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

Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning est le modèle de NVIDIA à 30 milliards de paramètres au total et 3 milliards actifs, décrit pour le travail de perception et de contexte de sous-agents dans les systèmes d’agents d’entreprise. La méthode Ailoot de cette édition est une conversation textuelle via POST /v1/chat/completions. Sélectionnez l’ID exact nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free et fournissez un tableau messages non vide contenant les instructions et le texte source de la tâche. Chaque message a un rôle system, developer, user ou assistant et un contenu de chaîne simple. Un name facultatif est une chaîne ; limitez chaque message à ces champs. Envoyez stream:false, ou omettez stream.

Utilisez-le pour examiner un ensemble d’éléments fournis et renvoyer une réponse ciblée, une comparaison ou une synthèse de contexte pour l’étape suivante d’une application. Un prompt de transmission peut fournir la question d’origine, les extraits pertinents et les contraintes, puis demander les faits établis, les questions non résolues et les passages sources qui soutiennent chaque conclusion. Pour une comparaison, indiquez les critères et incluez les spécifications réelles des options pour que le modèle travaille sur les mêmes éléments.

Cette édition accepte une entrée textuelle et produit une sortie textuelle. Pour travailler sur un document, insérez le texte UTF-8 pertinent dans le contenu du message et conservez les titres ou étiquettes sources qui aident à distinguer les extraits. Fournissez l’historique de conversation nécessaire à une suite. Gardez l’exécution d’outils ou la récupération dans l’application qui l’entoure et transmettez leurs résultats textuels terminés à la conversation. Les entrées multimédias, les paramètres d’appels d’outils et les paramètres explicites de cache ne font pas partie du profil de requête de cette édition.

La page du modèle indique une fenêtre de contexte de 256 000 tokens et jusqu’à 65 536 tokens de complétion. Ailoot exige aussi que l’intégralité du corps de requête JSON UTF-8, y compris les instructions et les noms de champs, tienne dans 256 000 octets. Pour un plafond de sortie explicite, définissez exactement l’un des paramètres max_tokens ou max_completion_tokens sur un entier positif de 1 à 65 536. Si aucun n’est fourni, Ailoot transmet un plafond de sortie de 4 096 tokens. Gardez la conversation fournie complète et la réponse demandée dans les limites correspondantes. Une longue entrée est utile lorsque la réponse dépend de nombreux extraits liés, mais une sélection ciblée et un livrable concret facilitent la vérification du respect des éléments fournis par la réponse. La structure demandée par prompt peut prévoir des sections nommées ou un tableau ; traitez le texte renvoyé comme le livrable plutôt que de supposer un objet contraint par un schéma.

Pour une réponse complète, envoyez stream:false et conservez l’intégralité du JSON. Lisez le texte généré dans choices[].message.content et gardez chaque choix renvoyé, finish_reason, usage et les éventuels champs de raisonnement fournis. Préservez les étiquettes sources dans la réponse finale lorsque votre flux de travail doit pouvoir relier une conclusion à son entrée. Vérifiez que la réponse demandée est complète avant de la transmettre à une autre étape de l’application.

Préparez des sources publiques ou synthétiques pour cette édition gratuite ; ses conditions d’utilisation documentées excluent les informations confidentielles et les données personnelles. Si une réponse est incomplète ou si l’issue de l’envoi est incertaine, conservez l’identifiant de requête d’origine et la réponse pour vérifier la tentative existante. La requête textuelle renvoie son résultat dans la réponse de conversation ; aucune tâche asynchrone distincte ni route d’annulation n’est documentée pour cette fiche.