NVIDIA Estrena Nemotron 3 Nano, Super y Ultra: Modelos, Novedades y Potencia

Si sigues las noticias de inteligencia artificial, te habrás dado cuenta de que cada poco tiempo aparecen nuevos modelos que prometen más capacidad, más contexto y más “inteligencia”. Con Nemotron 3 de NVIDIA pasa algo distinto: está pensado desde el principio para trabajar con IA agéntica, es decir, con varios agentes colaborando entre sí para resolver tareas complejas, y hacerlo a gran escala.

Nemotron 3 de NVIDIA: ¿por qué se habla tanto de IA agéntica?

Nemotron 3 de NVIDIA es una familia de modelos abiertos de lenguaje diseñada para cubrir la creciente demanda de sistemas de IA agéntica en sectores muy distintos, desde desarrollo de software hasta análisis de datos o automatización industrial. En lugar de pensar solo en una IA que responde preguntas, estos modelos se enfocan en escenarios donde varios agentes de IA colaboran y se coordinan.

La familia Nemotron 3 se divide en tres variantes principales: Nemotron 3 Nano, Nemotron 3 Super y Nemotron 3 Ultra. Cada una apunta a necesidades diferentes: desde entornos de bajo coste con muchas peticiones al día hasta flujos multiagente muy complejos. Así vas a poder elegir el tamaño de modelo que mejor encaje con tu infraestructura y tu presupuesto.

Arquitectura híbrida de mixture-of-experts en Nemotron 3 para agentes de IA

Para conseguir más rendimiento sin disparar el consumo de recursos, Nemotron 3 de NVIDIA se basa en una arquitectura híbrida de mixture-of-experts. Esto significa que el modelo no activa todos sus parámetros a la vez, sino que selecciona “expertos” especializados para cada parte de la tarea, lo que encaja de forma natural con la idea de IA agéntica.

Gracias a este enfoque híbrido, la familia Nemotron 3 consigue una alta eficiencia y una precisión competitiva incluso en tareas que requieren coordinación entre múltiples agentes. En la práctica, vas a poder ejecutar modelos grandes con costes más contenidos, aprovechar mejor las GPUs y responder más rápido sin sacrificar calidad en las respuestas.

Nemotron 3 Nano: modelo abierto optimizado para bajo coste y alto rendimiento

Si te interesa empezar ya con Nemotron 3 de NVIDIA, la puerta de entrada es Nemotron 3 Nano, que ya está disponible. Esta variante cuenta con unos 30.000 millones de parámetros, pero solo activa hasta 3.000 millones de parámetros por tarea, lo que reduce el consumo y mantiene una buena calidad de generación.

Nemotron 3 Nano está orientado a casos de uso de bajo coste y alto rendimiento, típicos en empresas que necesitan muchas peticiones al día. Algunos ejemplos prácticos donde vas a poder sacarle partido son:

• Depuración de código con sugerencias rápidas y razonamientos estructurados.
• Resumen de contenidos largos como informes, documentación técnica o conversaciones enteras.
• Recuperación de información sobre bases documentales extensas sin perder contexto.

Ventana de contexto extrema de 1 millón de tokens en Nemotron 3 Nano

Uno de los puntos más llamativos de Nemotron 3 de NVIDIA en su versión Nano es la ventana de contexto de 1 millón de tokens. Esto significa que el modelo puede “tener en la cabeza” cantidades enormes de texto al mismo tiempo, algo clave cuando trabajas con documentación técnica, repositorios de código grandes o historiales de chat muy largos.

Con este contexto extremo vas a poder mantener conversaciones de soporte donde la IA recuerde todo lo que se ha dicho, revisar proyectos de software enteros sin recortar archivos o analizar contratos y anexos de forma unificada. La capacidad de razonar con contextos largos se vuelve especialmente útil en escenarios agénticos, donde varios agentes necesitan compartir un mismo historial.

Rendimiento de Nemotron 3 Nano: hasta cuatro veces más throughput

Para que un modelo abierto compense en entornos de producción, no basta con que sea preciso: tiene que responder rápido y escalar bien. Nemotron 3 Nano mejora a su predecesor con hasta cuatro veces más throughput, es decir, procesa muchas más peticiones en el mismo tiempo y con la misma infraestructura.

Este aumento de rendimiento te permite reducir colas de espera, soportar picos de tráfico y mantener tiempos de respuesta cortos incluso cuando tienes muchos usuarios concurrentes. El enfoque de mixture-of-experts mantiene controlados los recursos activados en cada consulta, de modo que la relación coste/rendimiento es muy favorable para despliegues intensivos.

Nemotron 3 Super y Ultra: modelos gigantes para flujos complejos y multiagente

Cuando los casos de uso se vuelven más sofisticados, Nemotron 3 de NVIDIA se amplía con las variantes Super y Ultra. Nemotron 3 Super apunta a los 100.000 millones de parámetros, mientras que Nemotron 3 Ultra llega hasta los 500.000 millones de parámetros, lo que los sitúa en la liga de los modelos más grandes del mercado.

Estas dos versiones están pensadas para flujos de trabajo complejos y multiagente, donde varios agentes de IA deben coordinarse para cumplir objetivos a medio o largo plazo. Hablamos, por ejemplo, de orquestar cadenas de herramientas, supervisar procesos industriales o gestionar pipelines de datos donde cada agente asume un rol diferente.

Calendario de lanzamiento de Nemotron 3 Super y Ultra

A día de hoy, solo Nemotron 3 Nano está disponible, pero Nemotron 3 Super y Nemotron 3 Ultra tienen su lanzamiento previsto para la primera mitad de 2026. Esto da margen para que empresas y desarrolladores se preparen, ajusten infraestructuras y prueben con Nano las primeras arquitecturas de IA agéntica que luego escalarán a modelos mayores.

Si estás diseñando una estrategia de IA a medio plazo, tiene sentido empezar a experimentar con Nemotron 3 Nano, definir tus agentes, tus flujos de trabajo y tus evaluaciones internas, y tener ya el terreno preparado cuando Super y Ultra estén disponibles para producción.

Entrenamiento con NVFP4 y arquitectura Blackwell: eficiencia de memoria en Nemotron 3

Uno de los bloqueos típicos con modelos enormes es la memoria. Para evitarlo, Nemotron 3 de NVIDIA en sus versiones Super y Ultra se entrena y ejecuta con el formato NVFP4 de 4 bits sobre la arquitectura de GPUs Blackwell. Esta combinación reduce de manera clara las necesidades de memoria sin perder la precisión que se espera en tareas avanzadas.

El uso de NVFP4 sobre Blackwell acelera el entrenamiento y permite que modelos de mayor tamaño funcionen de forma eficiente sobre infraestructuras existentes, sin que tengas que rediseñar totalmente tu centro de datos. En la práctica, vas a poder aprovechar mejor los clústeres actuales y escalar modelos gigantes con un coste por token más bajo.

Impacto del formato NVFP4 de 4 bits en despliegues empresariales

Cuando piensas en desplegar Nemotron 3 de NVIDIA en producción, el formato de 4 bits NVFP4 tiene un efecto directo en el presupuesto. Al reducir la memoria necesaria por modelo, se abren dos opciones interesantes: cargar modelos más grandes en la misma máquina o dar servicio a más usuarios con el mismo número de GPUs.

Para las empresas, esta flexibilidad se traduce en arquitecturas de IA agéntica donde puedes experimentar con modelos gigantes en un entorno de pruebas y luego decidir qué combinación de tamaño y coste te interesa más sin rehacer la infraestructura de cero.

Nemotron 3, datos abiertos y bibliotecas de refuerzo para agentes de IA

Más allá de los modelos, Nemotron 3 de NVIDIA llega acompañado de un conjunto de datos de entrenamiento abiertos específicos para el desarrollo de agentes de IA. Estos datasets permiten que investigadores y empresas creen variantes especializadas manteniendo un enfoque transparente sobre qué datos se usan y cómo se entrenan los sistemas.

Junto a estos datos, NVIDIA ofrece bibliotecas de aprendizaje por refuerzo pensadas para entrenar y optimizar agentes que se apoyan en Nemotron 3. Con estas librerías vas a poder ajustar el comportamiento de los agentes, definir recompensas, mejorar su capacidad de planificación y adaptarlos mejor a tus procesos internos.

Transparencia y especialización en IA agéntica con modelos abiertos

Al tratarse de modelos abiertos, Nemotron 3 de NVIDIA encaja bien en equipos que buscan entender lo que hace su IA, auditar decisiones y cumplir requisitos regulatorios más estrictos. Tener acceso a conjuntos de datos abiertos y herramientas de refuerzo facilita la creación de soluciones agénticas más transparentes y especializadas para cada sector.

En contextos sensibles, como salud, finanzas o administraciones públicas, esta combinación de apertura y control técnico puede marcar la diferencia frente a modelos cerrados donde apenas conoces su entrenamiento. Con Nemotron 3, tú decides qué ajustar, qué supervisar y qué métricas seguir en cada agente.

Opciones de despliegue de Nemotron 3: nube y on-premises con GPUs NVIDIA

Para que un modelo tenga sentido en el día a día, debe encajar con la infraestructura real que ya tienes. Nemotron 3 de NVIDIA se ha diseñado para admitir despliegue en una amplia gama de plataformas, incluyendo los principales proveedores de nube pública, donde vas a poder escalar recursos casi bajo demanda.

Si trabajas con requisitos de seguridad o latencia más estrictos, Nemotron 3 también puede desplegarse en infraestructuras on-premises aceleradas por NVIDIA. Así mantienes el control sobre los datos, ajustas la capacidad a tu ritmo y aprovechas las GPUs que ya tienes en tu CPD, sin depender completamente de un único proveedor externo.

Escenarios típicos de despliegue de Nemotron 3 en empresas

En la práctica, muchas organizaciones van a combinar varios escenarios de despliegue de Nemotron 3 de NVIDIA. Algunos patrones habituales son:

• Entornos de pruebas en la nube para iterar rápido con Nemotron 3 Nano y validar ideas agénticas.
• Producción híbrida con parte de las cargas en cloud y parte on-premises para datos sensibles.
• Centros de datos dedicados donde se ejecutan versiones grandes como Nemotron 3 Super o Ultra cuando estén disponibles.

De este modo, puedes empezar pequeño, hacer pruebas controladas y luego mover solo los componentes que tienen sentido a tu infraestructura interna, manteniendo siempre la misma familia de modelos.

Adopción temprana de Nemotron 3 y resultados en benchmarks independientes

La respuesta del sector a Nemotron 3 de NVIDIA está siendo rápida. Grandes empresas y startups ya han comenzado a integrar estos modelos en sus propios productos y servicios, lo que indica un fuerte interés en soluciones de IA agéntica que sean abiertas y escalables.

Organizaciones independientes dedicadas a realizar benchmarks de modelos han destacado la eficiencia y precisión de Nemotron 3 dentro de su categoría. Esto refuerza la idea de que no se trata solo de aumentar el número de parámetros, sino de combinar arquitecturas como mixture-of-experts, formatos como NVFP4 y contextos largos para ofrecer un rendimiento equilibrado en tareas reales.

Si conectas todas las piezas, Nemotron 3 de NVIDIA reúne varios elementos clave para trabajar con IA agéntica: modelos abiertos de distintos tamaños, una arquitectura híbrida de mixture-of-experts, contextos extremos de hasta un millón de tokens y herramientas de entrenamiento y despliegue pensadas tanto para la nube como para entornos on-premises.

Con Nemotron 3 Nano ya activo y las versiones Super y Ultra en camino, tienes una base sólida para diseñar sistemas multiagente que aprovechen al máximo la potencia de la IA con un control real sobre costes, datos y especialización.