NVIDIA: Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning (free)

Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning ist NVIDIAs Modell mit insgesamt 30 Milliarden Parametern und 3 Milliarden aktiven Parametern, das für Wahrnehmungs- und Kontextarbeit durch Unteragenten in betrieblichen Agentensystemen beschrieben wird. Die Ailoot-Methode für diese Ausgabe ist ein Textdialog über POST /v1/chat/completions. Wählen Sie die genaue Modell-ID nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free und stellen Sie ein nicht leeres messages-Array mit den Anweisungen und dem Quelltext für die Aufgabe bereit. Jede Nachricht hat eine Rolle system, developer, user oder assistant und einfachen Zeichenfolgeninhalt. Ein optionaler name ist eine Zeichenfolge; beschränken Sie jede Nachricht auf diese Felder. Senden Sie stream:false oder lassen Sie stream weg.

Verwenden Sie es, um einen bereitgestellten Materialbestand zu untersuchen und eine gezielte Antwort, einen Vergleich oder eine Kontextübersicht für den nächsten Anwendungsschritt zurückzugeben. Ein Übergabeprompt kann die ursprüngliche Frage, relevante Auszüge und Einschränkungen bereitstellen und anschließend um festgestellte Fakten, ungelöste Fragen und die Quellpassagen bitten, die jede Schlussfolgerung stützen. Benennen Sie für einen Vergleich die Kriterien und fügen Sie die tatsächlichen Spezifikationen der Alternativen ein, damit das Modell von denselben Belegen ausgehen kann.

Diese Ausgabe akzeptiert Texteingabe und erzeugt Textausgabe. Fügen Sie zur Arbeit mit einem Dokument den relevanten UTF-8-Text in den Nachrichteninhalt ein und bewahren Sie Überschriften oder Quellbezeichnungen, die die Auszüge unterscheiden helfen. Stellen Sie den für eine Folgefrage benötigten Gesprächsverlauf bereit. Belassen Sie Werkzeugausführung oder Abruf in der umgebenden Anwendung und übergeben Sie deren fertige Textergebnisse an das Gespräch. Medieneingaben, Steuerungen für Werkzeugaufrufe und ausdrückliche Cache-Steuerungen liegen außerhalb des Anfrageprofils dieser Ausgabe.

Die Modellseite nennt ein Kontextfenster von 256 000 Tokens und bis zu 65 536 Ausgabetokens. Ailoot verlangt außerdem, dass der gesamte UTF-8-JSON-Anfragebody einschließlich Anweisungen und Feldnamen in 256 000 Bytes passt. Setzen Sie für eine ausdrückliche Ausgabeobergrenze genau eines der Felder max_tokens oder max_completion_tokens auf eine positive Ganzzahl von 1 bis 65 536. Wird keines angegeben, leitet Ailoot eine Ausgabeobergrenze von 4 096 Tokens weiter. Halten Sie das gesamte bereitgestellte Gespräch und die gewünschte Antwort innerhalb der jeweiligen Grenzen. Eine lange Eingabe ist nützlich, wenn die Antwort von vielen verbundenen Auszügen abhängt, doch eine gezielte Auswahl und ein konkretes Ergebnis erleichtern die Prüfung, ob die Antwort den Belegen folgt. Eine per Prompt vorgegebene Struktur kann benannte Abschnitte oder eine Tabelle verlangen; behandeln Sie den zurückgegebenen Text als Ergebnis, statt ein durch Schema erzwungenes Objekt vorauszusetzen.

Senden Sie für eine vollständige Antwort stream:false und bewahren Sie das gesamte JSON auf. Lesen Sie den generierten Text aus choices[].message.content und behalten Sie jedes zurückgegebene choice, finish_reason, usage und alle bereitgestellten reasoning-Felder. Bewahren Sie Quellbezeichnungen in der endgültigen Antwort, wenn Ihr Ablauf eine Schlussfolgerung bis zu ihrer Eingabe zurückverfolgen muss. Prüfen Sie, ob die gewünschte Antwort vollständig ist, bevor Sie sie an einen weiteren Anwendungsschritt übergeben.

Bereiten Sie für diese kostenlose Ausgabe öffentliches oder synthetisches Ausgangsmaterial vor; ihre dokumentierten Nutzungsbedingungen schließen vertrauliche Informationen und personenbezogene Daten aus. Ist eine Antwort unvollständig oder der Sendeausgang ungewiss, bewahren Sie die ursprüngliche Anfragekennung und Antwort auf, um den bestehenden Versuch zu prüfen. Die Textanfrage liefert ihr Ergebnis über die Gesprächsantwort; für diese Karte ist kein separater asynchroner Auftrag oder Abbruchpfad dokumentiert.