0.00/1M nvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b:free
NVIDIA: Nemotron 3 Nano Omni (free) 256k ctx $0.00/1M nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free
NVIDIA: Nemotron 3 Super 1.0M ctx $0.24/1M nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b
NVIDIA: Nemotron 3 Super (free) 262k ctx $0.00/1M nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b:free
NVIDIA: Nemotron 3 Ultra 512k ctx $2.10/1M nvidia/nemotron-3-ultra-550b-a55b
NVIDIA: Nemotron 3 Ultra (free) 1.0M ctx $0.00/1M nvidia/nemotron-3-ultra-550b-a55b:free
NVIDIA: Nemotron 3.5 Content Safety (free) 128k ctx $0.00/1M nvidia/nemotron-3.5-content-safety:free
NVIDIA: Nemotron Nano 12B 2 VL (free) 128k ctx $0.00/1M nvidia/nemotron-nano-12b-v2-vl:free
NVIDIA: Nemotron Nano 9B V2 (free) 128k ctx $0.00/1M nvidia/nemotron-nano-9b-v2:free
数据来源与方法论

计数与价格来自 OpenRouter 目录快照,并与 AI Hippo Global Rankings 合并(与 /rankings/ 同一快照)。排名反映该榜综合分,非 LMSYS Chatbot Arena ELO。快照日期:2026-08-02。 方法论

常见问题

NVIDIA 排名最高的模型是?

当前 Global Rankings 榜上 NVIDIA: Nemotron 3 Ultra (free) 排名第 #20(快照 2026-08-02)。

NVIDIA 每 100 万 token 多少钱?

在最新快照(2026-08-02)中,目录与上榜行的混合 1M token 均价区间为 $0.13–$2.10。各模型详情页可查看 prompt / completion 分项。

NVIDIA 有多少模型上榜、多少仅在目录?

10 个目录模型中有 2 个出现在 Global Rankings;其余 8 个在本页「目录(未上榜)」区列出。

可以对比 NVIDIA 的多个模型吗?

可以——使用本页对比链接,或打开 /zh/compare/?m=NVIDIA%3A%20Nemotron%203%20Ultra%20(free)&m=NVIDIA%3A%20Nemotron%203%20Super,并排查看前列模型的上下文、价格与综合分。

Global Rankings 综合分如何计算?

采用站内权重(上下文优先,其次混合 1M token 价格),非第三方 ELO。完整方法论:/zh/methodology/

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